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关于本课程

本课程是为计算机及相关专业的博士生新生开设的一门数学课程。本课程教授在计算机科学和信息处理研究领域相关的数学方法论、技术、概念以及基本算法。试图以数学的直观引导,清晰的概念解释,生动的应用实例,为学生开始进入这些领域的研究提供一个数学知识的导引。

本课程的主要教学内容包括多元统计方法初步,非线性优化求解技术,偏微分方程以及应用泛函方法等四个单元。多元统计方法单元,从统计的角度,对计算机科学中如计算机视觉和模式识别等领域中的非确定性建模方法进行考察。非线性优化单元讲述主流非线性优化方法及其相关特性比较。偏微分方程单元,着重于介绍level-set方法,椭圆方程和 Poisson方程的求解理论以及相应应用与实现。应用泛函分析部分,简要阐述泛函基本概念、基于泛函和变分方法的数学建模思想,并以工程的实际问题为例进行案例分析。

2017-2018学年的课件可以访问这个链接.
The courseware of 2017-2018 can be found at here.

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I greatly encourage all the students to participate the sina weibo “@浙大张宏鑫” or the “RGB实验室” in wechat. Happy learning!

About this course

This mathematics course is designed for the first year Ph.D. students of computer science and related areas. The course focuses on the methodologies, technologies, mathematics and algorithms currently needed by people. We are trying our best to give novice of this area an introduction of mathematics with intuitive explanation, clear concepts as well as vivid application examples. The course consists of basic statistical learning, non-linear optimization, partial differential equations and applied function analysis.


浙江大学2005-2018 版权所有,如需转载或引用本课程相关内容,请与 作者联系

start.txt · Last modified: 2018/03/27 10:06 by hongxin