離散數學及其應用(Discrete Mathematica With Application 7th)學習筆記 第一章

  目前本人只進行到了第五章的章末補充練習,應該是從4月6號開始學習的,又是英文版,並且基本就下班回家抽2個小時左右去學,因此進度較慢。算法

  因爲本質是數學,除了一些程序處理和大計算量的問題,基本上一本草稿本和一支筆便可。其實此次已是三週目了, 第一次是大二,只是粗略目掃一遍,不少都是不理解就跳過,僞裝本身已經懂了;第二遍是畢業以後第一年,大概稍比第一次多懂了一些以前遺留跳過的概念,推論,和問題,但也只能說是基本上只吃透了差很少60%而已。時隔兩年,又重拾基本核心,但願能夠再次溫故知新吧。函數

  先說下全書基本結構:第七版其實從結構上來說, 就是把以前的第三章的算法,整數,矩陣一章單獨剝離了整數做爲新的一章密碼學,大結構上是這樣。另外,這一本書對於計算機科學來講, 也只是涉及了其中的大部分?(所有是確定拿不下的),怎麼說呢,應該講本書其實就是一個大的knowledge map,每一章的點都是以擴展,深刻爲一個很大的課題:學習

  Chapter 1 - Foundations: Logic & Proofs (邏輯推理以及命題證實,其實不止離散,能夠說是整個數學大廈的基石)人工智能

  Chapter 2 - Basic Structures:  Sets, Functions, Sequences, Sums & Matrics (集合論,函數,數列求和,矩陣,其地位同上)遞歸

  Chapter 3 - Algorithm (算法分析,對於計算機科學,重要性無需多言)數學

  Chapter 4 - Number Theory & Cryptograhpy (數論 & 密碼學, 當今普遍和重要的計算機應用,沒有之一)it

  Chapter 5 - Induction & Recursion (概括 & 遞歸, Chapter 1 的補充, 以及對Chapter 3 的證實補充)io

  Chapter 6 - Counting (計數, 組合學基石,Chapter 7 基礎)dva

  Chapter 7 - Discrete Probability (離散機率,機率學的離散部分)基礎

  Chapter 8 - Advanced Counting Techniques(計數進階, Chapter6,7 的補充)

  Chapter 9 - Relations (關係, 還未涉及,不知道應用在何處)

  Chapter 10 - Graphs (圖,圖論基礎, 當今普遍和重要的計算機應用,沒有之一)

  Chapter 11 - Tree (樹,圖論進階)

  Chapter 12 - Boolean Algebra (布爾代數,數理邏輯相關)

  Chapter 13 - Modeling Computation (計算模型,人工智能基礎?)

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