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熊春光教授2023年秋季《科学与工程计算》课程复习笔记

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  •      文件类型:PDF


简介:
此复习笔记由熊春光教授编写,专为2023年秋季《科学与工程计算》课程设计,涵盖关键概念、算法和实践例题,旨在帮助学生系统地准备期末考试。 资源为PDF类型,内容是我复习时手抄自《科学与工程计算复习笔记》以及《科学与工程计算方法(第二版)-清华大学出版社》。 该PDF结合了熊老师2023年秋季学期布置的四次大作业的重点内容,并附上了熊老师最后一节课上划出的复习重点。 考试中出现了三道大题共13个小问。第一大题考察抛物方程的稳定性问题和截断误差优化;第二大题涉及双曲方程的不同格式之间的转换关系,要求在给定边界条件下使用隐式差分格式求解u[k=1],并需要手写代码来计算u[k];第三大题则测试了两点边值问题的数值解决方法,包括点配置和最小二乘法的应用,并且还涉及迦辽金(Galerkin)方法用于泛函最小化的问题以及J(u,v)里兹法求解。 最后感谢提供复习笔记的同学及Bilibili上的“羊学长玩转大学”发布的科工计算教程。

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客服
客服
  • 2023
    优质
    此复习笔记由熊春光教授编写,专为2023年秋季《科学与工程计算》课程设计,涵盖关键概念、算法和实践例题,旨在帮助学生系统地准备期末考试。 资源为PDF类型,内容是我复习时手抄自《科学与工程计算复习笔记》以及《科学与工程计算方法(第二版)-清华大学出版社》。 该PDF结合了熊老师2023年秋季学期布置的四次大作业的重点内容,并附上了熊老师最后一节课上划出的复习重点。 考试中出现了三道大题共13个小问。第一大题考察抛物方程的稳定性问题和截断误差优化;第二大题涉及双曲方程的不同格式之间的转换关系,要求在给定边界条件下使用隐式差分格式求解u[k=1],并需要手写代码来计算u[k];第三大题则测试了两点边值问题的数值解决方法,包括点配置和最小二乘法的应用,并且还涉及迦辽金(Galerkin)方法用于泛函最小化的问题以及J(u,v)里兹法求解。 最后感谢提供复习笔记的同学及Bilibili上的“羊学长玩转大学”发布的科工计算教程。
  • 版 期末
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    《科学与工程计算》熊春光版期末复习笔记涵盖了课程核心知识点、例题解析及习题解答,旨在帮助学生系统梳理和强化对数值分析方法的理解与应用。 《科学与工程计算》熊春光版的期末复习笔记对预习或复习很有帮助,我个人觉得非常有价值。虽然我还没参加考试,但希望能考个好成绩。
  • 西安电子技大2023期机器期末资料
    优质
    本资料为西安电子科技大学2023年秋季学期《机器学习》课程的期末复习材料,涵盖课程核心知识点与例题解析,旨在帮助学生系统梳理知识脉络,高效备考。 老师考前提出的问题和笔者自己整理的答案。
  • 2022软件
    优质
    本复习题集涵盖2022年春季学期《软件工程》课程的核心知识点与实践技能要求,旨在帮助学生巩固理论知识、提升项目管理能力和团队协作技巧。 该题型涵盖了本课程所讲的第 1 讲至第 10 讲的所有内容,卷面成绩为 100 分。题型主要分为三类:简答题(占20%)、综合分析与设计(占65%)和论述题(占15%)。掌握这些题型在考试时会更加得心应手。 【软件工程复习题详解】 软件工程是一门涉及软件开发全生命周期的学科,涵盖需求分析、设计、编码、测试和维护等多个阶段。以下是对题目中各部分的详细解释: 1. **设计类图**:该题目要求设计中国与省级行政区的关系,这涉及到面向对象设计中的类与对象的概念。可以将“中国”视为一个类,“省级行政区”作为其实例。它们之间可能存在层次关系如继承或关联。“中国”类具有不可分割性,可设定为单例模式。 2. **业务用例模型**:在线售票订位系统中涉及多个参与者和用例,包括客户、系统操作者及设计维护人员等角色。这些角色的行为涵盖创建销售事件、支付流程、账户管理以及系统的日常维护工作等。应该清晰地表示出所有行为及其关系,并避免出现重复或冗余的情况。 3. **自治机器人系统类图**:在该题中,需考虑Motor抽象类及其实现的具体子类SteeringMotor和MainMotor,还有Driver类、PathAgent类以及CollisionSensor类之间的相互作用。设计时需要明确这些组件间的继承关系、组合与关联,并注意处理好抽象类的特性及其接口实现。 4. **高校教师个人简介类图**:每个学院拥有多个教师,每位老师可以教授一门或多门课程;研究生则可能要参与互动交流环节。这要求定义出“教师”、“学院”、“学生(研究生)”和“课程”的相关类别以及它们之间的一对多或一对一关系。 5. **城市与人口、市长的类图**:题目中提到兰州市及其在甘肃省中的地位,还有城市与其市长之间的联系。需要设计反映这些实体的城市、人口及市长等类别,并考虑如何通过适当的关系模型来体现人口分类和角色定位。 6. **Java语言框架代码**:对于Master、ClassA和Course的类定义编写应该包括属性声明、构造函数以及gettersetter方法等内容,确保符合面向对象编程的原则。 7. **医院业务模型**:该题中提到由科室与医生组成的医院结构,并且医生负责治疗病人。需要设计出“医院”、“科室”、“医生”和“患者”的类别及其相互关系的业务用例图,涵盖预约、诊疗等流程。 