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这种新的处理和分析复杂问题的方法是一项特别有价值的技能,适用于许多令人兴奋的职业道路。这使得数学专业的毕业生在就业市场上非常受欢迎。
这门课程介绍了线性代数的基本概念,主要集中在 Rn\mathbb{R}^nRn 空间,但最后会介绍抽象向量空间。
主要内容包括:向量、线性方程组、矩阵、特征值与特征向量以及正交性。课程还介绍了线性独立性、张成和基底等重要概念。
这门课程既为实际应用向量、矩阵和方程组打下基础,也为更抽象的纯数学向量空间理论奠定了基础。学生将学习如何使用计算机来计算一些简单的矩阵操作结果以及可视化向量。
微积分是数学及其应用中最基础的工具之一。本课程介绍了微积分的两个主要分支:微分学和积分学。两者的核心概念都是函数、序列或级数的极限。除了促进对这些微积分基础的概念性理解外,本课程还将培养计算能力,这两者对于进一步的数学学习都是必不可少的。
这门课程旨在介绍和培养纯数学高级学习所需的基本技能。课程引入了专业数学家的精确语言,并发展了阅读、解释和使用这些语言所需的技能。
课程将讲解“公理方法”,其中包括其主要成分:定义(即术语的含义)、定理(从定义中必然推导出的内容)和证明(证明定理真实性的逻辑论证)。
构造证明以及其他许多数学实践依赖于“问题解决”的难度艺术,这也是课程的另一个主要主题。熟练掌握这一技能需要大量的练习,学生将在课程中接触到许多问题。主要的学习领域包括数学的基础内容,以及上述技能的发展,这些领域是集合与函数、数系统及其基本性质。
本课程包括初级多变量微积分和初级微分方程方法课程。在回顾向量代数之后,课程介绍了向量微积分,包括梯度、散度和旋度函数。课程讨论并实践了双重积分、三重积分、线积分、曲面积分和体积分。格林定理、斯托克斯定理和散度(高斯)定理是课程的重点。课程内容还包括通过分离变量、使用积分因子和数值方法解决一阶线性常微分方程。介绍了二阶线性齐次方程的各种解法。课程最后讨论了级数展开解。
这是第一门实分析课程,同时也是对群论和对称数学的具体介绍。
这是一个概率学的入门课程,假设学生已经具备微积分、基础组合学和集合论的知识。
本课程介绍了数值方法,这些方法现在已成为各种学科中的一个重要组成部分。
本课程介绍了统计学的基本概念。课程提供了分析各种数据形式的严谨数学框架,并详细讨论了相应结果的解释。课程结束时,学生将能够估计不同统计模型的参数值,并进行一系列假设检验。
这是第二门关于微分方程的课程,讨论内容包括高阶线性方程、拉普拉斯变换、一阶线性常微分方程系统、非线性常微分方程系统、傅里叶级数、标准偏微分方程中的变量分离法,以及斯特恩-柳维尔理论。
在课程的技能部分,我们将进行符号计算、计算机代数、图形处理和最终项目。平台:计算机实验室中的Python。
这是第二门实分析课程,基于《纯数学基础》中的分析部分的内容。课程开始时介绍实数的数列和级数,引入了柯西数列的概念以及有界数列的相关结果。随后,课程引入了函数的数列和级数,讨论了均匀收敛和幂级数的概念。接着,课程发展了实数线上Lebesgue积分的概念。
这是复变函数的第一门课程。课程内容包括:解析函数、莫比乌斯变换和黎曼球面、复数积分、级数展开、留数计算及其应用。在本课程的“技能”部分,我们将重点训练数学阅读和写作技巧,虽然这些技能广泛适用于技术性和非技术性的报告撰写。学生将利用这些技能完成一个与复数或复变分析相关的课题研究项目,并撰写报告。
这门课程展示了抽象的力量,将早期课程中的多个不同主题与新思想结合在一起,呈现出一些对后续课程和实际应用至关重要的高级代数内容,同时这些内容本身也具有兴趣。课程还包括计算机代数,以支持和说明部分内容。
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