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工程數學特論
Selected Topics in Engineering Mathematics
丁建均   108下
課程概述
越高深，越是理論面的研究，越是需要足夠的數學基礎。近年來，最佳化和機器學習的技術快速發展，所用到的數學工具，也越來越複雜，當前工程數學各課程所講授的內容，已漸漸難以涵蓋最佳化和機器學習所需要用到的數學。本課程的內容是屬於微分方程、線性代數、機率較進階的部分，希望能藉由本課程，加強同學們的數學知識基礎，這將對未來關於最佳化、機器學習、光學、電波工程、控制系統等課程的學習有所幫助，在研究這些課程的數學理論基礎時也可以更得心應手。
課程目標
希望加強同學們的數學方面的知識與能力，以助於尖端理論與技術的研力
課程要求
四次作業 (大部分為計算，偶而會有程式題)，佔 50%
二次考試 (open book) 佔 50%
指定閱讀
以上課講義為主，自編教材
參考書目
[1] d. g. zill and michael r. cullen, differential equations-with boundary-value problem (metric version), 9th edition, cengage learning, 2017.
[2] d. g. zill, w. s. wright, and j. j. ding, engineering mathematics, metric edition, cengage learning, taipei, taiwan, 2019.
[3] r. n. bracewell, the fourier transform and its applications, 3rd ed., mcgraw hill, boston, 2000.
[4] l. e. spence, a. j. insel, and s. h. friedberg, elementary linear algebra - a matrix approach, 3rd ed., 2014.
[5] r. d. yates and d. j. goodman, probability and stochastic processes, 3rd edition, john wiley and sons, 2015
[6] a. papoulis and s.u. pillai, probability, random variables, and stochastic processes, 4th edition, mcgraw-hill, 2002.
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