华南理工大学

华南理工大学是直属教育部的全国重点大学，坐落在南方名城广州，占地面积294多万平方米。校园分为两个校区，北校区位于广州市天河区石牌高校区，校园内湖光山色、绿树繁花，民族式建筑与现代化楼群错落有致，文化底蕴深厚，是教育部命名的“文明校园”；南校区位于广州市番禺区广州大学城内，是一个环境优美、设施先进、管理完善、制度创新的现代化校园。南北校区交相辉映，是莘莘学子求学的理想之地。

学校原名华南工学院，组建于1952年全国高等学校院系调整时期，由包括中山大学、岭南大学、湖南大学、广西大学等几所当时中国著名大学在内的中南5省12所院校的有关系科调整合并而成。1960年，学校被评为全国文教战线先进单位，同年成为全国重点大学；1981年经国务院批准为首批博士和硕士学位授予单位；1988年1月更名为华南理工大学；1995年通过“211工程”部门预审，进入国家面向21世纪重点建设的大学行列；1999年底，通过教育部本科教学工作优秀评价，成为全国第一批“本科教学优秀学校”；同年，经科技部、教育部批准，成立国家大学科技园；2000年，经批准成立研究生院；2001年，实行新一轮部省重点共建，学校进入国家高水平大学建设（“985工程”）行列。

经过50多年的建设和发展，华南理工大学成为立足华南，面向全国，以工见长，理工结合，管、经、文、法多学科协调发展的综合性大学。目前，学校共设有29个学院；有6个国家级重点学科；67个本科专业，14个博士授权一级学科，30个硕士授权一级学科，75个博士点，177个硕士点，其中有工程硕士（21个领域）、建筑学硕士、工商管理硕士（MBA、EMBA）、公共管理硕士（MPA）、风景园林硕士5个专业学位授予权；有11个博士后科研流动站。

学校办学条件良好，教学环境优良。现有固定资产36.8亿元，其中教学科研仪器设备资产总值8.1亿元。校舍总建筑面积177万平方米。校内设有中国教育和科研计算机网华南网络中心、广东省教育和科研计算机网络中心，以及国家工科（数学）教学基地、国家大学生文化素质教育基地和国家集成电路人才培训基地。学校教学实验设备齐全，建有十大基础教学实验中心，以及一批现代化实验中心。图书馆面积6.7万平方米，藏书420万册，已初步建设成为数字化图书馆。学生文化体育设施齐全，建有国际标准的运动场、体育馆、文体活动中心、塑胶网球场，学生田径队、足球队、篮球队、排球队、游泳队、乒乓球队等多次参加全国和省市的比赛并取得优良的成绩。学生课外科技学术活动和社会实践活动蓬勃发展，特色鲜明，成为提高学生综合素质的重要环节。

学校拥有一批有较强实力的科研机构及技术开发基地，其中包括2个国家重点实验室、2个国家工程研究中心、4个教育部重点实验室、1个国家甲级建筑设计研究院、1个国家大学科技园，6个广东省重点实验室，以此为依托形成了众多重点科研基地，承担了一大批国家、省市的重点科研任务，形成了多学科门类、多专业联合攻关，基础研究、应用研究、开发研究一条龙的科研格局。学校坚持科学研究面向市场、科技成果转化进入市场，2006年学校实到科研经费3.43亿元，专利申请量持续多年居全国高校前列，是全国第一批企事业专利试点工作先进单位。

学校重视师资队伍建设，师资力量雄厚。学校现有教职工4440人，其中专任教师2134人，两院院士4人，双聘院士20人，俄罗斯工程院外籍院士1人，国家教学名师1人，广东省特聘教授6人。研究生导师1023人（其中：博士生导师321人，硕士生导师996人）。现有各类学生62557人，博士、硕士研究生13240人，本科生22192人，继续教育学生13975人，网络教育学生12805人，留学生345人，已形成学士-硕士-博士完整的人才培养体系。

学校治学严谨，形成了“团结、勤奋、求实、创新”的优良校风，坚持“重人品、厚基础、强能力、宽适应”的人才培养指导思想和高素质、“三创型”(创新、创造、创业)、国际化专门人才的培养目标，实行产学研一体化的培养模式，着力培养创新型、复合型人才。2006年底毕业生总体就业率：研究生为95.65%，本科生为97.62%。建校50多年来，学校为国家培养了高等教育各类学生15万人，一大批毕业校友成为我国科技骨干、著名企业家和领导干

