花了一晚上,終於把八月卅一日要開課的 Coursera 機率課的十週課程大綱擬出來。有鑑於日前收到台大校友來信希望台大 Coursera 能跟美國的 Coursera 課程老師看齊,多親切、通俗一點。我...下面這樣的課程大綱應該夠親切了吧?@@
台大 Coursera 八月卅一日開課,這是全球首批 Coursera 華語 MOOC 課程上線。有歷史、有機率,目前各有近八千人註冊。
選不到歷史系呂世浩老師精采通識課的同學,趕快來註冊!想學有趣的機率的朋友也歡迎報名~我們近期還會有資工系林軒田老師的機器學習,敬請期待!!
https://www.coursera.org/taiwan
請各位朋友幫忙分享出去,讓更多人看到台灣的好課陸續登上世界的舞台與其他國家競爭!謝謝!
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NTU Coursera 「機率」課程大綱:
第一週:
1-1:機率概論 -「我和我的小伙伴們都驚呆了!」
1-2:機率名詞 -「必也正名乎!」
1-3:集合論 -「這群愛CoCo,那群愛阿妹。」
第二週:
2-1:機率公理性質 -「這...這可是神聖的機率三公理啊!」
2-2:條件機率 -「有柯南在會有人死的機率?」
第三週:
3-1:獨立性 -「簡直中二。」
3-2:圖解繁複機率 -「算累了,不如畫個圖吧?」
3-3:數數算機率 -「身為一個熱愛機率的青年,會數數也是非常合理的!」
第四週:
4-1:隨機變數 -「大哥,我真的很懶得寫字啊!」
4-2:CDF -「比它小的機率。」
4-3:PMF -「落在它頭上的機率。」
4-4:離散機率分布 -「孫中山的最愛是幾何分布?」
第五週:
5-1:PDF -「機率也有密度?」
5-2:連續機率分布 -「娘子!有高斯快拜!」
第六週:
6-1:論期望值 -「我要努力向上,不枉諸君期望。」
6-2:丙紳獨門心法 -「你我有緣,以絕世奇功相贈。」
6-3:隨機變數之函數 -「亂中生亂幾多亂?」
第七週:
7-1:給定事件之條件機率分布與失憶性 -「你這廝實在太 Exponential了!!」
7-2:機率常見上界 -「這個邦德,簡直廢物!」
7-3:Joint 機率分布 -「可憐的小明!」
第八週:
8-1:Joint PMF/PDF -「當我們同在一起!」
8-2:Marginal PMF/PDF -「行與列的邊緣。」
8-3:再探期望值 -「期望太多,註定難算~」
第九週:
9-1:Correlation 與 Covariance -「妳倆到底有何關係?!」
9-2:給定隨機變數之條件機率分布 -「青春痘的生與死。」
9-3:多隨機變數之函數 -「亂與亂,生亂亂。」
9-4:隨機變數之和 -「亂加亂,幾多亂?」
第十週:
10-1:MGF -「這是一個偷懶的概念~」
10-2:隨機個隨機變數和 -「亂個亂相加,是有多亂?」
10-3:中央極限定理 -「萬佛朝宗。」
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅數學老師張旭,也在其Youtube影片中提到,【摘要】 從多變數純量函數和多變量向量函數的定義開始,介紹他們的極限、微分和積分,最後以 Green 定理、Gauss 定理和 Stokes 定理結束 【加入會員】 歡迎加入張旭老師頻道會員 付費定閱支持張旭老師,讓張旭老師能夠拍更多的教學影片 https://www.youtube.com/ch...
高斯散度定理 在 數學老師張旭 Youtube 的最佳解答
【摘要】
從多變數純量函數和多變量向量函數的定義開始,介紹他們的極限、微分和積分,最後以 Green 定理、Gauss 定理和 Stokes 定理結束
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【勘誤】
d(sqrt(1-s^2-t^2))/ds=-s/(sqrt(1-s^2-t^2)喔(對t偏微分也是) 影片裡算錯兩次了呢 by Oscar Shih
2:06:44 地方S表上半球筆誤少了根號 by 潘宏軒
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【習題】
無
【講義】
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【學習地圖】
EP01:向量微積分重點整理 👈 目前在這裡
EP02:泰勒展開式說明與應用 (https://youtu.be/SByv7fMtMTY)
EP03:級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04:積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
EP05:極座標統整與應用 (https://youtu.be/ksy3siNDzH0)
EP06:極限嚴格定義題型 + 讀書方法分享 (https://youtu.be/9ItI09GTtNQ)
EP07:常見的一階微分方程題型及解法 (https://youtu.be/I8CJhA6COjk)
EP08:重製中
EP09:反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10:多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
EP11:Laplace 轉換 (https://youtu.be/GZRWgcY5i6Y)
EP12:Fourier 級數與 Fourier 轉換 (https://youtu.be/85q-2nInw7Y)
EP13:換變數定理與 Jacobian 行列式 (https://youtu.be/7z4ad1I0b7o)
EP14:Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 (https://youtu.be/9c-lCLV4F0M)
EP15:極限、微分和積分次序交換的條件 (https://youtu.be/QRkGLK7Iw4c)
EP16:機率密度函數 (上) (https://youtu.be/PR1NSAOP_Z0)
EP17:機率密度函數 (下) (https://youtu.be/tDQ3o8uQ_Ks)
持續更新中...
