学习数理逻辑需要什么数学知识吗？(学数学要培养逻辑思维吗)
学数学要培养逻辑思维吗
要1.把数学当成一门语言学习，学会每一个术语的用法，熟悉每一个符号的意义。
2.看《数学形成思想》，不要看《数学变成死相》。
3.看《数学中的语言》和《数学中的模式（题型）》。
4. 不要放过任何一道看上去很简单的例题——他们往往并不那么简单，或者可以引申出很多知识点。
5. 会用数学公式，并不说明你会数学。
6. 如果不是天才的话，想学数学就不要想玩游戏——你以为你做到了，其实你的数学水平并没有和你通关的能力一起变高——其实可以时刻记住：学数学是你玩“生活”这个大游戏玩的更好！
7. 浮躁的人容易说：学数学没有用，应该学一些有用的；——是你自己没用了吧！？
8. 浮躁的人容易问：我到底该怎么学；——别问，学就对了。
9. 浮躁的人容易问：上课到底把老师的板书记下来好还是跟着老师的思维不记笔记好？——告诉你吧，都好——只要你学就行。
10 浮躁的人分两种：a)只观望而不学的人；b)只学而不坚持的人。
11请不要做浮躁的人。
12 把新奇的解题方法挂在嘴边，还不如把常规的解题方法记在心里。
13 数学不仅仅是解题。
14 学习解题的最好方法之一就是研究例题。
15 在任何时刻都不要认为自己解过的题已经足够多了。
16 请阅读《数学教材》，掌握数学的标准用语。
17看得懂的例题，请仔细看；看不懂的例题，请硬着头皮看。
18. 别指望看第一遍书就能记住和掌握什么——请看第二遍、第三遍。
19.不要停留在基本题型这个摇篮上，要学会把基本题型当成零件“组装”出来的综合题。
20.不要因为数学中的一些词语与自然语言中的词语看上去相同，就认为它们的意义完全一样。
21.学习数学的秘诀是：解题，解题，再解题。
22.记住：数学中的概念、对象不只是数学专有的，在其它学科中不要忘了“用数学”。
23.请把书上的例题亲自做一遍。
24.请找一些习题，把在书上学到的解题方法用上去！
25.请重视解题中的细节错误，并在考试前提醒自己。
26. 经常回顾自己以前解过的题，并尝试新的解法，把学到的新知识运用进去。
27.不要漏掉书中任何一个练习题——请全部做完并记录下解题思路。
28. 当你在一个解题思路上完成一半却发现自己的方法很拙劣时，请不要马上丢弃，至少要在用新的更好的方法解完题之后，回过来重新分析一下前面的思路。
29.决不要因为题目“很小”就不遵循某些你不熟练的解题规范——好习惯是培养出来的，而不是一次记住的。
30.每学到一个数学难点的时候，尝试着对别人讲解这个知识点并让他理解——你能讲清楚才说明你真的理解了。
31.保存好你解过的所有习题——那是你最好的积累之一。
32.请热爱数学!
学习数学，有窍门，最重要是抓住方法。计算整数、小数、分数的算式时，应仔细看清每一个数，利用最简便、简单的方法计算，不能马虎。
计算有关数字谜的题目时。最重要是抓住规律，利用其中一些已知数，解决其它未知数，这是最方便的方法。
学应用题的时候，遇到工程问题，应当找清楚谁是单位“1”，谁是已知量，抓住关键的条件，草算好每一个数量；遇到有关相遇问题和追及问题时，要记住它们的基本数量关系，灵活的使用它们；如果遇到逻辑推理的问题时，最好通过画表格比较容易解决。
学数学，抓窍门是重要的，不过仔细认真检查也是很重要的：
一、在检查应用题时，最好把数代进去验算一遍；
二、在检查计算题时，最好把算式多计算几遍；
三、在检查答案时最好把答案遮盖住，这样才不会太过依赖答案噢。
学习数理经济学需要学哪些数学科目？
《经济数学》, 《数理经济学的基本方法》，《数理经济学》，
阅读初级水平的书需要大学微积分、线性代数、概率统计、运筹学的基础知识，推荐《高等数学》同济第四版、《线性代数》同济第三版，更深的线性代数可参考《高等代数》北大数学系第二版、《概率论与数理统计》盛骤第四版、《运筹学》清华版；
阅读中级水平的书需要初级水平的数理经济学知识，最好再加上微分方程、复分析等方面的基础知识，然而国内这方面的书要么是数学系用的书—太深，要么是一般的入门书籍—太浅，笔者认为物理类、力学类用的《数学物理方法》比较适合中级水平的读者，内容包含了复变函数、积分变换、数学物理方程等内容，推荐《数学物理方法》（第三版）、梁昆淼、高教版；
阅读高级水平的书需要一点实分析和泛函分析、随机过程、高等概率论的知识，只求应用者只需稍加学习，想进一步深入研究者最好选修数学系相关课程。
数理逻辑的基础是什么，和离散有巨大的关系吗
理逻辑又称符号逻辑、理论逻辑，它是数学和逻辑学的分支，它的基础是命题演算和谓词演算。
相反于连续就是离散，而离散数学包括了数理逻辑，当然还有函数论、组合论、关系论等。
数理逻考试的时候超级难
数理逻辑具体有哪些应用，应用在哪些方面
有如其他数学或科学，应用逻辑是用理论逻辑去解决其他学科或实用问题。逻辑学主要应用于：电子工程（如电子板的逻辑设计）、计算机学（如程式的复杂计算）、认知科学（cognitive science)（如认知的数理模型）。