计算方法 - 刘景铖¶
基本信息¶
- 课程号:
22010500 - 任课教师: 刘景铖
- 上课专业: 信计,匡计,计科
评价 1¶
评价者信息¶
Tag：保研；Rank 5%；2024 Spring修课
Score：97
关于老师¶
由理论组的刘景铖老师授课，刘老师讲课慢条斯理，对于一些难以理解的地方会主动展开解释，相对而言没那么容易 get lost。
前置知识¶
线性代数、图论
课程内容¶
比起参加一个课程，笔者更觉得这是一门“大讲座”：针对很多问题都有概念性和比较浅的介绍，并没有深入某个领域挖到底，更多是对一些数值计算领域的经典问题介绍 background、motivation 和一些经典的 solution。整个课程参与下来比较轻松，没有什么负担。
课程内容主要涵盖：
- 插值与拟合（方程求根、插值、最小二乘、FFT）
- 线性矩阵计算（高斯消元、解线性方程组、SVD）
- 谱图论（Laplace 矩阵、图上随机游走、电阻电路网络）
- 线性规划（建模离散问题、线性对偶、Min-Max 原理）
课程难度主要来自于数学功底不扎实。概念的理解和算法的原理上没有很大障碍。
作业、考试与得分¶
作业有一定难度，可能需要一些思考、查找和讨论。
按照惯例，期中考试是一次 take-home-exam，即发放一份量比较大的作业，按作业时间完成和提交。期末考试题量较大、难度较低，考察概念性的题目居多；除最后的附加题以外，基本都有现场解决的可能。给分比较松，一些证明框架/方向对了即可获得大部分分数。
工作量¶
作业：共约 8 次作业，单次作业耗时约 5 小时。
考试：把概念全过一遍，整理+记忆需要约 6 小时。
学习指南¶
2024 课程网站：Numerical Method 2024
按正常数学课去学即可；上课跟着 ppt 理解，下课用作业当复习，不太需要额外花时间。
其他¶
如果日后不做数值计算方向，这门课程在功利意义上可能不会有很大帮助（甚至别的院校老师/公司面试官都没有听说过相关知识）。但作为一个“数值分析导论”去看待，这门课还是相当充实的，就当是拓宽眼界也是非常不错的选择。
众所周知（？），NJU 是不可多得的开设 TCS、PL 方向课程的学校；建议珍惜类似课程。
如何贡献¶
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