該課程涵蓋計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域。您將學(xué)習(xí)軟件工程、組合分析、形式證明和算法分析等技能。定期的個人和團隊項目將鞏固您所學(xué)的知識，讓您將其應(yīng)用于實際問題中。在整個課程中的學(xué)習(xí)經(jīng)歷將使您能夠在抽象層面分析和解決問題，并通過計算機軟件實現(xiàn)解決方案。

課程補課內(nèi)容

刷新數(shù)學(xué)

這是為數(shù)學(xué)和聯(lián)合數(shù)學(xué)課程的一年級新生提供的預(yù)科課程。其目的是為了在開始他們的學(xué)位之前，讓學(xué)生恢復(fù)A級數(shù)學(xué)和進一步數(shù)學(xué)的某些核心內(nèi)容。

計算機科學(xué)編程

本模塊旨在幫助您發(fā)展編程技能，無論您的起始技能水平如何。您將通過過程性編程和面向?qū)ο缶幊痰囊暯前l(fā)展解決問題的能力。使用Java編程語言，您將參與實踐工作，學(xué)習(xí)諸如類、封裝、數(shù)組、繼承以及多線程和反射等高級主題的概念。通過參與沃里克機器人迷宮環(huán)境，您可以期待獲得錯誤分析和調(diào)試方面的技能，幫助您編寫設(shè)計良好且經(jīng)過充分測試的代碼。

信息結(jié)構(gòu)設(shè)計

緊隨計算機科學(xué)編程基礎(chǔ)之后，本模塊將教您所有關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及如何對其進行編程的知識。我們將探討如何有效地表示數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及如何對其進行形式化推理。您還將學(xué)習(xí)使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法。成功完成將使您能夠理解支撐面向?qū)ο缶幊痰慕Y(jié)構(gòu)和概念，并編寫能夠處理大型數(shù)據(jù)集的程序。

離散數(shù)學(xué)及其應(yīng)用I

在這個基礎(chǔ)模塊中，您將學(xué)習(xí)離散數(shù)學(xué)的基本語言、概念和方法，同時培養(yǎng)對這些概念在算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的運用的認識。通過學(xué)習(xí)，您應(yīng)該能夠理解正式定義、數(shù)學(xué)證明和基礎(chǔ)算法思維在實際問題解決中的作用。您將掌握邏輯、集合、關(guān)系和函數(shù)的知識，并學(xué)習(xí)求和技術(shù)(操作和有限微積分)以及包括漸近分析和大O表示法在內(nèi)的概念，為您在計算機科學(xué)中更高級技術(shù)的學(xué)習(xí)做好準備。

離散數(shù)學(xué)及其應(yīng)用II

在這個模塊中，您將通過學(xué)習(xí)諸如離散概率和圖論等概念來進一步建立您在離散數(shù)學(xué)方面的基礎(chǔ)，并學(xué)習(xí)如何在問題解決中應(yīng)用這些方法。在課程結(jié)束時，您將能夠使用概率技術(shù)分析基本的離散結(jié)構(gòu)和算法，理解漸近符號的重要性，并能夠使用它來分析一些基本算法的漸近性能。此外，您還將研究圖和相關(guān)離散結(jié)構(gòu)的屬性，并能夠?qū)⑺鼈兣c實際例子聯(lián)系起來。

線性代數(shù)

處理同時線性方程組的數(shù)學(xué)分支稱為線性代數(shù)。本模塊包含一個理論代數(shù)核心，其主要思想是向量空間和線性映射。它討論了向量空間中的基，向量空間的維數(shù)，線性映射的像和核，線性映射的秩和零度，以及通過矩陣表示線性映射。這些理論概念具有許多應(yīng)用，將在模塊中進行討論。這些應(yīng)用包括：同時線性方程的解法、向量的性質(zhì)、矩陣的性質(zhì)(例如秩、行簡化、特征值和特征向量)、行列式的性質(zhì)以及計算方法。

微積分I/II

微積分是連續(xù)變化的數(shù)學(xué)研究。在本模塊中，將始終強調(diào)比在學(xué)校時更需要更精確和仔細地論證的需求。通過與同學(xué)、講師和其他助手的支持，您將被鼓勵從老師向您展示如何解決每種問題的情況轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌虬l(fā)展自己解決問題的方法的階段。到年底時，您將能夠回答有趣的問題，例如，“我們所說的`無限'是什么意思?”

