• 高等数学习题课

    随堂模式 数学学科
    闫浩
    • 闫浩副教授 大连理工大学数学科学学院
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    • g4万人
    • V3小时/周

    简介 本课程是微积分课(高等数学课或数学分析课)的补充,旨在使学生熟练掌握与运用微积分知识,体会微积分中所蕴含的数学思想,同时培养学生运用微积分知识处理问题的思维方式,使学生更准确地使用微积分中的数学语言,提高学生将抽象的概念与定理应用到具体的问题中的能力。春季学期本课程主要分为级数,多元函数微积分,常微分方程。

    章节第零章 课程序论 第一章 实数与函数 第二章 数列极限 第三章 函数极限 第四章 函数的连续性 期末考试

  • 轻松学好统计学

    随堂模式 数学学科 其他学科
    郭倩茹
    • 郭倩茹讲师 陕西工商职业学院
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    • g7055人
    • V3小时/周

    简介 《统计学》是关于大量数据的搜集、整理、传输和开发利用的方法论科学,学习重点在于使学生对统计学的基本原理、基础知识、处理数据的基本方法有较全面的认识和了解,掌握如何使用科学方法搜集、整理、分析社会发展与日常生活的实际数据的方法,通过统计指标与指标体系展示社会经济现象的规模、水平、速度、比例与效益,以描述经济现象数量之间的联系关系和变动规律。在此基础上培养学生的实务操作技能,使学生具备熟练整理数据、分析数据与处理数据的能力和素养,为其走向工作岗位奠定坚实基础。

    章节项目一 走进统计学 项目二 统计数据的收集 项目三 统计数据整理与显示 项目四 静态分析指标 项目五 动态分析数列 项目六 相关与回归分析 项目七 统计指数 项目八 抽样推断 后记

  • 数学建模案例选讲(2018秋)

    随堂模式 数学学科
    张运杰
    • 张运杰教授 大连海事大学理学院
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    • g5902人
    • V2小时/周

    简介 《数学建模案例选讲》课程自开课以来,不断完善和提高,以本课程为实践课程的“大学生创新能力迁移的探索与实践”项目获得辽宁省普通高等教育本科教学成果奖二等奖(2018年),“大学生创新意识和实践能力培养的研究与实践”项目获得辽宁省普通高等教育本科教学成果奖三等奖(2009年),其前期课程《数学建模》评为辽宁省精品课(2009年)。    本课程自开课以来,每学年都开设,数学建模案例选讲(英文)在每学年上学期开设,数学建模案例选讲(中文)在每学年下学期开设,是全校公共选修课。同时,除课堂授课外,每学期还进行数学建模案例培训。参加学习的学生来自航海技术、轮机工程、信息工程、计算机、管理、软件工程、应用数学、统计学、市场营销等全校各个专业,学习人数在2000人左右。    本课程的教师团队教学质量优秀并获得多项荣誉:教师团队成员多次获得校级教学质量优秀奖、优秀教学奖、教学成果奖一等奖,辽宁高等院校教育教学成果二、三等奖,并多次在全国数学建模微课竞赛中获奖。    《数学建模案例选讲》是面向全校各专业本科学生的一门公共选修课,本课程的主要目的是通过典型的数学建模案例,扩充一些本科生可以接受的应用数学知识,揭示综合性问题的数学建模过程和数学建模方法。课程有以下优势: 1.课程内容知识面广,拓宽学生的视野 《数学建模案例选讲》选取了八个案例,它们借鉴了《UMAP数学建模案例精选》和全国大学生数学建模竞赛优秀论文,每个案例都是精心挑选,案例解决过程中涉及了不同的数学模型、方法,课程内容尽可能囊括各个学科内容,能够让学生在有限时间内了解和应用多方面的理论知识,拓宽学生的知识面。 2.案例内容层次清晰,适合不同层次学习者 《数学建模案例选讲》涉及的理论知识跨专业,跨学科,在精选案例时,从基本模型入手,8个模型知识结构清晰,适合理科、工科、文科及管理等各个专业,不同数学基础的学习者学习,尽可能做到通识教育。 3.授课模块化,提升学生建模能力 数学建模案例都来源于实际问题,问题开放性大,将问题进行模块处理,分成问题分析,模型建立,模型求解,模型分析四个模块,引导学生形成循序渐进地解决案例的思维。同时,也培养学生从问题出发,检索所需要而未知的知识,快速提取和简化至能直接为解决问题而用的形式(步骤)。 4.课程授课深入浅出,激发学生学习兴趣 课程团队具有丰富的教学经验,教学方法与时俱进,因此有1人获得辽宁省高等学校教学名师称号,2人在校、市、省及国家级教学比赛中获奖。课程内容设计简单明了,逻辑分明,由浅入深,讲解过程自然流畅,表述清楚,轻松自如,能有效激发学生的学习热情。 5.在线数学建模案例分析同类课程少,提高竞争优势 在中国大学幕课、学堂在线等国内著名教学平台上,数学建模案例选讲类的课程较少,这为本课程提供了广阔的发展空间。 本课程的劣势:在学习本门课程之前需要,需掌握相关的基础理论知识,相比通识课具有一定的难度。

