具体数学 第二版 英文版 Concrete Mathematics

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Discrete Mathematics and Its Applications Eighth Edition Kenneth H. Rosen Copyright 2019 McGraw-Hill Education

包含7块内容： A. Ordinary Differential Equations (ODEs) 常微分方程 B. Linear Algebra. Vector Calculus 线性代数和向量微积分 C. Fourier Analysis. Partial Differential Equations (PDEs) 偏微分方程 D. Complex Analysis 复分析 E. Numeric Analysis 数值分析 F. Optimization, Graphs 最优化与图论 G. Probability, Statistics 概率与统计

CSMATH-2020 关于本课程 该数学课程是为第一年的博士课程而设计的。计算机科学及相关领域的学生。本课程重点介绍人们当前所需的方法，技术，数学和算法。我们正在竭尽全力为该领域的新手提供数学知识，并提供直观的解释，清晰的概念以及生动的应用示例。该课程包括基础统计学习，非线性优化，偏微分方程和应用函数分析。 有关本课程 本课程教授在计算机科学和信息处理研究领域相关的数学方法论，技术，概念以及基本算法。试图以数学的直观引导，清晰的概念解释，生动的应用实例，为学生开始进入这些领域的研究提供一个数学知识的导引。 本课程的主要教学内容包括多元统计方法初步，非线性优化算法，偏微分方程以及应用泛函方法等四个单元。多元统计方法单元，从统计的角度，对计算机科学中如计算机视觉和模式非线性优化单元称为主流非线性优化方法及其相关特性比较。偏微分方程单元，着重于介绍水平集方法，椭圆方程和泊松方程的替代理论以及相

算法数学基础学习，非常好的资料（计算机科学经典著作）,Knuth.