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数学基础与计算机科学课程材料。

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简介:
《具体数学:计算机科学基础:第2版》是一本在大学中广泛应用的经典数学教科书。本书深入阐述了计算机科学领域所必需的众多数学知识和技巧,并指导读者如何将实际问题逐步转化为数学模型,随后利用计算机对其进行解决,尤其注重算法分析方面的研究。其内容涵盖了诸如和式、整值函数、数论、二项式系数、特殊的数、生成函数、离散概率以及渐近式等关键主题,这些都是编程领域中不可或缺的知识体系。此外,本书还包含了六大类超过500道练习题,并提供了所有习题的详细解答,旨在帮助读者更透彻地理解书中所呈现的内容 [1]。 《具体数学:计算机科学基础:第2版》的目标读者是从事计算机科学、计算数学和计算技术等相关工作的人员,同时也适用于高等院校的相关专业的师生。本书的作者阵容强大:葛立恒(ronald l. graham)是一位享有盛誉的数学家,现任加州大学圣迭戈分校计算机与信息科学专业的教席(jacobs endowed chair),同时也是at&t实验室研究中心荣誉首席科学家,曾担任美国数学学会主席;高德纳(donald e. knuth)则是一位杰出的计算机科学家,被誉为算法与程序设计技术的先驱者。他于斯坦福大学计算机系退休后,因其众多成就以及富有创造力和深远影响的著作(共19本书和160篇论文)而备受全球赞誉; Oren Patashnik 是一位著名的计算机科学家,是 BibTeX 的创始人之一,并且是位于拉荷亚的通信研究中心的研究员。他于1976年毕业于耶鲁大学后在斯坦福大学师从 Knuth, 1980年就职于贝尔实验室。1985年与 Leslie Lamport 合作创建了 BibTeX (latex的一种工具, 用于管理文献, 产生文献目录)。 目录如下: 第1章 递归问题 1.1 河内塔 1.2 平面上的直线 1.3 约瑟夫问题 习题 第2章 和式 2.1 记号 2.2 和式和递归式 2.3 和式的处理 2.4 多重和式 2.5 一般性的方法 2.6 有限微积分和无限微积分 2.7 无限和式 习题 第3章 整值函数 3.1 底和顶 3.2 底和顶的应用 3.3 底和顶的递归式 3.4 mod:二元运算 3.5 底和顶的和式 习题 第4章 数论 4.1 整除性 4.2 素数 4.3 素数的例子 4.4 阶乘的因子 4.5 互素 4.6 mod:同余关系 4.7 独立剩余 4.8 进一步的应用 4.9 ψ函数和μ函数 习题 第5章 二项式系数 5.1 基本恒等式

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    计算材料科学是一门利用理论、模拟和数据分析来预测新材料性质与行为的跨学科领域,旨在加速材料创新及应用。 计算材料科学是材料科学研究的重要分支领域之一,它通过计算机模拟与理论计算的方法来探究材料的微观结构、性能及其相互关系。Dierk Raabe所著的一本书深入探讨了这一领域的关键问题,包括对材料微观结构及物理性质的研究。 书中详细讨论了分子动力学研究在计算材料科学中的重要性。这是一种利用牛顿运动定律模拟大量粒子受力情况下的动态行为的计算机技术手段,通过将原子或分子作为单独的运算单位来探究它们如何影响材料的整体性能和微观构造。这一方法对于理解材料变形、相变及其他物理化学性质至关重要。 书中还强调了研究材料微观结构的重要性,包括晶体结构、缺陷及界面等要素对宏观属性的影响,并指出计算材料科学可以通过计算机模拟预测这些因素及其形成过程中的作用机制,从而评估它们如何影响材料的整体性能。 此外,该书着重介绍了基于微观构造的物理特性预测与优化的方法。通过这种方法可以预估不同条件下材料的各种性质如力学、电磁和热学等特性,为新材料的设计及性能改进提供理论依据,并显著缩短了新材质的研发周期。 