    章节第一章 招聘公务员问题 第二章 碎纸片的拼接复原 第三章 创意平板折叠桌 第四章 彩票中的数学 第五章 我国粮食最低收购价政策问题研究 第六章 葡萄酒评价 第七章 南沙群岛部队驻扎问题研究

  • 数值分析

    曾繁慧
    • 曾繁慧教授 辽宁工程技术大学理学院数学系
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    • g2467人
    • V5小时/周

    简介 本课程2010年获省级精品课程。本课程作为数学与应用数学、信息与计算科学、力学等专业核心课,硕士研究生的学位基础课,研究利用计算机来求解各种数学问题的数值计算理论与方法,是一门内容丰富,研究方法深刻,有自身理论体系的课程,既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点,又有应用的广泛性与实际试验的高度技术性的特点,是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程。随着数学与计算机科学的发展,数值分析的理论方法广泛地应用于物理、化学、工程技术、国民经济、生物技术、航天、航海等领域。

    章节第1章 绪论 第2章 非线性方程的数值解法 第3章 线性方程组的数值解法 第4章 插值法 第5章 函数逼近 第6章 数值积分与数值微分 第7章 常微分方程的数值解法 期末测试

  • 数学建模

    随堂模式 数学学科
    张元标
    • 张元标副教授 暨南大学包装工程学院
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    • g2258人
    • V3小时/周

    简介        本课程自2006年在暨南大学开课以来,累计超过3000人选修,选修学生在全国大学生数学建模竞赛中,获得国家一等奖25项,国家二等奖51项。本课程以通俗易懂、案例引导、注重实践为特点,以讲授数学建模方法和技巧为定位,以在校大学生及社会学习人士为主要选修对象。 本课程主讲教师,曾获得“全国大学生数学建模竞赛优秀指导老师”, 以“开展数学建模活动,培养创新型人才的研究与实践”获得第六届广东省高等教育省级教学成果二等奖。   课程内容:        从打结计数开始,人们就已经在运用量化方法解决问题了,随着社会、科学技术的飞速发展,数学建模在人们的生产工作和社会活动中无处不在。数学建模是创新活动,需要有良好的创新思维,发散思维、群体思维、思维导图是常用的工具。数学建模与人们生活息息相关,在日常生活工作中起到至关重要的作用。人们可以用初等数学的方法来构造和求解模型,用很简单的数学方法可以解决一些饶有兴趣的实际问题,像名额公平分配、汽车油耗等问题,用优化模型的方法来处理产品最佳出售时机、生产计划等工作生活中常见的问题,用层次分析法解决日常生活中到哪个平台网购、如何报考学校和专业等选择性问题。数学建模在社会中有着广泛的应用,例如嫦娥三号登月、人口的预测和控制、公务员绩效评估等等。人们用解决问题的建模思维来驾驭建模方法,而建模方法林林总总,如何快速掌握具体建模方法是学习建模的重点。

