數值分析
教師: 曾正男

2014/11/20 ~ 2015/01/21
11小時/9週 (報名結束)

摘要

課程特色 1.華文第一門數值分析影音課程 2.以Python 程式語言作為計算教學語言 3.減少數學證明並以實用的角度進行教學

課程目標

1. 能掌握數值計算方法與具備解題能力。

2. 能運用微積分、線性代數與微分方程來分析數值計算精準度與收斂性。

3. 能操作Python撰寫運算數學公式。

授課教師

  • 授課教師:曾正男 老師
  • 教師簡介:

    學歷:臺灣大學應數系博士、國立中央大學數學系碩士
    經歷:曾任東吳大學數學系講師、中研院基因體研究中心博士後研究員
    現任:政治大學應數系副教授,並兼任教學發展中心數位學習組組長
    專長:線性代數、數值計算、小波理論與應用

課程進度表

第1週: 數值分析課程簡介、數值誤差的來源

第2週:基礎Python 程式入門

第3週: 非線性方程式的根、高維度非線性方程式的根

第4週:求解線性方程組

第5週:正交化與特徵值

第6週:插值法

第7週:數值微分

第8週:數值積分

第9週:數值微分方程

課程內容

    第一週  數值分析課程簡介、數值誤差的來源

    第二週  基礎Python 程式入門

    第三週  非線性方程式的根、高維度非線性方程式的根

    第四週  求解線性方程組

    第五週  正交化與特徵值

    第六週  插值法

    第七週  數值微分

    第八週  數值積分

    第九週  數值微分方程

    

上課形式

  1. 每週提供影片教學(教講模式)。
  2. 每週提供學後測驗(運用平台實施測驗):於課程單元中穿插測驗與評量活動,協助學習者瞭解是否已熟讀本小節之內容。
  3. 每兩週提供程式練習(結合平台作業繳交方式):在單元結束後,提供程式練習,並搭配互評機制培養學生批判思考能力。
  4. 每一單元之主要課程執行運作流程如下圖所示:
    goal

評分標準

(1) 作業 (互評) 50%
(2) 線上小考 50%

通過標準


課程及格標準:60分滿分:100分

先修科目或先備能力

微積分、線性代數、電腦概論

建議參考書目

1.《An Introduction to Numerical Analysis》, Endre Suli and David Mayers, 2003, Cambridge
2. 《Scientific Computing - An Introductory Survey》, 2nd Edition, Michael T. HEATH, 2005, Mc Graw Hill