课程号00137995

课程名称:现代应用数学介绍

开课学期:

学分:    2

先修课程:数学分析、线性代数

基本目的:让学生了解现代应用数学的最新研究课题,包括科学计算、计算科学在机器学习以及化学材料、人工智能等等多个领域里面的应用,帮助他们了解应用数学这门学科以及其发展方向。

内容提要:

1.科学计算的算法与发展方向介绍

2.计算科学最新研究课题

3.机器学习与人工智能的算法与应用

4.随机模拟方法

5.数学图像处理

6.统计计算

教学方式:每周2学时,课堂讲授+文献阅读+学生主动提问,比例约为2:3:1

教材与参考书:

1. Gilles Aubert and Pierre Kornprobst (2009). Mathematical Problems in Image Processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations, Springer.

2. Weinan E, Tiejun Li and Eric Vanden-Eijnden (2019). Applied Stochastic Analysis, American Mathematical Society.

3. David Salsburg (2001). The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century, W. H. Freeman.

4. Bradley Efron and Trevor Hastie (2016). Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science, Cambridge University Press.

学生成绩评定方法:课程采用PF

课程修订负责人:鄂维南

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