部，学校被社会誉为“工程师的摇篮”、“企业家的摇篮”。

模式识别-参考

认知第一次作业 刘春华学号：53 以汉字识别为例，说明模式识别的四个模型各自的主要观点，以及这些模型之间有何区别。 1、模板匹配模型 刺激的视网膜图像传递到大脑，并与大脑存储的各种模式直接比较。 长时记忆中存储了各种与过去生活中形成的外部模式相对应的袖珍副本（模板），内在模板与客观事物的刺激模式之间存在着一一对应的关系。模式识别是将刺激提供的信息与相应的模板进行匹配的过程，是一种自下而上的加工模型。精确匹配 优点：模板说可以在一定程度上解释人在知觉过程中如何进行模式识别，并在实现具有人工智能的机器模式识别中得到了实际运用。 缺点：模板说在解释人的模式识别方面仍然有许多缺陷。①按照该理论的假设，每一个有千变万化现象的同一个事物，记忆系统中都要储备与之一一对应的模板才能识别，需要在记忆中存储大量模板②这种理论对模式识别的解释比较刻板和生硬，缺乏人们在实际知觉中对模式识别的灵活性和变通性③没有明确阐释模板匹配的机制，尤其难以解释人们迅速识别一个新的、不熟悉模式的现象。 2、原型模型（Prototype Models） 一类相关的物体或模式抽象的、理想化的样例，允许微小的变化，不需要精确匹配。 记忆中储存的不是与刺激模式一一对应的模板，而是一类刺激模式的原型（有关某一类事物或刺激模式的概括性表征，反映一类客观事物所具有的共同基本特性）。模式识别是在记忆中找到与当前的刺激模式最相似的原型的过程，不需要严格匹配，只要存在相应的原型，新的、不熟悉的模式也可以得到识别。 优点：原型匹配理论大大减少了模板的数量，不仅减轻了记忆负担，而且使模式识别的过程具有灵活性和变通性。这种识别过程基本与日常生活经验相符。 缺点：理论不够清晰直观；匹配过程只强调自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。 3、区别性特征模型（Distinctive-Features Models） 将模式的特征同存储在记忆中的特征相匹配，而不是将整个模式同模板或原型相匹配。刺激被看成是一些基本特征（如水平、垂直或斜线、曲线等）模式识别通过特征分析来完成。每一种刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一类别模式的刺激物具有共同的基本特征。刺激信息的特征和对这些特征的分析在模式识别过程中起着关键性的作用。 人已有的知识经验中的客观事物，以各种基本特征的方式储存在记忆系统中，模式识别的过程首先是对刺激信息的特征加以分析，抽取有关特征并加以合并，再与长时记忆系统中已储存的各种相应的特征比较，一旦获得二者特征之间最佳匹配，刺激就被识别。

2020全国数学专业大学排名(最新)

2020全国数学专业大学排名 数学专业相关介绍 学源自于古希腊语，是研究数量、结构、变化以及空间模型等概念的一门学科。透过抽象化和逻辑推理的使用，由计数、计算、量度和对物体形状及运动的观察中产生。数学的基本要素是：逻辑和直观、分析和推理、共性和个性。 课程设置 业务培养 业务培养目标：本专业培养德、智、体、美全面发展的掌握数学与应用数学科学的基本理论、基础知识和基本方法，能够运用数学知识和使用计算机解决若干实际数学问题，具有现代教育观念，适应教育改革需要，以及具有良好的知识更新能力和创新能力的中等学校数学师资和教育、教学管理工作及科学研究的专门人才。 业务培养要求：要求学生系统学习数学和应用数学的基本理论和方法，受到严格的数学思维训练，掌握计算机的原理和运用手段，并通过教育理论课程和教学实践环节，形成良好的教师素养，培养从事数学教学基本能力和数学教育研究、数学教学研究、数学科学研究、数学实际应用等基本能力． 毕业生应获得以下几方面的知识和能力： 1.具有良好的、稳定的思想品德、社会公德、职业道德,能为人师表。 2.有扎实的数学基础，初步地掌握数学科学的基础理论和基本思想方法。 3.有良好的使用计算机的能力。 4.具有良好的教师职业素养和从事数学教学的基本能力，熟悉教育法规，掌握并初步运用教育学、心理学基本理论以及数学教学理论，有较强的语言表达能力和班级管理能力。 5.掌握强身健体的科学方法,养成良好的体育锻炼和卫生习惯,达到国家规定的关于大学生身体素质、心理素质和审美能力的要求。 主干课程 主干课程：：数学分析、高等代数、高等数学、解析几何、微分几何、高等几何、常微分方程、偏微分方程、概率论与数理统计、复变函数论、实变函数论、抽象代数、近世代数、数论、泛函分析、拓扑学、模糊数学。师范类还要学习数学教育学等。

【模式识别】期末考试复习资料

题型： 1.填空题5题 填空题 2.名词解释4题 3.问答题4题 4.计算作图题3题 5.综合计算题1题 备注1：没有整理第一章和第六章，老师说不考的 备注2：非线性判别函数相关概念P69 概率相关定义、性质、公式P83以后 最小错误率贝叶斯决策公式P85 最小风险贝叶斯P86 正态贝叶斯P90 综合计算有可能是第六次作业 一、填空题 物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。 模式识别分类：1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类；2.从理论上来分，有统计模式识别，统计模式识别，模糊模式识别，神经网络模式识别法 聚类分析是按照不同对象之间的差异，根据距离函数的规律做模式分类的。 模式的特性：可观察性、可区分性、相似性 模式识别的任务：一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，二是如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 计算机的发展方向：1.神经网络计算机－－模拟人的大脑思维；2.生物计算机－－运用生物工程技术、蛋白分子作芯片； 3.光计算机－－用光作为信息载体，通过对光的处理来完成对信息的处理。 训练学习方法：监督学习、无监督学习（无先验知识，甚至类别数也未知）。 统计模式识别有：1.聚类分析法（非监督）；2.判决函数法/几何分类法(监督)；3.基于统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对总体特征进行研究，以取得分类的方法 数据的标准化目的：消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响 模式识别系统的基本构成：书P7 聚类过程遵循的基本步骤：特征选择；近邻测度；聚类准则；聚类算法；结果验证；结果判定。 相似测度基础：以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。 确定聚类准则的两种方式：阈值准则，函数准则 基于距离阈值的聚类算法——分解聚类：近邻聚类法；最大最小距离聚类法 类间距离计算准则:1）最短距离法2）最长距离法3）中间距离法4）重心法5）类平均距离法6）离差平方和法P24 系统聚类法——合并的思想 用于随机模式分类识别的方法，通常称为贝叶斯判决。 BAYES 决策常用的准则：最小错误率；最小风险 错误率的计算或估计方法：①按理论公式计算；②计算错误率上界；③实验估计。

