‌数学不好并不意味着学不好软件工程‌，关键在于掌握核心编程逻辑而非高深数学理论。软件工程更注重算法思维、问题分解能力和实践技巧，数学仅是工具之一。以下是具体分析：

1. ‌基础数学足够应对多数场景‌
   日常开发中仅需四则运算、逻辑判断等基础数学知识，如网页开发、业务系统搭建等。仅特定领域（如游戏引擎、AI算法）需要高等数学，但非软件工程必修内容。

2. ‌核心门槛是逻辑思维而非公式推导‌
   编程本质是将问题拆解为计算机可执行的步骤，重点在于条件判断、循环控制等结构化思维。数学成绩差但逻辑清晰者往往更易上手编程语言。

3. ‌数学短板可通过工具弥补‌
   现成库（如NumPy）和可视化工具能直接调用复杂数学函数，开发者只需理解接口用法。例如处理3D图形可直接用Unity引擎而非自行推导矩阵运算。

4. ‌工程实践比理论计算更重要‌
   软件工程90%工作涉及需求分析、代码维护、调试优化等，数学需求远低于学术研究型岗位。持续项目训练比数学能力更能提升开发水平。

‌总结‌：数学并非软件工程的绝对障碍，通过针对性补足逻辑训练、善用开发工具，完全能成为优秀工程师。建议从实际项目入手逐步建立信心，必要时再针对性学习相关数学模块。