【版權宣告】
本影片版權為張旭 (張舜為) 老師所有
嚴禁用於任何商業用途⛔
如果有學校老師在課堂使用我的影片的話
請透過以下聯絡方式通知我讓我知道,謝謝
【張旭老師其他頻道或社群平台】
FB:https://www.facebook.com/changhsu.math
IG:https://www.instagram.com/changhsu.math
Twitch:https://www.twitch.tv/changhsu_math
Bilibili:https://space.bilibili.com/521685904
【其他贊助管道】
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#向量微積分 #格林定理 #高斯散度定理
高斯散度定理 在 數學老師張旭 Youtube 的精選貼文
【摘要】
本影片介紹從介紹幾個重要的 PDE 開始,說明了 PDE 應有的型式為何,然後介紹了三個必備的運算符號 (▽、div、△) 以及二個必備的計算公式 (分部積分、格林第一公式),最後說明了為什麼會有 Laplace equation 這個 PDE
【勘誤】
無,有任何錯誤歡迎留言告知
【習題】
無
【講義】
本系列影片配合台灣清華大學王信華教授的 PDE 上課用筆記
如果想知道這部影片是對應到哪一個章節,可以參考封面灰色字樣
這個筆記市面上沒有在販售
如果需要的話,可以直接寄信給王教授跟他詢問
或是到清華大學對面的影印店詢問,因為有配合影印販售
【附註】
本影片專門為數學系的學生拍攝
【張旭的話】
你好,我是張旭老師
這是我為數學系學生拍攝的 PDE 教學影片
如果你喜歡我的教學影片
歡迎訂閱我的頻道🔔,按讚我的影片👍
並幫我分享給更多正在學 PDE 的同學們,謝謝
【學習地圖】
整理中
【版權宣告】
本影片版權為張旭 (張舜為) 老師所有
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【特別感謝】
特別感謝丈哥 (王重臻) 協助我討論課程內容和錄影
還有昆霖熱心幫助我剪輯影片和上傳整理
沒有他們的幫忙
這個頻道是無法由我獨自一人建立起來的
另外,丈哥是我主要的合作夥伴
他的大學數學也很厲害
如果對我們產出的內容有任何問題或建議
也都可以直接與他聯繫
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#拉普拉斯算子 #拉普拉斯方程式來源 #格林第一公式
高斯散度定理 在 Re: [微積] 高斯散度定理的證明- 看板Math - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
※ 引述《cloudman98 ()》之銘言:
: 想請問第七題的解法
: 不知道體積分算出來是3對不對?
: 另一部分就不曉得如何下手了
:
∫(div f) dV = ∫(f dot n_hat) dS
V S
div f = 2x + 2y + 2z
左式
1 1 1
=∫∫∫ (2x + 2y + 2z) dxdydz
0 0 0
1 1 1
=∫∫ (x^2 + 2xy + 2xz)| dydz
0 0 0
1 1
=∫∫ (1 + 2y + 2z) dydz
0 0
1 1
=∫ (y + y^2 + 2yz)| dz
0 0
1
=∫ (1 + 1 + 2z) dz
0
1
= (2z + z^2)|
0
= 3
右式
= 6個面積分相加
上面 (n_hat = k, z = 1)
1 1
=∫∫(z^2) dxdy
0 0
= z^2
= 1
下面 (n_hat = -k, z = 0)
1 1
=∫∫(-z^2) dxdy
0 0
= -z^2
= 0
右面 (n_hat = j, y = 1)
1 1
=∫∫(y^2) dxdz
0 0
= y^2
= 1
左面 (n_hat = -j, y = 0)
1 1
=∫∫(-y^2) dxdz
0 0
= -y^2
= 0
後面 (n_hat = i, x = 1)
1 1
=∫∫(x^2) dydz
0 0
= y^2
= 1
前面 (n_hat = -i, x = 0)
1 1
=∫∫(-x^2) dydz
0 0
= -x^2
= 0
右式 = 六個面加起來 = 1 + 0 + 1 + 0 + 1 + 0 = 3
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Math/M.1497178501.A.6AE.html
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