研究生阶段矩阵理论的课件下载

weixin_39820780 2019-04-29 03:30:17

矩阵理论线性代数的研究生课件非常好
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NightreeReal 2019-10-30

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遇到一个矩阵问题，需要看课件，感谢感谢~

矩阵理论 线性代数的研究生课件非常好

始于20世纪80年代，我国许多院校开设了面向工科研究生的“应用泛函分析”课程,也有一批相关的“应用泛函分析”教材问世。东华大学(前中国纺织大学)也是从20世纪80年代初开始向各工科专业研究生开设讲授泛函分析基础知识的“高等分析”课程的。以后“高等分析”更名为“现代应用数学方法”,至今已进行了25年的教学实践。一批又一批的工科研究生通过这门课程的学习,使自己的数学修养得到了显著的提高,并学到了许多在理论与实践中应用现代数学方法解决工程技术领域问题的基本方法。本人首先建立了“高等分析”课程的框架并主讲该课程。若干年后,本人的学生姜健飞成为“高等分析”及后更名为“现代应用数学方法”课程的主讲教师,他已进行了20年的教学实践。我们感到由于工科学生在大学本科阶段未曾受到“数学分析”等数学专业课程的严格训练,要掌握目前大多数“应用泛函分析”教材所提供的内容有一定的困难,于是针对工科研究生的实际情况编写了“高等分析”及“应用泛函分析方法”讲义,并在教学实践过程中进行了多次修改,使教学的内容更易为学生理解和掌握。经过这些年的教学实践,这本讲义已日益完善。这次由姜健飞执笔的“现代应用数学方法”教材是在这些讲义的基础上充实完成的,它具有以下五方面特色： 1. 对泛函分析的基本概念作出了精炼化的讨论； 2. 将泛函分析的一些基本方法浓缩到了各个应用分支之中； 3. 由泛函分析方法讨论矩阵的Jordan标准形理论与常微分方程组理论； 4. 通过算子导数解决各类泛函极值(变分)问题； 5. 实变函数中的Lebesgue积分概念成为泛函分析空间完备化理论的重要应用。这些特色赋予了泛函分析这一现代数学方法在应用中的新的活力,其理论上的精炼性及应用上的有效性是国内外同类教材中不多见的。现代应用数学方法序言本教材在各章后都配有一定数量的习题,它们一方面是主讲内容的完善,另一方面也是为了使读者适时得到数学修养上的训练。这将是一本适合于工科各个专业研究生学习现代应用数学方法的好教材,对应用数学专业高年级本科生及有关专业的高校教师与工程技术人员也是一本有价值的参考书。

本书可供学习《电路理论》的学生参考，尤其适用于要报考研究生的学生，对有关教师也有参考价值。电路的基本概念和基本定律，简单电阻电路分析，线性电路分析的一般方法，线性网络的几个定理及等值网络，动态电路元件及其强制响应，正弦稳态分析，正弦稳态功率，互感耦合电路，三相电路的正弦稳态分析，傅里叶分析，一阶电路的时域分析，二阶电路的时域分析，线性定常电路的s域分析，状态变量分析，大型线性网络的矩阵分析，双口网络，简单非线性电阻电路分析。本书可供学习《电路理论》的学生参考，尤其适用于要报考研究生的学生，对有关教师也有参考价值。

隐写学原理与技术PPT 隐写的主要作用是保护保密通信与保密存储的事实不被发现，而隐写分析的主要作用是发现这类事实。随着网络与多媒体应用的普及，隐写与隐写分析的研究发展很快，它们之间的对抗不断进入更高级的阶段，有必要进行系统的描述与全新的总结。赵险峰、张弘编著的《隐写学原理与技术(中国科学院大学网络空间安全学院教材)》将隐写与隐写分析作为一个新学科一隐写学进行了系统阐述，主要内容包括隐写与隐写分析的发展背景、主要性能指标、基本的消息嵌入方法、隐写分布特性保持、矩阵编码、专用隐写分析、湿纸编码、基于±1的分组隐写编码、通用隐写分析、高维特征通用隐写分析、最优嵌入理论、校验子格编码、自适应隐写、选择信道感知隐写分析与基于深度学习的隐写分析，其中各个子领域的内容也概括了最新的主要研究成果。此外，本书各章的小结与最后一章给出进一步阅读和思考的方向，除最后一章外，每章配有用于巩固知识的思考与实践，附录部分给出了相关的基础知识介绍及实验方案，有助于读者全面学习并形成研究能力。本书可以作为信息安全相关领域研究人员的参考资料，也可以作为信息安全或相关专业研究生与高年级本科生的教材。

课程大纲 01-复杂系统 02-大数据与机器学习 03-人工智能的三个阶段 04-高等数学—元素和极限 05-复杂网络经济学应用 06-机器学习与监督算法 07-阿尔法狗与强化学习算法 08-高等数学—两个重要的极限定理 09-高等数学—导数 10-贝叶斯理论 11-高等数学—泰勒展开 12-高等数学—偏导数 13-高等数学—积分 14-高等数学—正态分布 15-朴素贝叶斯和最大似然估计 16-线 17-数据科学和统计学（上） 18-线代数—矩阵、等价类和行列式 19-Python基础课程（上） 20-线代数—特征值与特征向量 21-监督学习框架 22-Python基础课程（下） 23-PCA、降维方法引入 24-数据科学和统计学（下） 25-Python操作数据库、 Python爬虫 26-线分类器 27-Python进阶（上） 28-Scikit-Learn 29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入

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