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教学日程

SES # 主题 关键 日期
1 介绍

MATLAB® 编程
2 MATLAB® 编程 (内容)
3 线性系统

高斯消除

LU 以及 Cholesky 分解
4 稀疏以及带状矩阵, 使用有限差方法解决线性边界值问题 HW 1 due
5 Ax=b 作为线性转换

基底集合以及向量空间

解的存在与唯一性

行列式
6 牛顿解非线性代数方程的方法 HW 2 due
7 类牛顿和简化步骤的算法

举例应用
8 正交矩阵

矩阵特征值与特征向量

Gershorgin定理
9 Schur 分解

规范矩阵

特征向量基的完整性

规范格式
HW 3 due
10 矩阵特征值,特征向量的数值计算

应用
11 插入及数值积分
12 ODE 初始值问题 HW 4 due
测验1 涵盖Ses #1-10
13 数值问题 (刚度) and MATLAB® ODE 解答
14 DAE 系统及应用
15 非线性优化

非线性单形体, 梯度, 以及牛顿方法

非限制问题
16 MATLAB®的处理约束以及优化程序
17 优化举例

边界值问题– 有限差
HW 5 due
18 非线性反应/扩散 微分方程-边界值问题

非笛卡尔坐标系中的边界值问题
19 偏微分方程中对流项的处理
20 有限体积与有限元方法
21 概率理论的介绍 HW 6 due
测验2涵盖 Ses #11-20
22 随即变量, 二项式, 高斯, 以及 Poisson 分布

中心极限理论
23 随机漫步

布朗动力学
HW 7 due
24 布朗动力学以及随机微积分
25 扩散理论
26 蒙特卡罗模拟
27 蒙特卡罗模拟 (内容.)

模拟退火以及遗传法则

蒙特卡罗积分
28 统计数据以及参数估算的介绍
29 最小平方线性回归

Bayesian统计学观点
30 Choosing Priors

最小平方法原理

t-分布和置信区间
31 非线性回归

MATLAB®中的单反馈回归
HW 8 due
32 Bayesian Monte Carlo 法解单响应回归
33 Bayesian MCMC的应用

假设验证
34 多响应参数估计
35 来自单复响应数据组合的回归 HW 9 due
36 模型评估及证明

结论
测验3涵盖 Ses #21-36