软件工程学习数学的原因是多方面的，以下是一些关键原因：

算法和逻辑：

数学是描述算法和逻辑的基础。编程涉及解决问题的过程，而数学提供了一套清晰的逻辑和算法，用于解决实际问题。例如，数学中的函数和方程可以直接应用到计算机编程中，帮助我们设计合理的数据分析和处理方法。

数据结构：

在软件编程中，数据结构用于组织和存储数据。数学提供了对不同类型的数据结构进行建模和分析的工具。例如，线性代数可以帮助我们理解矩阵和向量，并应用到图形处理和机器学习算法中。

数值计算：

数学在编程中发挥重要作用的另一个方面是数值计算。许多实际问题需要进行数值模拟和分析，例如物理模型、金融模型和优化问题。数学提供了数值计算的方法和理论，使我们能够开发出高效和准确的计算算法。

统计学和概率论：

在现代软件开发中，数据分析和决策支持是一个重要的领域。统计学和概率论提供了处理随机变量和不确定性的方法。例如，统计学可以帮助我们分析数据集并从中推断模式和关联性，概率论可以在机器学习中用于建模和预测。

加密和安全性：

这是一个涉及到数学的极其重要的领域。数学的数论和抽象代数提供了加密算法的数学原理，并且还可以用于验证和分析安全性。

算法设计：

算法是软件编程的核心。数学能够帮助我们设计和优化算法。例如，线性代数可以用于处理向量和矩阵运算，优化理论可以用于求解最优化问题，离散数学可以用于解决组合问题等等。

理解和描述计算机科学概念：

数学能够帮助我们理解和描述计算机科学中的各种概念，如数据结构和算法性能的分析方法，包括复杂度分析、图论、概率论等。

数据分析和模型建立：

在现实世界中，我们往往需要对大量的数据进行分析和处理。数学提供了统计学、概率论、回归分析等方法，可以帮助我们从数据中提取有意义的信息，并建立数学模型。

计算机图形学和人工智能：

数学在计算机图形学和人工智能等领域的研究和开发中发挥着关键作用。例如，几何学、线性代数和微积分等方法可以用于描述和分析图像和图形，而机器学习、神经网络、模式识别等方法可以用于构建智能算法和系统。

总结来说，数学在软件编程中是至关重要的，它提供了解决问题的方法和工具，帮助我们设计高效和准确的算法，分析和处理数据，解决数值计算问题，并保证安全性。因此，掌握数学是成为一名优秀软件工程师的重要基础。