数学学习顺序
1、微积分,2、离散数学,3、概率论与数理统计,4、线性代数与空间解析几何。求4门学科学习(自学)顺序?自学计算机软件工程,能说明每门科目的作用及学习顺序的原因最好,谢谢...
1、微积分,2、离散数学,3、概率论与数理统计,4、线性代数与空间解析几何。
求4门学科学习(自学)顺序?
自学计算机软件工程,能说明每门科目的作用及学习顺序的原因最好,谢谢 !! 展开
求4门学科学习(自学)顺序?
自学计算机软件工程,能说明每门科目的作用及学习顺序的原因最好,谢谢 !! 展开
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学习顺序
微积分-->概率统计
线性代数-->离散数学
实际上微积分、线性代数、离散数学都可以直接学
微积分讲到多元微积分时需要一些线性代数里的行列式计算
离散数学的集合论和图论部分需要一些线性代数里的矩阵知识;抽象代数部分最好学过线性代数,线性代数是抽象代数的一个实际例子
解析几何是线性代数的一个实际例子:建立坐标系后,曲线、曲面都能用代数方程表示,结果就把几何问题转化成代数问题
数一: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数的微积分学、向量代数与空间解析几何、多元函数的微积分学、无穷级数、常微分方程);2、线性代数;3、概率论与数理统计。
数二: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、微分方程);2、线性代数。
数三: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数微积分学、无穷级数、常微分方程与差分方程);2、线性代数;3、概率论与数理统计。
数四: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数微积分学、常微分方程);2、线性代数;3、概率论。
软件工程一般面向应用软件开发,其实不学数学也可以的
做系统软件、研究软件算法肯定要学非常高深的数学
微积分-->概率统计
线性代数-->离散数学
实际上微积分、线性代数、离散数学都可以直接学
微积分讲到多元微积分时需要一些线性代数里的行列式计算
离散数学的集合论和图论部分需要一些线性代数里的矩阵知识;抽象代数部分最好学过线性代数,线性代数是抽象代数的一个实际例子
解析几何是线性代数的一个实际例子:建立坐标系后,曲线、曲面都能用代数方程表示,结果就把几何问题转化成代数问题
数一: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数的微积分学、向量代数与空间解析几何、多元函数的微积分学、无穷级数、常微分方程);2、线性代数;3、概率论与数理统计。
数二: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、微分方程);2、线性代数。
数三: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数微积分学、无穷级数、常微分方程与差分方程);2、线性代数;3、概率论与数理统计。
数四: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数微积分学、常微分方程);2、线性代数;3、概率论。
软件工程一般面向应用软件开发,其实不学数学也可以的
做系统软件、研究软件算法肯定要学非常高深的数学
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学习顺序
微积分-->概率统计
线性代数-->离散数学
实际上微积分、线性代数、离散数学都可以直接学
微积分讲到多元微积分时需要一些线性代数里的行列式计算
离散数学的集合论和图论部分需要一些线性代数里的矩阵知识;抽象代数部分最好学过线性代数,线性代数是抽象代数的一个实际例子
解析几何是线性代数的一个实际例子:建立坐标系后,曲线、曲面都能用代数方程表示,结果就把几何问题转化成代数问题
软件工程一般面向应用软件开发,其实不学数学也可以的
做系统软件、研究软件算法肯定要学非常高深的数学
微积分-->概率统计
线性代数-->离散数学
实际上微积分、线性代数、离散数学都可以直接学
微积分讲到多元微积分时需要一些线性代数里的行列式计算
离散数学的集合论和图论部分需要一些线性代数里的矩阵知识;抽象代数部分最好学过线性代数,线性代数是抽象代数的一个实际例子
解析几何是线性代数的一个实际例子:建立坐标系后,曲线、曲面都能用代数方程表示,结果就把几何问题转化成代数问题
软件工程一般面向应用软件开发,其实不学数学也可以的
做系统软件、研究软件算法肯定要学非常高深的数学
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在大学,所有学院的数学学习顺序都是基本相同的,具体如下:
大一上:微积分(上)
大一下:微积分(下)、线性代数与空间几何解析
大二上:概率论与数理统计、复变分析
大二下:离散数学、随机过程(与概率论有重叠的部分)
实际上微积分、线性代数、离散数学都可以直接学
微积分讲到多元微积分时需要一些线性代数里的行列式计算
离散数学的集合论和图论部分需要一些线性代数里的矩阵知识;抽象代数部分最好学过线性代数,线性代数是抽象代数的一个实际例子
至于概率学等学科,软件学院应该不用学!