Dierk Raabe在这本书中涵盖了分子动力学模拟、第一性原理计算以及量子力学方法等多个方面的知识,使读者能够深入了解这些技术的应用及其在解决实验难以直接观测问题中的价值。这本书不仅适用于材料科学领域的研究人员,而且对工程技术人员和物理学家来说同样具有参考意义。 作为Wiley-VCH出版的著作之一,《分子动力学模拟与材料性能预测》一书被广泛认为是该领域的重要参考资料。作者Dierk Raabe在卡内基梅隆大学及德国亚琛工业大学担任教授职位,其研究重点在于金属合金微观结构设计、计算机建模以及加工过程中的力学行为分析。 这本书不仅提供了关于计算材料科学领域的理论知识和方法论指导,还通过实际案例说明了如何将这些理念和技术应用于具体的科学研究中。对于从事相关领域工作的学者而言,《分子动力学模拟与材料性能预测》是一本全面且实用的参考书。
  • 具体——
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    《具体数学》一书深入浅出地介绍了计算机科学中所需的数学基础,涵盖离散数学的核心内容及其应用。 《具体数学——计算机科学基础》是一本深入探讨数学在计算机科学应用的教材。本书旨在帮助读者理解并掌握那些对解决实际问题至关重要的数学概念与方法,从而为理论研究提供坚实的基础。 书中主要涵盖以下核心知识点: 1. **和**:这一部分着重于数据聚合、序列分析以及算法效率计算中的“和”的概念。书本详细介绍了等差或等比数列的求和技巧及斐波那契数列的相关知识。 2. **递归**:作为计算机科学中的一项基础技术,递归用于定义函数自身调用的过程,并被广泛应用于树、图遍历以及动态规划等领域。书中不仅阐述了递归的基本原理与设计方法,还讨论了其效率及终止条件。 3. **整函数和初等函数**:这些概念在数值计算和函数逼近中扮演重要角色。通过介绍连续且可微的“整函数”及其由基本运算构成的“初等函数”,读者能够更好地理解计算机科学中的应用。 4. **二项系数**:组合数学的核心内容之一,涉及到帕斯卡三角形的应用以及排列组合数量计算的方法。 5. **母函数**:用于分析序列增长趋势的一种工具。通过生成函数求解方法及其性质推导,帮助读者掌握算法时间复杂度的评估技巧。 6. **离散概率**:研究有限或可数状态空间内随机事件发生的理论,在计算机科学中适用于解决诸如错误检测与纠正及网络通信可靠性等问题。 7. **渐进方法**:通过大O表示法、Ω和Θ符号,这一部分探讨了算法效率评估的关键工具——渐近分析。掌握这些技术有助于理解算法性能界限,并进行优化改进。 通过对上述知识点的深入学习,《具体数学——计算机科学基础》为读者提供了将抽象数学原理与实际计算机科学研究相结合的能力提升途径,是学生及从业者不可多得的学习资源。
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    《具体数学》是一部结合了数学理论与计算机科学技术的经典教材,深入浅出地讲解离散数学的核心概念和算法设计技巧。 《具体数学:计算机科学基础(第2版)》是一本在大学广泛使用的经典教材。书中讲解了许多计算机科学所需的数学知识与技巧,并教你如何将实际问题逐步转化为数学模型并通过计算机解决它,特别强调算法分析方面的内容。其主要内容包括和式、整值函数、数论、二项式系数、特殊数列以及生成函数等编程必备的知识点。此外,本书包含六大类超过500道习题,并提供了所有习题的答案以帮助读者加深理解。 作者分别是Ronald L. Graham(葛立恒),著名数学家;Donald E. Knuth(高德纳),著名的计算机科学家和算法设计先驱者,斯坦福大学荣休教授、TeX和Metafont字体系统的创始人。以及Oren Patashnik,BibTex的创建人之一。 目录如下: 第1章 递归问题 第2章 和式 第3章 整值函数 第4章 数论 第5章 二项式系数 第6章 特殊数 第7章 生成函数 第8章 离散概率 第9章 渐近分析
