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商品編號:
DUE2578
商品名稱:
Udemy線上課程 Wolfram科學計算:思維與技能(數據篇) 講師:Rui Li 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
語系版本:
中文發音中文版
運行平台:
官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用
官方網站:
https://www.xyz2009.com.tw
更新日期:
2023-04-01
碟片數量:
1片
銷售價格:
150
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Udemy線上課程
Wolfram科學計算
思維與技能
數據篇
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內容說明:
人類已經進入了工業互聯網時代,大數據、人工智能、數字孿生體與各個工程技術領域之間正在進行著深度的融合,計算機不僅僅是解決問題的效率工具,它深刻影響了人們的作業方式、認知方式。“計算思維”不再是計算機專家和程序員的專屬能力,而成為了一種普遍的認識和一類普適的技能,每一名學生都應該熱心于它的學習和運用。君不見,當下所有復雜工程問題的解決都離不開計算思維的助力。這一切為非計算機專業的理工科學生提出了更高的要求:深諳計算機工作原理,精通一門高級編程語言,掌握必備的數值算法,開發或應用計算機模擬程序,……
“Wolfram科學計算:思維與技能”系列課程旨在啟發計算思維、磨練計算技能。課程的總體設計以德國教育實踐家瓦根舍因創立的“范例教學理論”作為指導思想。面向一門交叉學科的課程,放棄百科全書式授課思路,大膽地實施“缺漏”教學,教授最根本的、最基礎的、最本質性的范例內容,以培養學生學習的主動性和創造性為目標。從科學計算、數據分析、基于方程的計算機模擬、仿真等方向上精選教學范例。沿著“算法”(積分梯形法則-迭代與遞歸-插值法-最小二乘法-牛頓法-有限差分法-有限單元法)和“編程”(命令式范式-面向過程-函數式范式-迭代式開發-增量式開發)兩條主線打通學生“教養性”學習的任督二脈。
本課程是“Wolfram科學計算:思維與技能”系列課程的第二篇,基于“全球現代技術計算權威系統”Wolfram Mathematica高效、精準地處理、分析及可視化手頭的實驗數據,讓幾乎沒有編程經驗的學習者通過開發Wolfram程序深刻解讀數據。數據篇課程涵蓋四個專題,全程案例驅動,其中不乏“分析硅在低溫下的熱容數據”、“石墨電導率的阿列紐斯方程(Arrhenius equation)”等復雜工程問題。
課程內容:
Quiz(wolfram-d).html
01 - 從這里開始……
001 課程簡史.mp4
002 我對“計算思維”的理解.mp4
003 “高階性”何在.mp4
004 總體設計.mp4
005 目標設計.mp4
006 僅以材料研究為例…….mp4
02 - 數據處理·繪散點圖
007 記錄.mp4
008 提取.mp4
009 自動導入·函數Import.mp4
009-Specific Heat of Degenerate Silicon.DAT
010 函數MatrixForm、Length.mp4
010-Specific Heat of Pure Silicon.DAT
011 繪散點圖·函數ListPlot.mp4
012 規范化繪圖.mp4
013 導出圖片·小結.mp4
014 導出圖片.mp4
03 - 數據插值·繪點線圖
015 繪點線圖·函數 ListLinePlot.mp4
015-Specific Heat of Degenerate Silicon.DAT
016 插值法的基本思想.mp4
017 分段線性插值.mp4
017-Replaying No.35.nb
018 Hermite插值·InterpolatingFunction對象.mp4
019 繪點線圖·函數 Show.mp4
019-畫像小程序一則.nb
020 選項InterpolationOrder、Method.mp4
021 函數逼近.mp4
021-數值積分程序一則.nb
04 - 數據的線性化
022 目的、前提條件.mp4
023 方法.mp4
024 單組數據.mp4
024-Specific Heat of Pure Silicon.DAT
024-迭代器Table一例.nb
025 遍歷.mp4
025-自動化遍歷程序.nb
026 迭代器 Table.mp4
026-生成一個斐波那契數列的程序.nb
027 重做遍歷.mp4
028 線性模型·函數 Fit.mp4
029 構建線性模型.mp4
029-Specific Heat of Degenerate Silicon.DAT
05 - 最小二乘擬合
030 算法思想.mp4
031 前提條件.mp4
031-data_ELECTRIC RESISTIVITY OF DENSE GRAPHITES.DAT
032 線性化處理.mp4
033 線性擬合模型·函數 LinearModelFit.mp4
034 非線性擬合模型·函數 FindFit.mp4
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