集合與數(shù)值

數(shù)學(xué)可以被描述為邏輯推斷的科學(xué) - 如果我們假設(shè)某個假設(shè)是成立的，那么我們可以得出什么樣的結(jié)論是絕對確定的?因此，數(shù)學(xué)具有非常高的真實標準 - 建立數(shù)學(xué)命題的唯一方法是給出完整、嚴密的證明。

概率導(dǎo)論

這個模塊將進一步探討概率和隨機結(jié)果。從離散和連續(xù)概率空間的例子開始，您將學(xué)習(xí)計數(shù)方法(包括包容-排斥公式和多項式系數(shù))，并研究理論話題，包括事件的獨立性和條件概率。您將學(xué)習(xí)隨機變量及其概率分布函數(shù)。最后，您將研究方差和協(xié)方差以及著名的概率定理。

組合數(shù)學(xué)

在這個模塊中，您將學(xué)習(xí)構(gòu)成許多現(xiàn)實世界問題核心的離散結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)知識。一個關(guān)鍵概念是圖，它是一個抽象的數(shù)學(xué)模型，用于描述網(wǎng)絡(luò)，如街道網(wǎng)絡(luò)、計算機網(wǎng)絡(luò)或人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。您將學(xué)會正式地討論這些結(jié)構(gòu)，并證明關(guān)于它們的有趣定理。這將訓(xùn)練您的超越傳統(tǒng)思維能力。

算法圖論

這個模塊關(guān)注于從算法的角度研究圖和有向圖的屬性。重點是理解可以用來設(shè)計高效算法的圖的基本屬性。考慮的問題通常受到算法/計算機科學(xué)/信息技術(shù)應(yīng)用的啟發(fā)。

形式語言

您將獲得對形式語言的基本理解，以及喬姆斯基層次將它們分類的方法。您將學(xué)習(xí)使用閉包屬性和抽取引理來探索語言的規(guī)則性的技術(shù)，同時還將考慮自動機模型，以及可計算性的概念。這些概念是計算機科學(xué)的核心內(nèi)容，學(xué)習(xí)完成后，您將能夠在不同形式的形式語言描述之間進行區(qū)分和轉(zhuǎn)換。您將學(xué)習(xí)詞法分析和語法分析的方法，并能夠論證一個形式語言是正則的還是上下文自由的。教學(xué)內(nèi)容將討論圖靈機以及決定性問題、可歸約性和停機問題等哲學(xué)概念。

算法

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法是編程和理解計算的基礎(chǔ)。在這個模塊中，您將使用復(fù)雜的工具將算法技術(shù)應(yīng)用于計算問題。課程結(jié)束時，您將學(xué)習(xí)各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并將它們用于算法的設(shè)計和實現(xiàn)，包括測試和驗證，以及分析它們的效率。這是一個實踐課程，因此您可以期待使用基本的圖、貪婪和分治算法解決真實生活中的問題，同時學(xué)習(xí)動態(tài)規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)流的知識。

離散數(shù)學(xué)項目

通過這個實踐模塊，您將獲得在離散數(shù)學(xué)中進行重要個人設(shè)計和開發(fā)練習(xí)的經(jīng)驗，從構(gòu)思到設(shè)計、實施和交付。從選擇一個主題和尋找合適的導(dǎo)師開始，您將負責(zé)定期的進展報告，并向您的最終成果進行演示，同時撰寫詳細的報告。除了增強您的技術(shù)知識外，這個過程還將幫助您培養(yǎng)自律、時間管理、組織和專業(yè)溝通等重要技能。

算法復(fù)雜性

您準備好面對挑戰(zhàn)了嗎?在這個模塊中，您將學(xué)習(xí)分析各種計算挑戰(zhàn)的固有難度，并指定可能更易處理的變體。這將要求您學(xué)習(xí)算法復(fù)雜性的概念，以及什么使得某些計算問題比其他問題更難。您將對什么是高效算法進行深入研究，并研究各種計算模型，特別是經(jīng)典確定性和非確定性計算模型。

近似和隨機算法

在這個模塊中，您將初步了解近似和隨機算法，這些算法通常是標準算法的簡單、可行的替代方案。您將學(xué)習(xí)支持這些算法設(shè)計和分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。同時，您還將學(xué)習(xí)設(shè)計更快但更弱的算法以解決特定情況下的問題，如運行時間較長的情況。您可以期待涉及到的重要概念，包括期望線性、切諾夫邊界以及線性規(guī)劃的確定性和隨機舍入等。

以上就是關(guān)于“華威大學(xué)離散數(shù)學(xué)課程補課”的介紹，海馬課堂專業(yè)課程輔導(dǎo)，4000+嚴選碩博學(xué)霸師資，針對學(xué)生的薄弱科目和學(xué)校教學(xué)進度，匹配背景相符的導(dǎo)師，根據(jù)學(xué)生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導(dǎo)，輔助學(xué)生掌握全部課程知識，補足短板。