多元微积分
稍微接触过多元微积分的同学可能会知道偏导数和多重积分。但是它与AP微积分最大的不同在于,我们要研究的函数变量一下子变多了!以前的函数图像只用xy轴,现在的函数图像时时刻刻挑战你的想象力。 而多元微积分理工学科的重要性主要来自于课程后期的向量分析(vector analysis)。物理课里面颠来倒去讲的surface integral,volume integral,gradient等等,全都是这门课里面的重点内容。 CS里面的图形/图像处理,优化,以及概率/统计等领域里面也需要大量使用多元微积分。而大部分的工程学科,作为物理学的落地,自然也包括了多元微积分所要求的知识。线性代数
打开浏览器,输入关键词:“线性代数”,你一定能看到以下推荐: “无法理解线性代数怎么办?” “听不懂线性代数怎么办?” “线性代数网课学习资源求推荐!” 作为大学数学的基础之一,线性代数主要研究线性方程组(linear system),矩阵(matrix),行列式(determinant),向量空间(vector space),以及线性变换(linear map)。 虽然回过头来看也不难,但因为国内外的教材/教授风格迥异,讲得云里雾里,一开始接触大家都会一脸懵逼,满头问号。所以说,学习线代,找到一本好教材和遇到一位靠谱的启蒙老师,极其重要~ 而鲁迅说过:“不熟悉线性代数就去学别的自然科学学科,就和文盲上学差不多。”(某位瑞典数学家:明明是我说的!)线性代数几乎可以覆盖所有的理工和自然科学学科。 计算机领域里,图像里包含的信息就是由矩阵组织起来的;图像压缩的核心算法——奇异值分解(singular value decomposition, SVD)更是线性代数的完美应用。Machine Learning里线性代数的运用就宛如1+1=2一般自然常见。 对于大一新生们,这两门课难度因人而异,但重要的是,它们占用了不少的时间!想象一下,当你被专业课几个projects和exams搞得头痛欲裂,可还是得特地抽空来看看这两尊基础必须课。 嗯?不花时间学? 这些课可是将来专业课的基础。基础到什么程度呢?打个比方,现在线代和微积分几页几页的书到后面全成了寥寥几个字 “显然,常识可得”。 另一方面,作为基础课,如果遇到了口音魔幻,沉迷自己研究懒得管学生的印度、俄罗斯、亚裔等教授作为你的启蒙导师,那就只能自求多福了。(小编还记得曾经那位rua沙数学教授,一学期下来,数学知识没怎么进脑子。一提数学满脑子那句浓浓的俄罗斯口音“下课了再见!”) 那么,这种又基础又粘人的小妖怪,我们有什么办法来未雨绸缪吗? 害!提前预习呗! 提前预习多元微积分和线性代数,不仅可以有效提高在大学上课时的知识的吸收性,帮助以后专业课打下牢靠的基础;还可以每学期修多点学分的同时保持一个优秀的GPA。先把基础课解决了,可以花更多的时间在更难更高的专业课,科研,实习,或者社团上,成为同学们眼中“有时间社交睡觉的学霸”23333 但是,预习也是门学问~如何一入学就成为同龄人中的大佬呢?快来参加TD的大学预备课系列课程吧!TD大学预备课
今年寒假TD推出「大学预备系列课程」提前掌握大学通识课,课程将于1月22日正式开课。我们主要来说一下数学类中的「多变量微积分」课程与「线性代数」课程。课程大纲
每门课程均包含30小时课时,课程内容广泛适用理工商科:可滑动查看