数学是编程的基础，这一观点在多个来源中均有明确表述。以下是具体原因的总结：
一、逻辑思维能力培养
数学通过证明、推理和问题解决训练，培养了抽象思维和逻辑分析能力，这与编程中分解问题、设计算法的过程高度契合。
二、算法与数据结构基础
算法设计：
数学中的图论、线性代数等为算法设计提供理论支持，例如用图算法解决网络问题，或通过矩阵运算优化数据处理。
数据结构：
集合论、图论等数学概念是选择和优化数据结构（如哈希表、树结构）的基础。
三、数学工具的应用
数值计算：
线性代数用于图像处理（如矩阵变换），概率论和统计学用于数据分析和机器学习。
优化问题：
线性规划、非线性规划等数学方法帮助优化算法性能，减少资源占用。
四、数学与编程的互补性
抽象与具体：数学提供抽象模型，编程则是这些模型的具体实现。例如，概率模型通过编程实现预测功能。
工具与应用：编程语言（如Python）内置数学库，但深入理解数学原理能更高效地使用这些工具。
五、行业需求与学术基础
在人工智能、大数据、金融等前沿领域，数学能力是开发复杂系统的必备条件。此外，数学基础也有助于理解计算机科学的核心原理。
总结：数学通过逻辑思维训练、算法工具提供和问题解决能力培养，成为编程的基石。虽然编程更侧重实践，但缺乏数学基础会限制对高级概念（如机器学习、优化算法）的掌握。因此，数学与编程是相辅相成、互促发展的关系。