一葦3950
很多人一輩子都用不上函數、微積分等知識，學習它們是浪費時間嗎？大部分人都是從數學對思維訓練和實際應用的重要性方面來回答，認為最好學習，有備無患，藝不壓身。我這裡要探討如何進行分類教育，讓每個人學到匹配自己的數學知識。
數學、語文、英語，這三門課都是從小學到高中階段每個學生都要學的課程，但學習效果總的來說都不太好，這跟我國人口眾多，師資力量缺乏，教育的方向基本指向高考，只能進行整齊劃一的教學有關。
在我國的高考中，數學除了文理有別外，教學內容是基本一致的，這使得本來學齡人口就是世界數一數二的我國更容易呈現出正態分佈或俗稱二八定律的統計規律，即不管大家多麼努力地學習數學，最終的結果是隻有少量的學生學得很好，也有少量的學生怎麼學都學不會，大部分學生都學得很一般。
來到初中和高中階段，由於擇校的作用，更好的學生都往名校集中，很多學校還要成立重點班，這樣雖然數學教學大綱都一樣，但難易要求差別就大了。
到了大學階段，高考成績優秀的學生基本考入名牌大學，二線的大學也得到部分較好的生源，而三四線大學首先就輸在生源這個起跑線上。大學數學教育也因此涇渭分明，名校與非名校之間，學生的數學能力也基本呈現正態分佈，這就是“為什麼要學習這麼多數學”的類似提問經常出現的原因。
對大部分大學生來說，為了高考而進行長年累月無效率的訓練後好不容易積攢出來的那點數學感覺，一進大學就被撲面而來的全新體系的數學課程衝擊得蕩然無存了。《高等數學》、《線性代數》和《概率論與數理統計》等課程的學習質量，名校與非名校學生呈現出重大的差別，且由於學生人數眾多，這種統計規律更加穩定。
多年以前，為了解決大學數學難學的問題，高數和概率統計的知識已經“下放”到中學。但如此“劇透”始終未能讓學生在大學把數學學得更好，該會的照樣是那少數的比例，該不會的還是大部分人，正態分佈就這樣註定了一切。
在名校上數學課，由於好學生比例大，教師也可以講多一些技巧，展現數學的精妙奧秘。而在二線大學，學生差別太大，教師也只能講一些很粗淺的內容。三四線大學怎麼上數學課，真的不敢想像。近年來我國大學中還實行所謂“通識”教育，即進了大學先上“平臺課”，一年半後才分專業學習。而進大學後大多數學生都避重就輕選讀較容易的文科數學，到了分專業時，有些對抽象思維計算能力要求較高的專業明顯就招不到好學生了。
要提高教學質量，可能就要去除浪費時間的“通識”教育，一進大學就分專業，甚至按某種能力的強弱來分班，比如若強調數學，就按能力分類，讓數學較好的學生學習較正統高難度的數學課，把經過長期考察確實無法學習正統數學的學生分到趣味數學的班級，學習那些趣味性遊戲性較強的數學知識。這樣大家都適得其所，學習起來才有幹勁，數學教學質量才能提上去。
當然這只是一種想像，在相對僵化的環境中不易破局。更現實的做法是，大量開設趣味或遊戲數學課程，讓學生二選一或者同時選擇，當正統的數學課程成績老是上不去，可以用趣味遊戲數學課程的成績代替。如果真的能做到，將會解救相當可觀比例的大學生們，讓他們在玩樂遊戲中也能形成靈活實用的數學思維。
JohnTim2019
作為文科生，大一時學的微積分等，當時覺得沒用，但怕掛科，還是硬著頭皮學了下來，後面發現，無論學習財務管理還是審計或其他具體專業時，大一時的數學思維能力全部派上用場，包括以後工作中，老闆讓我們一個月搞定的公司內部軟件，我一個星期搞定，而當年不好好學習數學的傢伙們，無一不喊頭疼，最後花了一個多月才勉強弄懂……所以有時候很多學科都是潤物細無聲，我們當時以為用不上的，在此後都有用武之地。正所謂技多不壓身，我們學到的是智慧，而不是死板的東西。