大一上:微积分(上)
大一下:微积分(下)、线性代数与空间几何解析
大二上:概率论与数理统计、复变分析
大二下:离散数学、随机过程(与概率论有重叠的部分)
实际上微积分、线性代数、离散数学都可以直接学
微积分讲到多元微积分时需要一些线性代数里的行列式计算
离散数学的集合论和图论部分需要一些线性代数里的矩阵知识;抽象代数部分最好学过线性代数,线性代数是抽象代数的一个实际例子
至于概率学等学科,软件学院应该不用学!
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理论上,这四门其实可以同时进行,这样不会因为一直看同一科目而觉得烦躁。
在大学中,一般每学期会从这四门中选两门进行教学。大学数学相对较难,四门科目同时学习的话,会有较大的压力,而且难以学的扎实透彻。
所以我建议先学习微积分与线性代数,学完这两门再学离散数学与概率论。
因为在大学数学中,微积分与线性代数难度中等,离散数学相对较难,概率论相对简单,所以这样两两搭配的话算是将学习难度中和了。
从内容上,线性代数比较基础,因为微积分和离散数学中会涉及到线代的相关知识,所以对线代的学习安排应该比其他科目提前一点。
《概率论与数理统计》与另外三门学科基本没有相关性,可以最先学习也可以最后学习。
在大学中,一般每学期会从这四门中选两门进行教学。大学数学相对较难,四门科目同时学习的话,会有较大的压力,而且难以学的扎实透彻。
所以我建议先学习微积分与线性代数,学完这两门再学离散数学与概率论。
因为在大学数学中,微积分与线性代数难度中等,离散数学相对较难,概率论相对简单,所以这样两两搭配的话算是将学习难度中和了。
从内容上,线性代数比较基础,因为微积分和离散数学中会涉及到线代的相关知识,所以对线代的学习安排应该比其他科目提前一点。
《概率论与数理统计》与另外三门学科基本没有相关性,可以最先学习也可以最后学习。
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微积分-->概率统计
线性代数-->离散数学
实际上微积分、线性代数、离散数学都可以直接学
微积分讲到多元微积分时需要一些线性代数里的行列式计算
离散数学的集合论和图论部分需要一些线性代数里的矩阵知识;抽象代数部分最好学过线性代数,线性代数是抽象代数的一个实际例子
另外:
数一: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数的微积分学、向量代数与空间解析几何、多元函数的微积分学、无穷级数、常微分方程);2、线性代数;3、概率论与数理统计。
数二: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、微分方程);2、线性代数。
数三: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数微积分学、无穷级数、常微分方程与差分方程);2、线性代数;3、概率论与数理统计。
数四: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数微积分学、常微分方程);2、线性代数;3、概率论。
微积分-->概率统计
线性代数-->离散数学
实际上微积分、线性代数、离散数学都可以直接学
微积分讲到多元微积分时需要一些线性代数里的行列式计算
离散数学的集合论和图论部分需要一些线性代数里的矩阵知识;抽象代数部分最好学过线性代数,线性代数是抽象代数的一个实际例子
另外:
数一: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数的微积分学、向量代数与空间解析几何、多元函数的微积分学、无穷级数、常微分方程);2、线性代数;3、概率论与数理统计。
数二: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、微分方程);2、线性代数。
数三: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数微积分学、无穷级数、常微分方程与差分方程);2、线性代数;3、概率论与数理统计。
数四: 1、高等数学(函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数微积分学、常微分方程);2、线性代数;3、概率论。
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