模式识别试题答案

模 式 识 别 非 学 位 课 考 试 试 题 考试科目： 模式识别 考试时间 考生姓名： 考生学号 任课教师 考试成绩 一、简答题（每题6分，12题共72分）： 1、 监督学习和非监督学习有什么区别？ 参考答案：当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习，或者由教师示范的学习；否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。 2、 你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？ 参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。 3、 什么是分类器？有哪些常见的分类器？ 参考答案：将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。例如：贝叶斯分类器、神经网络等。 4、 进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题？ 参考答案：特征要能反映样本的本质；特征不能太少，也不能太多；要注意量纲。 5、 聚类分析中，有哪些常见的表示样本相似性的方法？ 参考答案：距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。 6、 你怎么理解聚类准则？ 参考答案：包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。准则函数就是衡量聚类效果的一种准则，当这种准则满足一定要求时，就可以说聚类达到了预期目的。不同的准则函数会有不同的聚类结果。 7、 一种类的定义是：集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式： ∑∑∈∈≤-S x S x ij i j h d k k )1(1 ，d ij ≤ r ，其中k 是S 中元素的个数，称S 对于阈值h ，r 组成一类。请说明， 该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类？ 参考答案：即类内所有个体之间的平均距离小于h ，单个距离最大不超过r ，显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。 8、 贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？ 参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 9、 基于风险的统计贝叶斯决策理论中，计算代价[λij ]矩阵的理论依据是什么？假设这个矩阵是 M ?N ，M 和N 取决于哪些因素？

2014华南理工大学化学与化工学院研究生复试细则及分数线

复试程序： 2014年3月29日 上午8:30凭复试通知书报到，进行复试资格审查，报到地点： 化学考生：逸夫工程馆108室； 化工及专硕考生：逸夫工程馆105室； 请考生报到时携带以下材料： 应届生：学生证、二代身份证、大学成绩单的原件及所有复印件 往届考生：毕业证、学位证、二代身份证、大学成绩单的原件（或加盖档案单位红章的成绩单复印件）及所有复印件 （报到时间地点若有更改，以招办系统打印的复试通知书为准） 下午2:30-4:30笔试，报到地点如下： 复试笔试科目为《基础化学》的考生：34号楼340501 复试笔试科目为《化工原理》的考生：34号楼340502、340503 复试笔试科目为《物理化学（二）》的考生：34号楼340504 2014年3月30日 上午8：00面试 按照考生初试成绩正态分布，将化工学科、化学学科考生分成若干组，同时进行外语口语听力和专业知识综合面试，地点：学院各办公室，届时具体通知。 晚上7：30左右 一、公布录取排名表，按照录取总成绩排名确定录取名单，同时确定获各等次奖学金及全日制专业学位考生名单。地点：学院工程馆大厅布告栏。 二、拟录取考生持学院“录取成绩小条”，根据张贴的导师招生信息，直接去各位导师办公室进行双向选择，确定导师和专业。材料分发地点：学院工程馆105室。 三、确定好导师、专业的考生请立即返回学院工程馆105室登记并领取《体检表》（体检表上需一张照片及加盖学院公章）。

四、成绩小条收取截止时间：晚上10点。未找到导师签名录取的考生，请第二天上午找好导师签名后将成绩单小条交至逸夫工程馆108室。 2014年3月31日 上午8:00-10:30体检，需携带《复试流程表》、《体检表》及时参加校医院体检。 下午3:00体检通过的拟录取考生至学院工程馆105室交回《复试流程表》，并领取以下材料： 1、《调档函》、（委培与强军计划、少高计划考生除外） 2、《政审表》 复试方式： 1. 专业课笔试 2014年招生专业目录公布的复试笔试科目：《化工原理》、《物理化学（二）》、《基础化学》，时间2小时，满分100分，占复试成绩30%，闭卷考试。 2. 外语口语和听力测试 口语与听力相结合，时间约5分钟，满分100分，占复试成绩10%。 3. 专业知识与综合素质面试 专业知识与综合素质面试时间约15分钟，满分100分，占复试成绩60%。 每位考生面试结束后，由复试小组教师独立为考生当场打分，并填写《华南理工大学硕士研究生复试情况登记表》。 录取原则： 1、本着公平、公开、公正的原则进行研究生录取工作，并严格遵守学校招生办公室制定的硕士研究生录取的原则和要求。 2、复试不及格（小于60分）者，不予录取；体检不合格者不予录取。 3、录取总成绩＝初试总分×50％＋复试成绩×50％×5。 4、按照“化学工程与技术”、“化学”一级学科组织面试，按录取总成绩从高到低按一级学科录取考生，确定拟录取名单后，“双向选择”导师。 5、实施差额复试，比例约为140%（不含推免生）。