    章节1 数学建模无处不在 2 数学建模思维与过程 3 数学建模初等方法 4 数学规划I 5 数学规划II 6 层次分析法 7 回归分析 8 数学建模方法与报告

  • 随机过程

    肖华勇
    • 肖华勇副教授 西北工业大学理学院数学系
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    • g1971人

    简介 课程在讲解过程中,针对工科研究生的特点,着重与在教学中对基本概念、基本理论和思想方法的讲解,淡化定理的严格证明,强调其工程背景和实际应用,着重掌握解决具体问题的实际方法和建模分析原理。使学生通过实例更懂得随机过程的应用,并能应用随机过程解决一些实际问题。学生在学习过程中,将高等数学的极限、连续,可导与可积。与随机过程的均方极限、均方可导与均放可积联系起来,知识体系得到扩充与发展,学生感到收货很多。各种随机过程的学习和应用。为专业上的学习和研究提供了新的理论工具与方法。 课程的优势是知识体系完善,逻辑性强,在本科所学的微积分和概论统计基础上知识体系得到扩充与发展,胃不痛专业工程上解决不同问题提供了强有力的工具。劣势是理论较深,一些数学基础不够的同学学起来比较吃力。

    章节第1章 概率论补充知识 第2章:随机过程的概念与几类重要的随机过程 第3章:Markov过程 第4章 平稳随机过程 第5章 随机过程的模拟 第6章 Markov过程的计算机模拟与应用案例 期末试题

  • 离散数学

    随堂模式 数学学科
    陈琼
    • 陈琼副教授 华南理工大学计算机科学与工程学院
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    • g1860人
    • V4小时/周

    简介 离散数学研究离散结构及其相互关系,是计算机科学与工程专业的核心基础课,是数据结构、编译原理、数据库、计算机组成原理、算法分析、人工智能、计算机网络等计算机专业课程的数学基础。 这门课程对离散数学的理论进行系统的阐述,对离散结构的表示、分析和证明方法进行严谨的介绍。通过丰富的应用实例介绍离散系统的建模和分析方法,帮助同学们在掌握基础理论的同时,理解离散数学理论在解决实际问题中的应用,提高学生应用理论知识分析问题和解决问题的能力,培养和提高逻辑思维能力和计算思维能力。 本课程学习数理逻辑,集合、关系和函数,图论的基本概念、分析和证明方法,为后续计算机学科相关课程学习打下坚实的理论基础。

    章节第一部分 数理逻辑 第1章 命题逻辑 第2章 谓词逻辑 第二部分 集合、关系和函数 第3章 集合 第4章 关系和函数 第三部分 图论 第5章 图论 第6章 特殊图 第7章 树 单元测验1 单元测验2 单元测验3 期末考试

  • 高等数学先修课

    随堂模式 数学学科
    朱文莉
    • 朱文莉教授 西南财经大学经济数学学院
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    • g1612人
    • V5小时/周

    简介“高等数学先修课”内容包括函数的概念与性质、反函数、分段函数、初等函数、常用的经济函数、曲线的极坐标方程与参数方程、数集的扩充与复数的引入、排列与组合 、行列式、高等数学思想及方法。其中函数的概念与性质、反函数、曲线的极坐标方程与参数方程、数集的扩充与复数的引入、排列与组合、行列式等是“高等数学先修课”与初等数学完全重合的知识点。反三角函数的定义和性质及其图形、曲线的极坐标方程与参数方程、数集的扩充与复数的引入、排列与组合以及行列式等却是各地中学作为选修的内容;幂的运算性质、对数的运算性质、三角函数的和差化积与积化和差公式以及二倍角公式等是高等数学学习中常出错的知识点。而分段函数、初等函数、常用的经济函数等也是高等数学的主要研究对象, 这些是新增知识点。 