8. **对象模型转数据模型**:转换时需遵循数据库实体-关系(E-R)模式,识别并转化对象之间的关联为外键形式以确保数据的一致性。 9. **泛化关系修正**:常见的错误是不恰当的继承表示。应当检查类层次结构中的所有继承情况,并确保正确地表达了一般与特殊的关系。 10. **系统用例图**:根据参与者的工作描述,需要创建详细的系统用例图来描绘各个参与者和用例之间的交互细节,如前台服务员处理申请手续、收款员打印确认书等场景。 11. **对象模型转数据模型**:此题涉及类的继承关系,在转换时父类与子类应分别映射为不同的表,并将父类主键作为子类外键的一部分以确保关联性。 12. **网上售书系统功能设计**:该系统的实现需包括顾客、管理员和工作人员等角色类别,以及注册流程、浏览图书信息、购物车管理等功能模块的开发。同时也要考虑安全性措施、并发控制及数据持久化技术问题。 以上内容涵盖了软件工程中的类设计方法、用例建模技巧、系统架构规划与数据库设计等多个关键知识点,通过这些题目能够全面复习到该学科的主要概念和技术点。
  • 北京师范大信息技术2023试题
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    本资料为北京师范大学信息科学与技术学院2023年春季研究生入学复试笔试题目汇总,涵盖数据结构、计算机网络等核心课程内容。适合备考学生参考练习。 北京师范大学信息科学与技术学院的笔试复试真题涵盖了IT领域的多个基础知识方面,包括专业英语、文献综述、计算机基础以及上机实验。 1. **专业英语**:这部分考查的是考生理解并总结研究论文的能力。Anita Woolley的研究小组可能关注集体智能(collective intelligence),即团队在处理不同任务时所展现的综合能力,并非仅仅是成员个人智力的简单相加,而是整个团队作为一个整体的独特属性。 2. **文献综述**:这部分要求考生阅读和理解给定的文章后制作PPT进行5分钟报告。这不仅测试了专业知识水平,还考察了分析能力和口头表达技巧。 3. **计算机基础**: - 流程图算法识别:需要解释流程图表示的算法功能,考查对算法逻辑的理解能力; - 音频数据计算:要求考生根据采样频率和深度计算出50分钟双声道立体声数字化所需存储空间大小; - 时间复杂度分析:比较不同时间复杂度(如O(n^2), O(n!), 和O(2^n))在问题规模增加时的表现,指出其中最优者为O(n^2); - 操作系统资源管理:操作系统负责管理和分配硬件设备及信息资源(例如CPU、内存、硬盘和文件系统等); - 数据结构与算法关系:探讨线性表、栈和队列之间的联系及其在插入删除操作中的特性区别。 - 程序设计基本结构:面向过程编程包括顺序执行语句的选择条件以及循环控制三种核心构造方法。 - OSI七层网络模型概述了从物理连接到应用软件的七个层级,为数据传输提供了一个详细的框架; - 编译与解释的区别和作用在于将高级语言代码转换成机器可以直接运行的形式。 4. **上机实验**:这部分涉及C/C++/MATLAB编程任务,比如实现冒泡排序算法、生成斐波那契序列、绘制图形以及解决椰子问题等。这些测试旨在评估考生的实际编码能力和对特定算法的应用能力。 整个复试真题集全面考察了信息科学与技术领域内学生的专业知识水平、英文阅读理解力、文献分析技巧和理论实践相结合的能力,为备考的学生提供了明确的复习方向。
  • 2019图论讲义——电子技大全套PPT.zip
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    本资料为《2019年图论课程讲义》由电子科技大学杨春教授精心整理,包含全套复习PPT,适用于深入学习和备考。 2019年课堂拷贝的PPT共有30个,其中最后一个为复习课件。
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  • 屈婉玲版法分析件(2013至2014
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    该文档为屈婉玲教授于2013年至2014年间讲授《算法分析与设计》课程时所用的PPT课件,内容涵盖主要算法理论和实践案例。 老师布置的习题课后答案每年都会有所不同。这是1309-1401学期的答案。
  • 电子技大_机器_2022_.zip
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    此文件为电子科技大学于2022年春季学期开设的机器学习课程相关的设计资料,包含课程中学生完成的各项项目和实验内容。 人工智能是当今最热门的话题之一。随着计算机技术和互联网技术的迅速发展,对人工智能的研究也达到了一个新的高度。作为一门新兴的技术科学,人工智能致力于模拟并扩展人类智能的理论、方法及其应用。 机器学习是研究如何使计算机系统具备人的学习能力以实现更高级的人工智能的核心领域。简单来说,机器学习是指通过假设模型和从训练数据中提取参数的方法来预测和分析新数据的一门学科。它是一种广泛应用于各个行业的数据分析技术,并且涵盖了许多不同的算法和技术。 目前,机器学习已经在多个行业得到了应用: - 互联网:语音识别、搜索引擎优化、语言翻译、垃圾邮件过滤以及自然语言处理等。 - 生物学:基因序列的解析和预测,蛋白质结构的研究与分析等。 - 自动化:人脸识别技术的应用,无人驾驶车辆的研发及图像信号处理等领域。 - 金融行业:证券市场的趋势分析,信用卡欺诈行为检测等等。 - 医疗健康领域:疾病诊断、流行病爆发预警系统的设计开发等方面。 - 刑侦工作:犯罪预测模型的建立和人工智能侦探系统的构建等。 从这些实例可以看出,在数据量激增的时代背景下,机器学习已经成为各行各业不可或缺的数据处理工具。企业希望利用数据分析技术发掘有价值的信息以更好地了解客户需求并指导业务发展方向。