什么是模式识别

什么是模式识别 1 模式识别的概念 模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。 模式识别－－对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。 统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。 人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。 句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。 在上述4种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 2 模式识别研究方向 模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的[11]，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行处理，其中包括消除噪声，排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算（如表征物体的形状、周长、面积等等）以及必要的变换（如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换）等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特

大学数学课堂：老师可以做得更好

大学数学课堂：老师可以做得更好 长期以来，大学数学类课程的学习一直都是许多大学生面临的一个难题。与高中数学相比，大学数学类课程有着极强的理论性和极高的抽象性，这也给大学数学教师们带来了严峻的挑战。不断的完善和革新自己的授课方式以及教学内容、合理地利用各种媒体资源来培养学生的抽象思维能力是使教师在大学数学课堂教学中做得更好的必由之路。 数学，一直以来都让许多学生和家长感到头疼，然而在大大小小的各种考试中数学都扮演着极其重要的角色，因此，数学就成了许多学生久久都解不开的“心结”。中学数学就具有如此的威慑力，那大学数学又该如何呢?许多大学一年级的学生都反映数学概念难以理解，很抽象，与高中内容相比有很大的跨度。我们静静想来，数学真的有那么“难”吗?那一个又一个长长的公式定理真的就那么“恐怖”吗?其实不然，数学与其他人文学科和工程类学科一样，有着其“用武之地”，更是学习其他工程类、经济类学科的基础课程。 我们都知道，课堂始终是教学工作的主阵地，是学生获取、理解并学会运用所学知识的不二场所，更是学生和教师进行交流的重要纽带。而在这一重要纽带中，教师更是扮演了主导者的角色，那么，作为一名教师，一名大学教师，一名大学数学教师，为了让我们的学生喜欢数学课堂，以致学好数学，我们该如何更好地发挥自己在课堂上

主导者的作用呢? 一、精彩的讲述，让学生的思路不掉队 在我们一般的课堂教学中，单从时间角度来说，教师讲述的时间几乎占去了课堂的所有时间，因此，教师对知识讲述的成功与否，直接决定了本节课教学效果的好坏。学习新知识的过程，是我们对旧知识回忆，对新知识加工、处理和同化的过程，而这个过程又是旧知识不断为新知识铺垫，逐渐积累的过程。在课堂上，学生在听课的过程中其思路是紧跟着老师的思路前进的，也就是说，老师的讲课过程直接影响着学生的思路。 因此，在知识的讲授过程中，我们教师必须做到逻辑严密、层次分明、目的明确。首先明确我们要达到怎样的目的，其次明确有哪些方法可以让我们达到这个目的，使用这些方法需满足什么条件，最后明确我们已知的知识通过步步转化能满足其中哪些条件，从而可以使用何种方法。这样，我们就可以从后往前、层层递进的解决问题了。只有教师做到思路清晰、有条理，学生紧跟其后，才能很自然、很顺畅地理解该知识，思路就不会“误入歧途”。当然，除了注意这个核心问题之外，在讲述过程中教师还应当做到吐字清晰、语速得当、抑扬顿挫以及适当的幽默，这样学生在课堂上就不会误听、不耐烦或者没兴趣，就能很投入的听下去了。

华南理工大学物理化学物理化学复习纲要(完整整理版)

物理化学复习提纲 （华南理工大学物理化学教研室葛华才） 第一章气体 一．重要概念 理想气体，分压，分体积，临界参数，压缩因子，对比状态 二．重要关系式 (1) 理想气体：pV=nRT , n = m/M (2) 分压或分体积：p B=c B RT＝p y B (3) 压缩因子：Z = pV/RT 第二章热力学第一定律与热化学 一、重要概念 系统与环境，隔离系统，封闭系统，(敞开系统)，广延量(加和性：V，U，H，S，A，G)，强度量(摩尔量，T，p)，功，热，内能，焓，热容，状态与状态函数，平衡态，过程函数(Q，W)，可逆过程，节流过程，真空膨胀过程，标准态，标准反应焓，标准生成焓，标准燃烧焓 二、重要公式与定义式 1. 体积功：W= -p外dV 2. 热力学第一定律：U = Q+W，d U =Q +W 3．焓的定义：H=U + pV 4．热容：定容摩尔热容 C v ，m = Q V /dT = (U m/T )V 定压摩尔热容 C p ，m = Q p /dT = (H m/T )P 理性气体：C p，m- C v，m=R；凝聚态：C p，m- C v，m≈0 理想单原子气体C v，m =3R/2，C p，m= C v，m+R=5R/2 5. 标准摩尔反应焓：由标准生成焓 f H B (T)或标准燃烧焓 c H B (T)计算 r H m = v B f H B (T) = -v B c H B (T) 6. 基希霍夫公式(适用于相变和化学反应过程) ?r r r=?r r r r(r1)+∫?r r r,r r2 r1 rr 7. 恒压摩尔反应热与恒容摩尔反应热的关系式 Q p -Q v = r H m(T) -r U m(T) =v B(g)RT 8. 理想气体的可逆绝热过程方程： p 1V 1 ?= p 2 V 2 ?，p 1 V 1 /T1 = p2V2/T2，?=C p，m/C v，m 三、各种过程Q、W、U、H的计算1．解题时可能要用到的内容 (1) 对于气体，题目没有特别声明，一般可认为是理想气体，如N 2，O 2 ，H 2 等。 恒温过程d T=0，U=H=0，Q=W 非恒温过程，U = n C v，m T，H = n C p，m T 单原子气体C v ，m =3R/2，C p，m = C v，m+R = 5R/2 (2) 对于凝聚相，状态函数通常近似认为只与温度有关，而与压力或体积无关，即 U≈H= n C p，m T

