課程資訊
課程名稱
工程數學特論
Selected Topics in Engineering Mathematics 
開課學期
108-2 
授課對象
電機資訊學院  電機工程學研究所  
授課教師
丁建均 
課號
CommE5055 
課程識別碼
942 U0690 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期二7,8,9(14:20~17:20) 
上課地點
明達205 
備註
總人數上限:100人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1082CommE5055_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

越高深,越是理論面的研究,越是需要足夠的數學基礎。近年來,最佳化和機器學習的技術快速發展,所用到的數學工具,也越來越複雜,當前工程數學各課程所講授的內容,已漸漸難以涵蓋最佳化和機器學習所需要用到的數學。本課程的內容是屬於微分方程、線性代數、機率較進階的部分,希望能藉由本課程,加強同學們的數學知識基礎,這將對未來關於最佳化、機器學習、光學、電波工程、控制系統等課程的學習有所幫助,在研究這些課程的數學理論基礎時也可以更得心應手。 

課程目標
希望加強同學們的數學方面的知識與能力,以助於尖端理論與技術的研力 
課程要求
四次作業 (大部分為計算,偶而會有程式題),佔 50%
二次考試 (open book) 佔 50% 
Office Hours
 
參考書目
[1] D. G. Zill and Michael R. Cullen, Differential Equations-with Boundary-Value Problem (metric version), 9th edition, Cengage Learning, 2017.
[2] D. G. Zill, W. S. Wright, and J. J. Ding, Engineering Mathematics, Metric Edition, Cengage Learning, Taipei, Taiwan, 2019.
[3] R. N. Bracewell, The Fourier Transform and Its Applications, 3rd ed., McGraw Hill, Boston, 2000.
[4] L. E. Spence, A. J. Insel, and S. H. Friedberg, Elementary Linear Algebra - A Matrix Approach, 3rd ed., 2014.
[5] R. D. Yates and D. J. Goodman, Probability and Stochastic Processes, 3rd Edition, John Wiley and Sons, 2015
[6] A. Papoulis and S.U. Pillai, Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 4th edition, Mcgraw-Hill, 2002. 
指定閱讀
以上課講義為主,自編教材 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/18  微分方程數值解 
第2週
2/25  非線性微分方程 
第3週
3/03  偏微分方程 
第4週
3/10  偏微分方程 
第5週
3/17  偏微分方程 
第6週
3/24  進階傅立葉分析 
第7週
3/31  進階傅立葉分析 
第8週
4/07  進階傅立葉分析 
第9週
4/14  方程式近似 
第10週
4/21  進階線性代數 
第11週
4/28  離散方程式近似 
第12週
5/05  奇異值分解 
第13週
5/12  主成份分析與獨立成份分析 
第14週
5/19  一般化的範數 
第15週
5/26  機率模型 
第16週
6/02  亂度 
第17週
6/09  相對熵