    章节引言 第一讲 函数的概念与性质 第二讲 反函数 第三讲 分段函数 第四讲 初等函数 第五讲 常用的经济函数 第六讲 曲线的极坐标方程与参数方程 第七讲 数系的扩充与复数的引入 第八讲 排列与组合 第九讲 行列式 第十讲 高等数学思想及方法 期末考试

  • 数学实验

    随堂模式 数学学科
    刘小兰
    • 刘小兰副教授 华南理工大学数学学院
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    • g1177人
    • V2-3小时/周

    简介以计算机为代表的信息技术颠覆了仅靠纸和笔的数学学习方式,数学实验正是在这一变革大潮中迅速发展起来的一门新兴课程。本课程借助计算机和科学计算软件Matlab,倡导脑、手、眼并用的实践探索性学习模式,有效地延伸了数学的适用领域与活动空间,使数学学习与问题解决的探索过程相统一。 本课程采用案例式教学,案例分别选自大学数学的三门核心课程,即微积分、线性代数和概率统计中的相关问题,如:数据拟合(兔子问题和化学反应生成物的浓度问题)、微分方程(汽车减振系统)、分形实例(Koch曲线、Sierpinski地毯等)、矩阵的运算(投入产出和 Hill密码)、特征值与特征向量(捕食者与被捕食者问题、斑点猫头鹰的生存问题)、古典概型(分赌注问题和赌徒破产问题等)等,目的是使实验案例能够与大学数学相关课程相呼应,更好体现大学数学的应用性。 授课目标:(1)掌握Matlab软件的使用方法和基本程序设计;(2)培养数值计算与数据处理的能力;(3)提高运用数学知识解决实际问题的能力。

    章节导学 第一章 MATLAB软件简介 第二章 数据拟合 第三章 微分方程 第四章 特征值与特征向量 第五章 分形实例 第六章 矩阵的运算 第七章 古典概型 期末考试

  • 算法训练营(第三期)

    邓俊辉
    • 邓俊辉教授 清华大学计算机系
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    • g912人
    • V8小时/周