大学生数学专业实习心得体会

大学生数学专业实习心得体会 突然发现来定州实习两个月了，原本以为很漫长的岁月已过去了五分之一。这一个月里，我真是充分体验了什么是酸甜苦辣。日子一天一天的过着，感觉自己也越来越像一名正式的数学老师，每天备课，讲课。布置作业。一切都好似沿着正常的轨迹行驶着。 记得第一次面对一百多个调皮可爱的哈孩子时，慌了神，手无举措，在学校学的一些方法在他们面前实施，只想逃开。鼓起勇气站上讲台的时候，一股神圣的力量支配着我，突然自己心中的忐忑消失一空，侃侃而谈。心目中的第一节课是那么的完美，在我心目中，孩子也是那么的安静，那么的完美。错错错，一切都是错觉，但又那么的真实，第一节课的状态终究只是镜花水月。孩子们的新鲜感过去后，我终究是没法找回第一节课时的那种课堂。 回头翻看这一个月的每一天，满满的全是充实忙碌的身影和沉甸甸的收获，感悟，很幸运选择了顶岗实习，不仅锻炼了自己，也使生活充满乐趣，惊喜，有滋有味！

在顶岗期间我感觉到对待学生还是要严格一些，现在学生缺了一种奋进和严格要求自己的精神，有候你不打击他们，他们都不清楚自己到底有几斤几两，总以为自己很牛。但这个打击的力度又要适度，要去顾及学生的承力，说话又不能太伤他们，不说重一点话对他们又不起作用，说重了有怕他们受不住。真的很难办，无从下手，只能感叹说话是一门艺术。 突然发现来定州实习两个月了，原本以为很漫长的岁月已过去了五分之一。这一个月里，我真是充分体验了什么是酸甜苦辣。日子一天一天的过着，感觉自己也越来越像一名正式的数学老师，每天备课，讲课。布置作业。一切都好似沿着正常的轨迹行驶着。 记得第一次面对一百多个调皮可爱的哈孩子时，慌了神，手无举措，在学校学的一些方法在他们面前实施，只想逃开。鼓起勇气站上讲台的时候，一股神圣的力量支配着我，突然自己心中的忐忑消失一空，侃侃而谈。心目中的第一节课是那么的完美，

中科大模式识别试题

中国科学技术大学模式识别试题 （2012年春季学期） 姓名：学号：成绩： 一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：、 和。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用；句法模式识别中模式描述方法一般 有、、。 3、聚类分析算法属于；判别域代数界面方程法属于。 （1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有。 （1） (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在中进行。 （1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有；线性可分、不可分都适用的 有。 （1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有。 （1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 二、(15分)简答及证明题 （1）影响聚类结果的主要因素有那些？ （2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。 （3）画出对样本集 ω1：{(0,0,0)T, (1,0,0)T, (1,0,1)T, (1,1,0)T,} PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建https://www.wendangku.net/doc/b414868104.html,

大学数学学习心得体会

大学数学选讲学习心得 大学数学选讲课是对高等数学课的提升和深化，老师针对重难知识点，结合考研真题和参考资料精题，细致向我们讲解。在解题的过程中，老师向我们传授了解题的不同思路角度，教会我们要学会举一反三，将知识点融会贯通。点拨启发式的教学激发着同学们学习的兴致，使我们受益匪浅。 大学数学选讲不仅对考研的同学有很大帮助，对像我这样不考研学习一般的学生也有益处。刚上大学时，高等数学我一度跟不上，总是云里雾里，后来抓紧学了一阵才有了些头绪。后来，我们学习的专业课如材料力学，结构力学等都用到了高等数学，才愈发感到它的重要性。现在大学数学选讲课，再一次让我面对高等数学，我的态度更加端正谨严。重温旧的知识点，在老师的点拨下，我能发现新的亮点，加深加固了我对知识点的理解和掌握。一题多解的解题过程，启发了我的解题思路，更是帮助我把许多知识点串联起来，增强了记忆。慢慢地，我从学习中找到了乐趣，对学习高等数学也有了信心，信心又激励着我不断探索，我发现学好一门课程树立信心很重要。 经过一学期的学习，我在高等数学的学习上也逐渐积累了一些经验体会。 我感受到大学数学的学习和中学数学的学习是不样的。在大学之前的学习时，都是老师在黑板上写满各种公式和结论，我便一边在书上勾画，一边在笔记本上记录。然后像背单词一样，把一堆公式与结论死记硬背下来。哪种类型的题目用哪个公式、哪条结论，老师都已一一总结出来，我只需要将其对号入座，便可将问题解答出来。而现在，我不再有那么多需要识记的结论。唯一需要记住的只是数目不多的一些定义、定理和推论。老师也不会给出固定的解题套路。因为高等数学与中学数学不同，它更要求理解。只要充分理解了各个知识点，遇到题目可以自己分析出正确的解题思路。所以，学习高等数学，记忆的负担轻了，但对思维的要求却提高了。每一次高数课，都是一次大脑的思维训练，都是一次提升理解力的好机会。 高等数学的学习目的不是为了应付考试，因此，我们的学习不能停留在以解出答案为目标。我们必须知道解题过程中每一步的依据。正如我前面所提到的，中学时期学过的许多定理并不特别要求我们理解其结论的推导过程。而高等数学课本中的每一个定理都有详细的证明。最初，我以为只要把定理内容记住，能做题就行了。然而，渐渐地，我发现如果没有真正明白每个定理的来龙去脉，就不能真正掌握它，更谈不上什么运用自如了。于是，我开始认真地学习每一个定理的推导。有时候，某些地方很难理解，我便反复思考，或请教老师、同学。尽管这个过程并不轻松，但我却认为非常值得。因为只有通过自己去探索的知识，才是掌握得最好的。 学习高等数学还要注意一下几点。 一．走出心理障碍 我想学不好高数的大多数人都会说自己学习高数没有兴趣，学习高数确实枯燥乏味，面对的除了x,y,z别无他物。这些同学当中极大数是高中时的数学没有学懂，因此一上来就失去了自信心，自认为自 己不行学不懂高数。为什么这么说呢？因为我也认为学习高数是很枯燥的事，尤其是在凳子上一坐两个小时，听着教授的讲解，这更像是在解读天书。虽是这样说，但是学习高数的兴趣是自己激发的。就拿我来说吧，我曾经的数学学的并不好，高考时就因为数学没考好落榜，当时的心情可想而知，但来到大学看到高数课本时，刚开始自己也觉得很恐怖，因为在数学前边又加了“高等”二字，想想自己连“低等数学”都没学好，高等数学要怎么学呢？和大家一样，初来大学每天去占座，然后试着去认真听老师讲课，认认真真听了几节课下来，我对高数产生了“一点点”兴趣，觉得高数不过如此嘛，然后就越来越注重高数的学习。通过这个例子，我只想说对高数或者别的科目没兴趣那只是心理作怪，因此要克服学习高数的

