在探讨财务管理和计算机科学哪个数学更难学的问题上，我们需要从多个角度进行分析。这两个领域虽然都涉及到数学知识，但它们各自的特点和学习难度有所不同。以下是对这两个领域的一些分析：
一、概念与应用的多样性
1. 财务管理：财务管理涉及大量的财务理论和实践操作，如资本预算、现金流预测、投资评估等。这些都需要运用到概率论、统计学、线性代数等数学工具。例如，在进行资本预算时，需要计算预期收益率和标准差等指标，这些都是概率论的应用。
2. 计算机科学：计算机科学则更侧重于算法和数据结构的研究，如排序算法、搜索算法、图论等。这些技术是现代科技发展的基础，但它们的数学基础相对更加抽象和理论化。例如，研究二叉树的性质时，会用到图论中的连通性、路径长度等概念。
二、学习资源与课程设置
1. 财务管理：财务管理的课程设置通常包括微观经济学、宏观经济学、财务会计、管理会计等，这些课程都涉及到大量的数学知识。同时，财务管理的实践操作也要求学生具备较强的数学建模能力，如进行财务分析、风险评估等。
2. 计算机科学：计算机科学的课程设置则更偏向于理论和算法，如离散数学、数值分析、算法设计等。虽然这些课程也需要一定的数学基础，但其核心内容是关于计算机科学的理论和技术。
三、考试与考核方式的差异
1. 财务管理：财务管理的考试通常包括笔试和实操两部分。笔试部分主要考查理论知识，如公式应用、案例分析等；实操部分则要求学生完成实际的财务分析或决策任务。这种综合考核方式使得财务管理的学习更具挑战性。
2. 计算机科学：计算机科学的考试则更侧重于理论的理解和编程能力。虽然也会涉及一些数学知识，但更多的是考查学生的逻辑思维和解决问题的能力。
综上所述，财务管理和计算机科学虽然都涉及到数学知识，但它们的学习内容、应用领域和考核方式都有所不同。因此，不能简单地说哪个数学更难学。实际上，选择哪个领域更多地取决于个人的兴趣和职业规划。如果你对金融市场和经济政策感兴趣，那么财务管理可能更适合你；如果你对算法和数据处理有热情，那么计算机科学可能是更好的选择。