    简介 你是否渴望进入国内外IT名企,却屡屡在算法类面试中折戟,苦恼不知如何破解困境? 你是否因为算法能力不足而错过无数次的升职加薪,困扰不知如何突破瓶颈? 你是否梦想在各类程序设计竞技场大放异彩,却因为缺乏名师指导而不得要领,学习止步不前,梦想不能如愿? 你是否憧憬着神奇的算法世界,渴望感悟算法之美,却难以寻觅一套理想的学习宝典? ——  别怕,“清华邓俊辉算法训练营”最懂你!  —— 课程简介<br/> “算法训练营(第二期)”是由学堂在线&知乎大学强强联手,邀请清华大学计算机系邓俊辉教授及其教学团队共同研发的、针对算法学习而设计的课程。 课程面向所有对于算法感兴趣、需要学习和提升算法能力的学习者,包括但不限于IT从业者/大学生/中小学生。 致力于通过专业的课程设计和科学的学习管理,解决算法学习中的各类问题,最大化地保证学习者的学习效果,并为优秀学员提供权威认证。 授课团队 主讲教师 邓俊辉 清华大学 计算机系 教授 清华大学博士,学生尊称其为“邓公”,清华大学教学领域最高荣誉「新百年教学成就奖」首届获得者,曾获清华大学“清韵烛光•我最喜爱的教师”称号,多次被评为 “毕业生心目中的好教师”。 教学名师,主讲数据结构、算法类课程20余年,编著的精品教材《数据结构(C++语言版)》在教学界享有盛誉。 国内首批慕课教师之一,曾荣获“清华慕课教师突出贡献奖”,其《数据结构》慕课于2015年入选“全球MOOC排行榜Top 50”。其开设的算法类慕课已有来自全世界 160 多个国家 / 地区的30W学员选修。 辅导教师团队 王逸松 清华大学 计算机系 全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)金牌,国家集训队,“虹软杯” 中国大学生程序设计竞赛 (杭州赛区)金奖,ACM-ICPC亚洲区域赛金奖,“蓝桥杯”程序设计大赛全国一等奖。命题经验丰富,多次参与国家级重点赛事的命题工作。 王聿中 清华大学 计算机系 全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)金牌,国家集训队,ACM-ICPC2017 EC Final金奖(第3名),CCPC2017区域赛哈尔滨赛区冠军,ACM-ICPC2017亚洲区域赛西安赛区冠军,codechef SnackDown2017决赛第16名。清华大学算法协会赛务部副主席,清华Code+月赛命题组组长。“算法训练营(第一期)”习题课主讲。 徐良钦 清华大学 计算机系 全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)银牌第一名,连续三年NOIP提高组一等奖,擅长算法并精通多种计算机语言。现为清华大学算法协会平台部成员,曾参与OJ的搭建。“算法训练营(第一期)”习题课主讲。 学习模式 混合式双师教学 清华名师邓俊辉教授主讲,ACM/NOI金牌辅导教师解题指导,直播互动授课+个性化录播巩固复习; 针对性实战演练 针对课程内容的精编习题,测例丰富而经典,基于刻意练习的大量解题训练,让你不断走出舒适区,突破自我; 大数据分析反馈 Online Judge即时反馈,大数据学情分析,教师针对性批改和评讲,帮你及时清除盲点; 班主任导学督学 班主任/助教全程导学督学,不断鞭策你学习、练习和复习,帮你对抗拖延、战胜低效; 全天候答疑讨论 班级/讨论区24h互动交流,教师/助教及时答疑解惑,学霸分享学习心得,和志同道合的小伙伴一起学习进步,打怪升级; 周期性班会总结 组织复盘活动,温故知新,带领大家及时复习和反思,不错过任何一次进步的机会; 报名须知 课程全程采用“科学训练营”的授课模式,历时5周,开课时间为2018年7月30日。另外,课程对于学习者有一定要求,如下所述,请大家务必仔细阅读。 1 至少熟练使用一门计算机语言,若能掌握基本的数据结构更佳; 2 可以合理安排时间上课,尽量保证全勤并完成课后练习; 3 学习过程中积极交流讨论并参与答疑互动,主动记录学习体验,提出课程建议; 你将获得 1 完成课程学习并通过考核可获得专业权威的结业证书; 2 优秀学员将获得IT名企就业/实习推荐服务,更有机会获得免笔试绿色通道; 3 优秀学员将获得高额奖学金,最高可减免学费; 额外福利 抢先报名学员可获得邓老师亲笔签名教材《数据结构》(第3版),数量有限,先到先得; 开课前抽取部分幸运学员,赠送邓老师签名教材《数据结构》(第3版); 常见问题 1 如何报名本次“算法训练营”? 直接在本页面付费报名即可,报名成功后将收到提示。(若非本人使用,可点击“送好友”按钮购买赠送) 2 课程是直播还是录播? 课程采用直播授课,如果错过直播,可以观看录播视频,建议尽量跟随课程进度安排学习。 3 如何参与学习?作业如何提交? 报名成功后,务必关注“学堂精品课”公众号并添加学堂MM(xuetangx1)申请加入班级群,在班级中跟随授课进度学习。作业提交要求和考核标准可参考当期“算法训练营”的教学要求。 4 课程购买后还能退课吗? 购买之日3天内可无条件退款,但从开课前3天开始不再受理退款申请,请思虑周全后购买。 5 对于“算法训练营”有疑惑,如何咨询? 热线:010-82152562(陈老师) 微信号:xuetangx1(学堂MM) 邮箱:chenjian@xuetangx.com

    章节第0周:调整姿势,迎接算法挑战 ୧(๑•̀◡•́๑)૭ 第1周:初入宝山,窥探算法奥秘 (*^▽^*) 第2周:渐入佳境,领略算法之美 ٩(๑>◡ 第3周:坚持不懈,修炼算法内功ヾ(◍°∇°◍)ノ゙ 第4周:持续烧脑,精研算法之妙(=@__@=) 第5周:蓄力前行,勇攀算法高峰o( ̄▽ ̄)d 期末复习直播 【⭐榜样】学长/学姐の故事(每周一更)