模式识别试题

《模式识别》试题答案（A卷） 一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定 的类别数目））。 2、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、 3、4 ）。（1）平移不变性（2）旋转不 变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 3、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的 正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。 4、感知器算法1。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 5、积累势函数法较之于H-K算法的优点是（该方法可用于非线性可分情况（也可用于线性可分情 况））；位势函数K(x,x k)与积累位势函数K(x)的关系为（ ∑ ∈ = X x x x K x K ~ k k k ) , ( ) ( α ）。 6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（某一种判决错误较另一种判决错误更 为重要）情况；最小最大判决准则主要用于（先验概率未知的）情况。 7、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗？（错误）。特征选择的主要目的是（从n个特 征中选出最有利于分类的的m个特征（m>n ）的条件下，可以使用分支定界法以减少计算量。 8、散度Jij越大，说明i类模式与j类模式的分布（差别越大）；当i类模式与j类模式的 分布相同时，Jij=（0）。 9、已知有限状态自动机Af=(，Q，，q0，F)，={0，1}；Q={q0，q1}；：(q0，0)= q1， (q0，1)= q1，(q1，0)=q0，(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。现有输入字符串：(a) 00011101011， (b) 1100110011，(c) 101100111000，(d)0010011，试问，用Af对上述字符串进行分类的结果 为（ω1:{a,d};ω2:{b,c} ）。 二、（15分）在目标识别中，假定类型1为敌方目标，类型2为诱饵（假目标），已知先验概率 P(1)=0.2和P(2)=0.8，类概率密度函数如下： x 0 x < 1 x 1 1 x < 2 p(x1)= 2 x 1 x 2 p(x2)= 3 x 2 x 3 0 其它 0 其它 （1）求贝叶斯最小误判概率准则下的判决域，并判断样本x=1.5属于哪一类（2）求总错误概率P(e)；（3）假设正确判断的损失11=22=0，误判损失分别为12和21，若采用最小损失判决准则，12和21满足怎样的关系时，会使上述对x=1.5的判断相反？

华南理工大学分析化学试题A卷

华南理工大学分析化学试题A卷

A. 30.44 B. 30.52 C. 30.48 D. 30.12 4．滴定度是标准溶液浓度的表示方式之一，其表达式为(A为被测 组分，B为标准溶液)： A. T A/B = m A/V B B. T B/A = m B/V A C. T A/B = V B / m A D. T B/A = V B / m A 5．.在下列各组酸碱组分中，不属于共轭酸碱对的是： A．HCN-NaCN，B．H3PO4- Na3PO4 C．H2CO3 - NaHCO3D．NH4+ - NH3 6．下列物质中，可以直接配成标准溶液的物质是： A．NaOH，B．KMnO4 C．ZnO D．AgNO3 7．有A、B两份不同浓度的有色溶液，A溶液用1.0cm吸收池， B溶液用2.0cm吸收池，在同一波长下测得的吸光度的值相等， 则它们的浓度关系为： A．A是B的1/2； B. A等于B； C．B是A的4倍； D. B是A的1/2 8．液液萃取分离中，同一物质的分配系数K D与分配比D的数值不同，这是因为该物质在两相中的 A．浓度不同； B. 溶解度不同； C．化合能力不同； D. 存在形式不同 9．离子选择性电极的电位选择性系数可用于： A. 估计电极的检测限 B. 估计共存离子的干扰程度 C. 校正方法误差 D. 计算电极的响应斜率 10．电位滴定是以测量电位的变化情况为基础，下列因素影响最大的是： A. 参比电极； B. 液接电位； C. 不对称电位； D. 被测离子活度 11. 若分光光度计的仪器测量误差ΔT＝0.5％，在T＝50％时，由测量引起 的浓度相对误差为： A．1.0％B． 1.4％C． 1.8％ D．2.2％