物理有點白
三角函數作為最簡單的幾何函數，我上學的時候都不屑一顧，現在工地當民工，又重新學了一遍，還好我腦子不算太笨，算是學會了！現在工地上拿個哨領著其他的民工拽線！最起碼不用拽，還比他們工資高！他們都覺得我能算出線的長度是很神奇的！
染指流年96
我們一生每個階段都是微積分，到死才能由微小加起累積得結果，函數恃別三角函數那麼多公式，只能應對解決一個類型，人生也是看似很複雜有章程，只有遵守現有規定才是正確方法，事後永遠記不起用不上，但我學了別人到如今的函數和高等數學。
今天我六十歲了對它還心有不甘，等英文作業寫完，就著手數理化系統學習了，還好我兒還在給上高等數學課，不懂還能請教，其實本人數理化學的也是很棒的。
只是工作只用到化學四十年，其它課目用上少，但給兒女輔導課不用請別人了，老頭子英文好，所以我家省了一筆教育經費呀。
太陽出來暖洋洋張愛琴
這個問題的描述中談到人人都學過微積分，這就有些誇張了，連歐美髮達國家也實現不了。就是大學生，也不是人人都會學微積分的，很多人專業都不用去學高等數學的。
何況中國的本科生才占人口的4%，裡面理工，經濟金融管理等需要高數的專業又只部分比例，所以能學習微積分的人也算是很少數一部分了。
所以即使是大學生， 也是部分專業才會學習微積分。特別對於理工科大學生，高等數學當然就是必修課程，屬於專業的基本工具，如果不學習數學，基本很難深入的學習。微積分這樣的基礎，在理科生今後日常的工作中是必不可少的。
就像本人物理專業，我想說的得是大學物理課本，打開來看都是公式好嗎，大部分時間是拿著物理書，學著數學課，從微積分到複變函數數理方程，數學不好，念得會很痛苦的。
所以大多數人學到高中數學就夠了，已經可以起到鍛鍊思維，提高邏輯分析能力的作用。但對於大部分理工科學生，數學是門工具，不學習就掛科，走面的路很難走下去。
量子實驗室
函數，微積分，都是高等數學的內容，一般的理工科學生都要學習，它是科學研究，工程設計，預算的基本工具。
如果你本科畢業後，繼續讀碩，讀博從事科學研究，工程設計，高等數學是必須的課程，如果你本科畢業就參加工作，那高等數學基本沒用。
但是，中國的本科教育氾濫，過分的擴招本科生，導致很多本科生最終走向社會都是基本的一線工人，其實，當一個普通工人根本不需要本科，直接讀專科，技術，職業學院學習一種技能更實用。
所以說，大幅度擴招本科，這是人才的浪費，也是孩子青春的浪費。
財經耕耘客
很多人不是用不上，而是根本不知道如何用。從理論上來講，任何一個人，任何一個職業，都能用到數學，只是絕大多數人沒有意識到這一點。連數學都不懂，怎麼談得上數學意識呢？數學幾乎可以解決一切問題，這絕非誇大其詞。
一個開小賣店的老闆，可以通過各品類商品的銷售數據計算商品週轉週期，並結合自己的現金流，建立最優庫存；也可以通過顧客的數量、類型、消費金額、消費商品品類分佈、毛利貢獻、消費頻次這些數據，來建立最優的貨品組合，也可以制訂合理的促銷策略；還可以觀察、收集附近同類競爭商家的人流量、商品品類、進貨頻率，制訂競爭策略。這些不是簡單的四則運算能夠解決的，需要用到微積分、概率和統計。
既然說得這麼牛逼，那為什麼小賣店的老闆不這麼做呢？一是可能因為絕大多數人不懂數學，只會靠豐富的經驗來經營；二是即使懂數學，也未必值得這麼做，因為一個小賣店算計得再精明，它的盈利受區域限制也是有天花板的。多得的利益未必與如此精密計算所花費的精力和時間相匹配。
同理，一個遊戲玩家，可以記錄下多組攻擊力數值、攻擊對象的護甲值數據、實際傷害數值，計算出攻擊轉化為傷害的公式；一個賭徒可以根據賭博規則計算自己贏錢的概率和期望收益。
