留学生离散数学课程补习

　　离散数学的课程我们当然可以补习了，考而思是一家专业的留学生学术服务中心，课程涵盖全英语系国家从小学到研究生全阶段课程98%的专业，在这其中自然也是包含离散数学的课程的。

　　什么是离散数学?

　　离散数学是数学的一个分支，处理可分离和不同的数字。包括组合、图论和逻辑陈述，数字可以是有限的也可以是无限的。它在计算机科学中被用来设计我们每天使用的应用程序和程序。虽然离散数学没有硬性的定义，但众所周知，它排除了连续变化的量和所有与之相关的东西。离散数学对数字设备至关重要。随着科技的不断发展，研究这个被忽视的数学领域可能对你的职业和未来有价值。

　　其中主要主题包括：

　　Massachusetts Institute of Technology概率、不确定性科学和数据

　　University of Adelaide数学追踪:概率

　　École polytechnique fédérale de Lausanne离散介绍选择模型

　　Kyoto University黄金时代的更多乐趣民数记

　　Stanford University语言、证明和逻辑

　　Harvard University介绍概率

　　我们以概率——不确定性和数据的科学课程为例：

　　该课程通过对概率模型的介绍，建立数据科学的基础知识，包括随机过程和统计推断的基本要素。

　　关于概率——不确定性和数据的科学：

　　这个世界充满了不确定性:事故、风暴、失控的金融市场、嘈杂的通信。这个世界也充满了数据。概率建模和统计推断的相关领域是分析数据和做出科学合理预测的关键。

　　概率模型使用数学语言。但是，并不是依赖传统的“定理证明”格式，而是以一种直观的——但仍然是严格的和数学上精确的——方式开发材料。

　　该课程涵盖的基本概率概念包括:

　　多个离散或连续随机变量、期望和条件分布

　　大数定律

　　贝叶斯推理方法的主要工具

　　随机过程介绍(泊松过程和马尔可夫链)

　　学习这门课程学生可以学到：

　　概率模型的基本结构和要素

　　随机变量、它们的分布、均值和方差

　　概率计算

　　推理方法

　　大数定律及其应用

　　随机过程

　　其课程包括：

　　单元1:概率模型和公理

　　概率模型和公理

　　数学背景:套;序列、极限和级数;(un)可数集。

　　单元2:条件反射和独立性

　　条件作用和贝叶斯法则

　　独立性ˌ自立性

　　单元3:计数

　　单元4:离散随机变量

　　概率质量函数和期望

　　方差;以事件为条件;多维随机变量

　　以随机变量为条件;随机变量的独立性

　　单元5:连续随机变量

　　概率密度函数

　　以事件为条件;多维随机变量

　　以随机变量为条件;独立性;贝叶斯规则

　　单元6:随机变量的进一步主题

　　衍生分布

　　独立随机变量的和;协方差和相关性

　　条件期望和方差的再探讨;独立随机变量的随机数之和

　　单元7:贝叶斯推理

　　贝叶斯推理导论

　　具有正态噪声的线性模型

　　最小均方估计

　　线性最小均方(LLMS)估计

　　单元8:极限定理和经典统计学

　　不等式、收敛性和弱大数定律

　　中心极限定理(CLT)

　　经典统计学导论

　　单元9:伯努利和泊松过程

　　伯努利过程

　　泊松过程

　　泊松过程的更多信息

　　单元10(可选):马尔可夫链

　　有限状态马尔可夫链

　　马尔可夫链的稳态行为

　　吸收概率和预期吸收时间

　　由此可见离散数学的课程包含的内容还是很广，同时也有一定难度的，如果同学你在学习离散数学课程的时候有什么需要帮助的地方，可以通过我们下方的微信来与我们取得联系，我们的老师将会为同学你提供一对一的定制化课程补习。