数学与应用数学大学专业排行及分数线

专业名称 高校名称最高分考生地区科别年份批次数学与应用数学中国农业大学60３黑龙江理科2017第一批数学与应用数学北京师范大学67５黑龙江理科201７提前批数学与应用数学天津大学63２黑龙江理科201７第一批数学与应用数学吉林大学609黑龙江理科２0１７第一批数学与应用数学华南理工大学610黑龙江理科2017第一批数学与应用数学四川大学６25黑龙江理科2０17第一批数学与应用数学中南大学608黑龙江理科20１7第一批数学与应用数学山东大学威海分校59７黑龙江理科2017第一批数学与应用数学北京林业大学5８６黑龙江理科2０17第一批数学与应用数学太原理工大学55２黑龙江理科20１7第一批数学与应用数学延边大学493黑龙江理科2017第二批数学与应用数学东北师范大学６２3黑龙江理科20１７提前批数学与应用数学东北师范大学616黑龙江理科2０17第一批数学与应用数学哈尔滨工程大学5８8黑龙江理科2017第一批数学与应用数学东北林业大学5７1黑龙江理科2０17第一批数学与应用数学合肥工业大学57３黑龙江理科２017第一批数学与应用数学华中师范大学605黑龙江理科20１7提前批数学与应用数学西南财经大学６14黑龙江理科2017第一批数学与应用数学云南大学553黑龙江理科2017第一批数学与应用数学陕西师范大学59６黑龙江理科20１7提前批数学与应用数学新疆大学51４黑龙江理科2０1７第一批数学与应用数学南昌大学５6２黑龙江理科2０1７第一批数学与应用数学中国地质大学(武汉）551黑龙江理科２0１７第一批数学与应用数学中国石油大学（北京）５58黑龙江理科2017第一批数学与应用数学中国石油大学（华东)５7２黑龙江理科2017第一批数学与应用数学天津师范大学51７黑龙江理科2017第二批数学与应用数学廊坊师范学院４4０黑龙江理科2017第二批数学与应用数学山西大学536黑龙江理科201７第一批数学与应用数学太原师范学院４４4黑龙江理科2０17第二批数学与应用数学辽宁石油化工大学442黑龙江理科2０１7第二批数学与应用数学鞍山师范学院444黑龙江理科2017第二批数学与应用数学东北财经大学6０8黑龙江理科２017第一批数学与应用数学吉林化工学院413黑龙江理科2017第二批数学与应用数学长春师范大学４98黑龙江理科2０17第二批数学与应用数学黑龙江大学503黑龙江理科2０17第一批数学与应用数学黑龙江科技大学4３7黑龙江理科2017第二批数学与应用数学齐齐哈尔大学４９1黑龙江理科２０１7第一批

模式识别试题

《模式识别》试题库 一、基本概念题 1模式识别的三大核心问题是：（ ）、（ ）、（ ）。 2、模式分布为团状时，选用（ ）聚类算法较好。 3 欧式距离具有（ ）。马式距离具有（ ）。（1）平移不变性（2）旋转不 变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 4 描述模式相似的测度有( )。（1）距离测度 （2）模糊测度 （3）相似测度 （4） 匹配测度 5 利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1） （2） （3） 。其中最常用的是第( )个技术途径。 6 判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是：( )。 7 感知器算法 ( )。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 8 积累位势函数法的判别界面一般为( )。（1）线性界面；（2）非线性界面。 9 基于距离的类别可分性判据有：( ).（1）1[]w B Tr S S - （2） B W S S （3） B W B S S S + 10 作为统计判别问题的模式分类，在（ ）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。 11 确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为 （ ）。 12 用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n 维向量x 和xk 的函数K(x,xk)若 同时满足下列三个条件，都可作为势函数。①（ ）； ②（ ）；③ K(x,xk)是光滑函数，且是x 和xk 之间距离的单调下降函数。 13 散度Jij 越大，说明i 类模式与j 类模式的分布（ ）。当i 类 模式与j 类模式的分布相同时，Jij=（ ）。 14 若用Parzen 窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸h1过小可能产生的问题是 （ ），h1过大可能产生的问题是（ ）。 15 信息熵可以作为一种可分性判据的原因是：( )。 16作为统计判别问题的模式分类，在（ ）条件下，最小损失判决规则与最 小错误判决规则是等价的。 17 随机变量l(x ρ)=p(x ρ1)/p(x ρ2)，l(x ρ)又称似然比，则E l( x ρ)2= （ ）。在最小误判概率准则下，对数似然比Bayes 判决规则为 （ ）。 18 影响类概率密度估计质量的最重要因素（ ）。 19 基于熵的可分性判据定义为)] |(log )|([1x P x P E J i c i i x H ρρωω∑=-=，JH 越（ ），说 明模式的可分性越强。当P(i| x ρ) =（ ）(i=1,2,…,c)时，JH 取极大值。 20 Kn 近邻元法较之于Parzen 窗法的优势在于（ ）。上 述两种算法的共同弱点主要是（ ）。 21 已知有限状态自动机Af=(，Q ，，q0，F)，={0，1}；Q={q0，q1}；：(q0， 0)= q1，(q0，1)= q1，(q1，0)=q0，(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。 现有输入字符串：(a) 000，(b) 11，(c) ，(d)0010011，试问，用Af 对上述字符串进行分

