- Teacher: 耀盛 林
- Teacher: 耀盛 林
動態系統是可用以描繪演化現象的數學方法之一。在許多不同領域如物理,化學, 生態, 生物, 工程, 腦科學和經濟學上都有重大應用。此課程目的在於使學生能熟悉動態系統中一些常見之現象、基本結果與處理技巧。
- Teacher: 睿彬 曾
1. Introduction
2. Combinatorial Analysis
3. Axioms of probability
4. Conditional probability and independence
5. Random variables
6. Continuous random variables
7. Jointly distributed random variables
8. Properties of expectations
9. Limit theorems
一、數值分析初探(精準度,相對誤差,Taylor 展開式,均值定理,不等式,Python 與 Octave簡介)
二、資料的浮點表示(單精度表示,雙精度表示,誤差分析)
三、方程式局部的根(二分法,牛頓法與割線算法)
四、線性方程數值解(LU 分解,congugate gradient method)
五、特徵值問題(power method, inverse power method)
六、插補法與數值微分(多項式的差補法,差補法的誤差分析,微分估計)
- Teacher: 耀盛 林
- Teacher: 耀盛 林
人工智慧 (Artificial Intelligence) 是一門介紹如何利用計算機(computers) 處理“複雜”問題的學科。跟練功夫一樣,要想作深入的東西大都先要練就札實的基礎,在這一門課程中﹐我們將共同探討計算機如何表示知識 (knowledge representation)、如何進行推理(inference)及學習新知 (machine learning)的入門知識。課程實際主要內容包含理論的探討,例如search algorithms、logical reasoning、uncertain reasoning 和 machine learning等,如果時間足夠我們會在課程中穿插介紹一些實際的應用。
- Teacher: Chao-Lin Liu
- Teacher: Chao-Lin Liu