※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：104-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳宜良
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
數學系大三必修
δ 課程大概內容
1 Solving Equations of One Variable
2 Basic Numerical Linear Algebra
3 Approximation Theory
4 Numerical Integration
5 Numerical Ordinary Differential Equations
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★ (4.0)
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
當初我們買的是 Numerical Analysis: Mathematics of Scientific Computing,
Kincaid & Cheney, 3rd ed.
不過大致上用老師的講義就夠了 // 而且那本也沒用過XD
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
主要上課方式是用投影機展示自己的講義
必要的時候會使用黑板輔助 主要是證明某些定理的時候
助教課時會到電腦教室上機
課程內容很豐富 同學有問題老師也很樂於回答
儘管如此 我只給四顆星 理由後述
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
給分應該算紮實
有五次作業 各佔8%
期中考和final project各佔30%
ρ 考題型式、作業方式
期中考基本上就是 寫出演算法的pseudocode + 證明收斂性
演算法都是考最基本的 (e.g. 牛頓法, Jacobi method, power method, FFT)
個人認為並不難準備
作業的部分
每次作業分為code和demo兩個部分
code部分就直接用測資來評分
而demo的部分 學生要交上pdf檔 說明自己的演算法 測試結果 分析
個人認為第一次作業過難 和課程內容也沒有很大的關係 (雖然很有趣XD)
/*
解出來的根可能是虛數 而我們沒有教過要怎麼找複根
這變成大家有各式各樣的解法 實際寫出來的也不多
有興趣知道那次作業的 可以參考我的ptt2個板 hiiragi4000 #1MFGLWGf
(打廣告意味wwwwww)
*/
而相較之下其他作業比較像是matlab語法練習 + 寫普通的報告
最後一次的小波轉換 甚至有現成的函式可以用 這其實連實作演算法都稱不上
尤其是那次作業又在期中考之後 背後原理什麼的反正不會考 也可以不用管
我覺得這其實相當可惜
final project的部分
老師一開始提供了幾個topic 學生2~3人一組
可以選擇老師提供或自己選定的topic 當然自己選的topic要先經過老師的允許
最後要做出一張大小A0的海報
我們這組做的最後居然拿到滿分(30/30) 這讓我的總成績變成89.9 壓線A+
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
數值線性代數的部分 有關線性代數的基礎非常重要
例如在power method中 要對Jordan form有些基本的概念才能處理
還有在conjugate gradient method中 也必須熟悉內積空間才能操作
在傅立葉分析的部分 "L^2"出現了不少次
雖然老師說他assume大家沒有學過實分析 我認為最好還是先學過一點傅立葉分析
當然 既然出現數值積分和ODE了 微積分當然也是重要的
老師理論上應該是不會管出席率 雖然有次他點了名 可能是因為平常出席率太低
了吧orz
// 畢竟有講義沒有出席分數 就會讓人容易翹課(?
助教曾表示: "老師上次已經私下問我為什麼人變得這麼少 所以如果你們不希望
老師壞掉的話就叫你們的親朋好友記得來上課"
Ψ 總結
其實這門課和以前我自己學過的資料結構或演算法有很大的不同
簡單來說 資工系大一大二學的演算法比較偏組合 而這裡學的演算法比較偏分析
其實老師講了很多東西 認真跟著學真的會有很大的收穫
// 雖然像我一樣期中以後就荒廢 成績也不會太差拉@@
不過作業方面可能會有點雷就是了 這是可以改善的地方
對於有數學和程式設計基礎的人來說 這門是個還不錯的好課 推薦來修