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山东大学计算机理论导论课件

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简介：
本课程件为山东大学计算机科学与技术专业核心教材，系统讲解计算机理论基础，涵盖计算模型、算法分析、编程语言原理等内容，旨在培养学生坚实的理论知识和创新能力。 《山东大学计算机理论导引》课件系统地介绍了计算理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性和计算复杂性。绝大部分内容是基本的，同时对可计算性和计算复杂性中的某些高级主题进行了重点介绍。作者以清新流畅的语言和生动的文字解释了广泛的数学原理，并未拘泥于细节性的低层次问题。这本书适合作为计算机专业高年级本科生及研究生的教学材料，同时也可供教师与研究人员参考使用。

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  • 山东大学计算机理论导论课件
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    本课程件为山东大学计算机科学与技术专业核心教材，系统讲解计算机理论基础，涵盖计算模型、算法分析、编程语言原理等内容，旨在培养学生坚实的理论知识和创新能力。 《山东大学计算机理论导引》课件系统地介绍了计算理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性和计算复杂性。绝大部分内容是基本的，同时对可计算性和计算复杂性中的某些高级主题进行了重点介绍。作者以清新流畅的语言和生动的文字解释了广泛的数学原理，并未拘泥于细节性的低层次问题。这本书适合作为计算机专业高年级本科生及研究生的教学材料，同时也可供教师与研究人员参考使用。
     
  • 山东大学计算机系2018年《算法导论》试题
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    本简介提供的是山东大学计算机系在2018年度所采用的《算法导论》课程考试题目的概览，内容涵盖了算法设计与分析的核心知识点和技能要求。 山东大学计算机2018年算法导论试题的初略回忆版，仅供参考。
     
  • 山东大学软件学院智能机器人导论实验课程
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    《智能机器人导论》是山东大学软件学院的一门创新性实验课程，旨在通过理论与实践结合的方式，引导学生探索机器人的感知、决策和行动机制，激发学生的科研兴趣和技术创新能力。 山东大学软件学院智能机器人导论的实验报告由lz老师指导，助教负责具体的实验部分。由于疫情原因，原本计划在学校进行硬件操作的实验全部改为使用ROS进行。实验内容主要参考网上发布的博客教程，步骤清晰易懂，按照指示操作即可顺利完成。
     
  • 山东大学软件学院《算法导论》复习笔记
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    本资料为山东大学软件学院学生整理的《算法导论》课程复习笔记，涵盖主要知识点与经典例题解析，旨在帮助同学们更好地理解和掌握算法理论及应用。 山东大学软件学院的算法导论课程复习笔记包含五份文件，内容涵盖了BFS、DFS、SCC、Topological排序、MST（最小生成树）、ShortestPath（最短路径）以及maxflow（最大流）。这些笔记是对PPT内容的整理和概括。其中所有的图片都是我自己绘制的，目的是为了帮助更好地理解课程内容。希望学弟学妹们能够好好复习这些资料。
     
  • 山东大学2018年算法导论图论复习要点总结
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    本资料为山东大学2018年《算法导论》课程中图论部分的复习要点总结，涵盖关键概念、重要算法及典型例题解析，旨在帮助学生巩固知识结构，掌握考试重点。 山东大学2018年《算法导论》图论考试复习总结仅涵盖图论部分的内容。以下是本人在考试周期间整理的高质量复习资料： **算法导论-图论** **一、基本的图算法** 1. **图的表示** 2. **BFS：广度优先搜索** 3. **DFS：深度优先搜索** 4. **拓扑排序** 5. **强连通分量** **二、最小生成树** 1. 最小生成树的概念 2. Kruskal算法和Prim算法 **三、单源最短路径问题** 1. Bellman-Ford算法 2. 有向无环图（DAG）中的单源最短路径问题 3. Dijkstra算法 4. 差分约束与最短路径 5. 最短路径的性质证明 **四、所有结点对之间的最短路径** 1. 矩阵乘法及其优化版本改进矩阵乘法算法（Improved Matrix Multiplication） 2. Floyd-Warshall算法 3. 用于稀疏图的Johnson算法 **五、最大流问题** 1. 流网络的概念 2. Ford-Fulkerson方法 3. 最大二分匹配 附录：运行时间表
     
  • 山东大学数据科学导论课程资料和作业
    优质
    本课程提供山东大学数据科学导论的相关教学材料与作业，旨在帮助学生掌握数据分析、统计学及编程技能等核心知识。 山东大学的数据科学导论课程资料及作业非常有意思。这门课是在学生分方向之后开设的。
     
  • 山东大学《机器人导论》期末考真题.pdf
    优质
    这份文档包含了山东大学《机器人导论》课程的期末考试真题，适合用于学习和复习该课程内容，帮助学生更好地理解与掌握机器人领域的基本知识和理论。 山东大学《机器人导论》期末考试真题。
     
  • 山东大学数值计算课程课件
    优质
    本课件为山东大学数值计算课程资料，涵盖数值分析基础、线性代数方程组求解、非线性方程求根、插值与逼近、数值积分及微分等内容。 《山东大学数值计算课件》是一系列教学资源，主要涵盖了数值计算这一核心主题。数值计算是计算机科学与工程领域的重要分支，它涉及使用数值方法解决数学问题，特别是那些无法或难以用封闭形式解出的问题。这些课件由山东大学的教师精心准备，旨在帮助学生理解和应用数值计算的基本概念、算法和技巧。 Chapter1.ppt通常介绍数值计算的基础知识，包括定义、历史背景以及在科学与工程中的应用。这部分内容还会讲解误差分析，因为所有数值方法都伴随有计算误差，理解这些来源并控制它们是进行有效数值计算的关键。 Chapter2-1.ppt可能深入探讨线性代数部分的求解问题，如高斯消元法、LU分解和迭代法等用于解决线性方程组的方法。此外还可能会涉及矩阵特征值与特征向量的计算，这对于系统稳定性分析及振动问题研究至关重要。 Chapter3.ppt则会讨论数值微积分的内容，包括各种近似积分方法（如梯形法则、辛普森法则）和有限差分法在求导以及解微分方程中的应用。这部分内容对于处理实际工程问题是十分实用的，因为许多物理现象可以通过微分方程来描述。 Chapter5.ppt可能涵盖非线性方程数值解的方法，如牛顿法、二分法及拟牛顿法等。这些方法在优化问题、物理学和工程学领域有着广泛的应用。 最后，Chapter7.ppt可能会探讨偏微分方程的数值解技术，例如有限差分法、有限元方法或有限体积法。由于偏微分方程在流体力学、电磁学及热传导等领域扮演着核心角色，掌握这些解法对于解决复杂问题至关重要。 这套课件全面覆盖了从基础理论到具体应用的主要内容，为学习者提供了坚实的理论基础和实践技能。通过深入研究，学生不仅能理解数值方法背后的数学原理，还能学会如何在实际问题中运用它们，从而提升自己在科研与工程领域的专业能力。
     
  • 山东大学数据科学导论复习材料
    优质
    本资料为山东大学《数据科学导论》课程设计，涵盖主要知识点和例题解析，旨在帮助学生系统掌握数据科学基础理论与实践技能，适用于期末复习使用。 山东大学数据科学导论课程的全部课件及复习资料。