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    《具体数学》是计算机科学家必备的经典教材,详细讲解了离散数学的核心概念和实用技术。本书通过丰富的例题与习题,帮助读者掌握解决复杂问题的方法论,适合编程爱好者及专业学者研读。 《具体数学 计算机科学基础(第2版)》,我找到的最清晰版本。
  • 具体:(第2版)
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    《具体数学》是计算机科学家的一本经典教材,第二版对内容进行了更新和完善,深入浅出地介绍了离散数学的概念和技巧,适用于希望提高算法设计与分析能力的学习者。 《具体数学:计算机科学基础(第2版)》是一本经典的教材,它结合了数学与计算机科学的理论知识,为读者提供了深入浅出的理解途径。这本书不仅涵盖了许多重要的数学概念,还特别强调了这些概念在算法设计和分析中的应用价值,是学习计算机科学相关领域的重要参考资料之一。
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    本书作为本科阶段计算机科学的基础教材,全面覆盖了编程语言、数据结构与算法、操作系统及网络等核心知识点,旨在帮助学生构建坚实的计算机知识体系。 大学本科的计算机基础课程是为大学生以及计算机初学者设计的。
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    该资源为北京大学理论计算机科学基础课程全套PPT,包含70个讲座内容,全面覆盖理论计算机科学的核心概念与重要议题。 《北京大学理论计算机科学基础70讲》是一套深入浅出的教程,旨在为学生和爱好者提供坚实的理论基础,帮助他们理解计算机科学的本质与核心原理。 1. **计算模型**:讲解了图灵机、λ演算和寄存器机等不同的计算模型。这些概念是理解和分析算法效率及复杂性的基石。 2. **算法设计与分析**:涵盖基本排序(如冒泡排序、快速排序)以及高级查找技术,包括动态规划、贪心策略和回溯法,并详细探讨了各种算法的时间和空间复杂度。 3. **数据结构**:介绍数组、链表、栈、队列等基础数据类型及树与图的性质,在实际应用中如何有效使用这些工具进行问题解决。 4. **图论**:讨论路径、环路以及连通性,涉及最小生成树和最短路径算法(如Prim, Kruskal, Dijkstra 和 Floyd 算法)。 5. **形式语言与自动机理论**:包括正则表达式、有限状态自动机(NFA/DFA)、上下文无关语法(CFG),以及编译器设计中的相关概念。 6. **计算复杂性理论**:讲解P类问题和NP类问题,NPC问题的概念及重要性,并介绍了时间复杂性和空间复杂性的基本知识。 7. **编码理论**:探讨错误检测与纠正码(如奇偶校验、汉明码),以及更复杂的纠错技术(例如Reed-Solomon码)。 8. **信息论**:阐述熵、互信息和信道容量等概念,讨论了霍夫曼编码及香农定理的基本原理。 9. **概率与随机化算法**:介绍概率理论,并探讨如何在算法设计中利用随机技术提高效率或解决NP难问题(如Monte Carlo 和 Las Vegas 算法)。 10. **计算几何学**:涉及点、线和面的处理,以及计算机图形学中的应用(例如最近邻搜索及多边形剪切)。 11. **计算机系统基础**:介绍硬件架构、操作系统原理等基础知识,帮助理解程序执行过程。 这套教程通过理论与实践相结合的方式传授知识,并提供了丰富的实例和练习题以加深理解和实际运用能力。对于希望深入了解计算机科学理论的学者来说,《北京大学理论计算机科学基础70讲》是一个宝贵的资源。
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    本课程由山东科技大学计算机科学与工程学院开设,《计算机组成原理》深入讲解计算机硬件系统设计理论和实现技术,涵盖数据表示、指令系统、存储结构等多个方面。 一些卷子和总结。
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