算法基礎之微積分--線性代數--離散數學

原文博客：http://blog.csdn.net/gggg_ggg/article/details/44238311

最近在實施算法的時候，感受數學知識不足了，在此大補一哈

--------------------------------------------------微積分----------------------------------------------------------

微積分公開課：

麻省理工學院：單變量微積分

http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-01sc-single-variable-calculus-fall-2010/

http://v.163.com/special/sp/singlevariablecalculus.html

麻省理工學院：多變量微積分

http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-02sc-multivariable-calculus-fall-2010/index.htm

http://v.163.com/special/opencourse/multivariable.html

麻省理工學院公開課：微積分重點

http://v.163.com/special/opencourse/weijifen.html

  -線性代數

麻省理工公開課：線性代數

http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06sc-linear-algebra-fall-2011/

http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html

可汗學院 線性代數

http://v.163.com/special/Khan/linearalgebra.html

-----------------------------------------------------------離散數學--------------------------------------------------------------

離散數學是傳統的邏輯學，集合論（包括函數），數論基礎，算法設計，組合分析，離散機率，關係理論，圖論與樹，抽象代數（包括代數系統，羣、環、域等），布爾代數，計算模型（語言與自動機）等聚集起來的一門綜合學科。離散數學的應用遍佈現代科學技術的諸多領域。

三門課：集合論與圖論、代數結構與組合數學、數理邏輯。

離散數學 55

http://www.da-fan-shu.cn/20091022_468/

http://v.ku6.com/playlist/index_3285170.html 上海交大

－－－－－－－－機率論－－－－－－－

機率論是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的。在必定條件下必然發生某一結果的現象稱爲決定性現象。例如在標準大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。隨機現象則是指在基本條件不變的狀況下，每一次試驗或觀察前，不能確定會出現哪一種結果，呈現出偶然性。例如，擲一硬幣，可能出現正面或反面。隨機現象的實現和對它的觀察稱爲隨機試驗。隨機試驗的每一可能結果稱爲一個基本事件，一個或一組基本事件統稱隨機事件，或簡稱事件。典型的隨機試驗有擲骰子、扔硬幣、抽撲克牌以及輪盤遊戲等。

事件的機率是衡量該事件發生的可能性的量度。雖然在一次隨機試驗中某個事件的發生是帶有偶然性的，但那些可在相同條件下大量重複的隨機試驗卻每每呈現出明顯的數量規律。

基礎

http://v.ku6.com/playlist/index_3289748.html