哪怕是一個研究歷史的純文科的研究人員，也可以根據歷史上多場戰爭雙方在經濟、人力、科技等因素的數據，來建立數學模型，以找到戰爭勝負結果與這些因素的數量關係。
所以你看，數學無處不在，在理論上它對所有人都是有用的。
管理者洞察
函數和微積分的學習很有必要。函數讓你懂得多元世界，多元社會，多元思想個意義。微積分讓你懂得無限分割，得到無限準確的的結論的道理。數學不單是數字計算，數學揭示萬事萬物的真理。真理只有一個，數學只有一個精確的結論。概率統計，雖然是概率計算，當樣本數據無限大時，結果也趨於無限精確。所以未來社會的學校什麼都可以不學，不能不學數學。科技越發達，就越離不開數學。現在全世界的教育只有數學與語言是一直學到底的學科。可見數學的重要性。語言是文化的工具，數學是通向真理的工具。二者同樣重要，特別是未來，沒有數學就沒有未來。
骨頭無畏牛刀
您提這個問題，我不知道您多大年齡，我其實很早就和您一樣提出了這個質疑，而且我自己就給出了答案，“是的，應該沒什麼用吧，”於是我大學就沒好好學習數學，而且我還是學工科的，所以學過工科的同靴們就知道我有多悲劇了吧？後面所有的科目，物理、模擬電子等所有學科，沒有不用微積分的。文科生相信只要涉及數學的，應該也都知道如果數學不好，真的寸步難行，基本沒有深造的機會了。
所以，大學生一定要認真學習數學。因為
1、它是幾乎所有學科的基礎，而且他的邏輯思維，也是研究其他理論的基本構架，如計算機軟件設計領域也是應用數學知識非常多的。
2、通過學習數學可以培養縝密的邏輯思維，辦事也更加有條理，對目標的分解和量化，也更清晰，明確。在工作中，經過數學思維訓練的人，更容易提高工作效率，更容易取得成績，獲得成功。
3、數學學的好的人，辦事方法（不管是工作中還是生活中）和沒學過數學的人，效率是不一樣的，使人感覺自帶一種氣質。就像學過音樂的人和沒學過的，氣質也不一樣。我們好多家長想讓孩子從小學習一下舞蹈或者樂器，並不想走專業，說就薰陶一下就可以。數學也是一樣，希望還沒畢業的人，不要放鬆學習數學，它不僅是你有機會在很多領域繼續深造的基礎，也是讓你與眾不同的一種無形的寶貴財富。
傑西說教育
微積分在各行各業都有廣泛的應用。
物理學就不用說了，牛頓發明微積分的目的，就是想用微分方程來描述物理世界的現象。任何工程領域都必須用到微積分。平時算個體積面積、算個氣壓什麼的，都要用。
經濟學裡，各種預測這個那個的模型，都是微分方程。還有著名的博弈論，裡面用到很多高深的數學，遠不止微積分了。
金融領域，現在很多人搞的“量化交易”，什麼期權定價，各種衍生金融產品，都要用微積分算出來。光是微積分還不夠，還要加上“隨機過程”等更為高深的工具，去處理“風險”這個變量。
保險業。計算人的壽命預期、各種意外的概率，從而算出保費應該定多少。算高了沒人買，算低了虧到爆。微積分和概率論都是標配了。
近兩年特別火的“機器學習”或者叫“人工智能”（其實是差不多的東西），比如AlphaGo，下棋這麼厲害，背後包含一個深層的神經網絡（40層）。這個網絡就是很複雜的一個函數，裡面有很多參數（上億個），而參數是需要訓練的。訓練的方式，本質上是梯度下降法，那也是微積分裡的東西。
而且你留意到沒有，上面說的幾個行業，其實都挺賺錢的。
也許有人會覺得，微積分就跟天書一樣，講的是真實世界不存在，只在理論世界存在的東西。學完一遍，考完了，就全部還給了老師。但這是完全錯誤的。這世間存在許許多多抽象的，沉悶的，然而可能是賺錢的行業。裡面紮紮實實用到了大量的微積分，大量的概率論，大量的高等代數。在一些更為高精尖的行業，用到的數學可能還更多更高深。