华南理工大学大学化学试卷A及答案讲诉

一、单项选择题（按题目中给出的字母A、B、C、D，您认为哪一个是正确的，请写在指定的表格内）（每题1.5分，共30分） 题号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 答案 题号11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 答案 1．用来表示核外某电子运动状态的下列各组量子数（n, l i,m i , s i ）中，哪一组 是合理的？ （A） 2， 1， -1， -1/2；（B） 0， 0， 0，1/2 （C） 3， 1， 2， 1/2；（D）2， 1， 0， 0 2．若将N原子的基电子组态写成1s22s22p x 2p y 1违背了下列的哪一条？ （A） Pauli 原理；（B） Hund规则；（C）能量最低原理；（D） Bohr理论。 3．在以下四种电子组态的原子中，第一电离能最大的是哪一个？（A） ns2np6；（B） ns2np5； （C） ns2np4；（D） ns2np3。 4. 下列哪种晶体熔化时,需要破坏共价键的作用? （A）HF; （B）Al; （C）KF; （D）SiO 2 ; 5. 石墨中,下列哪种结合力是层与层之间的结合力? （A）共价键; （B）范德华力 （C）离子键; （D）金属键; 6.下列哪一种物质中存在氢键作用? （A）H 2Se; （B）C 2 H 5 OH （C）HCl; （D） C 6H 6 ; 7．当0.20mol·L-1HA（K=1.0×10-5）处于平衡状态时，其溶液中物质的量浓 度最小的是 （A） H+（B）OH- （C） A-（D）HA 8．反应：NO(g)+CO(g)1 2 N2(g)+CO2(g)的 r H= -374kJ·mol-1，为提高NO 和CO转化率，常采取的措施是

人工智能 多种模式识别的调研报告

郑州科技学院 本科毕业设计（论文） 题目多种模式识别的调研报告 姓名闫永光 专业计算机科学与技术 学号201115025 指导教师 郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月

摘要 信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力

引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知 1、模式识别 什么是模式和模式识别？ 模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

数学与应用数学专业培养方案-同济大学数学系

数学与应用数学专业培养方案 一、专业历史沿革 同济大学数学系始建于1945年，程其襄、杨武之、朱言钧、樊映川、张国隆、陆振邦等一大批知名专家曾在此任教。解放后，几经国家调整，本系时有间断。于1980年，（应用）数学系正式恢复，陆续引进一批国内外培养的具有博士学位的青年教师，原有师资队伍的结构有了变化，充实了教学与科研力量。从20世纪90年代开始，学校又先后引进国内知名数学家、博土生导师陈志华、陆洪文、姜礼尚教授等来数学系工作，教学和科研整体实力有很大提高。数学与应用数学专业在建系后就已设立，文革期间中断了招生，1978年恢复高考后数学与应用数学专业也随之恢复了招生。至今本专业已培养了毕业生3000多人，数学系的学生遍布国内外的许多国家,有的继续从事做数学的教学及科学研究工作，有的在大型国企和外企，特别是银行、金融、计算机等行业工作，很多毕业生已成为杰出科学家和行业精英。 二、学制与授予学位 四年制本科。 本专业所授学位为理学学士。 三、基本学分要求

四、专业培养目标 本专业培养具备扎实数学基础，并具备运用数学知识和计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练，能在科技、教育、信息、金融保险等部门及企事业单位从事研究、教学、管理及计算机软件开发等具有国际视野的复合型高级专门人才，或能继续在国内外攻读研究生学位的高级专门人才。 五、专业培养标准

六、主干学科 数学。 七、核心课程 数学分析、高等代数、解析几何、常微分方程、复变函数、实变函数、概率论(理)、数值分析(理)、数理方程(理)等。 八、教学安排一览表 见附表一。 九、实践环节安排表 见附表二。 十、课外安排一览表 见附表三。 十一、有关说明 1. 公共基础课中的有3门计算机课程，其中在硬件技术基础、数据库技术基础、多媒体技术基础、Web技术基础和软件开发技术基础5门课程中应至少选修1门。 2. 培养方案中打*的课程为研究生阶段设置的课程，供要求较高的学生选修。 3. 各类选修课要求与建议： 本专业学生在如下的专业选修课中，选修15学分。 金融衍生物定价理论、现代金融市场概论、金融工程案例分析、运筹学(理)、应用随机过程、泛函分析(研)*、抽象代数(研)*、微分流形(研)*、矩阵分析(研)*、李群与李代数(研)*、偏微分方程(研)*、有限元方法(研)*、运筹学通论(研)*、图论及其应用(研)*、有限差分方法与谱方法(研)*。其中金融衍生物定价理论、现代金融市场概论、金融工程案例分析这三门课程是金融数学方向的课群组，如果想选修金融数学方向建议3门课程全部选修。已经取得保研资格的学生，建议选修打*的10门研究生专业基础课中的相关课程。 公共选修课至少选修8学分，课程任选，其中至少要有一门艺术类课程。