課程名稱 |
工程數學特論 Selected Topics in Engineering Mathematics |
開課學期 |
110-2 |
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 |
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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/1102CommE5055_ |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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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 |
五次作業 (大部分為計算,每次作業有一題程式題),佔 65%
期末考 (open book) 佔 35% |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 備註: 週一、四、五下午皆可來找老師討論課程相關問題,但請先約時間 |
指定閱讀 |
待補 |
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. |
評量方式 (僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
2/15 |
Numerical Methods |
第2週 |
2/22 |
Nonlinear DEs and Partial Differential Equations |
第3週 |
3/01 |
Partial Differential Equations |
第4週 |
3/08 |
Partial Differential Equations |
第5週 |
3/15 |
Function Approximation |
第6週 |
3/22 |
Fourier Analysis |
第7週 |
3/29 |
Fourier Analysis |
第8週 |
4/05 |
春假 |
第9週 |
4/12 |
2D FT and Discrete FT |
第10週 |
4/19 |
Advanced Linear Algebra |
第11週 |
4/26 |
Advanced Linear Algebra |
第12週 |
5/03 |
Generalized Norms and Markov Models |
第13週 |
5/10 |
Discrete Function Approximate |
第14週 |
5/17 |
SVD and Principle Component Analysis |
第15週 |
5/24 |
Probability Model, Entropy, and KL Divergence |
第16週 |
5/31 |
Final Exam |
第17週 |
6/07 |
Random Process, Independent Component Analysis |
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