数值计算基础(全英)

强度和前面提到的过山车课程不相上下，不选实验课相对轻松一点，授课教师是L.D Fang

这门课程是线性代数进阶版，但是否需要线性代数知识作为前置存疑【

见证了一个没有学过线代的转专业同学通过高强度背多分拿到了90+的成绩

课程内容全是数学，这I人老师看起来老实巴交的有点好玩，本来中文多讲几句听起来还行，被全英督导组抓一次就老实了，后面就不太好听得懂了，好在其PPT质量不错，内容层层递进很有逻辑性，纯看PPT也能自学起来，看得出来至少在做课件上下了功夫

理论课程很少考勤，除非人少得可怜或碰上督导组抓人，老师基本上每次都是讲到打铃直接下班，他同时在信科院也有开设中文课程，信科院课程比果园CST强度更大，有更多内容需要学，不过PPT倒是照发，果园不需要学的PPT他也发。这课程存在测验和作业环节，但超级好糊弄，测验都是他派TA来监督，但TA身份未知（本人21级上课时他抓了个20级的本科生来当TA），他本人不出席测验课，其情况可参照大二概率统计课程，若信科院的同学的课程在各位之前，你们也可以尝试去他们那边打探题目信息

作业的话，属于自写自批改，最后下发登记表自己填成绩，不过需要确保你的作业是真实有写的，因为需要上交，每年题目基本固定，相关的Solution Manual被我发现在一个官方网页上，不过可能存在一些题目的缺漏，属于用AI Copilot糊弄一下也可以的程度。然而，大多数人都是在上交前一两天才疯狂开补这玩意，手写得还是挺累的，建议每周都写一点或者提前完成

关于配套的Lab，这份Lab内容似乎是从2021年就拟定好的，多年未变，所以存在一些前辈的分享，我的课程仓库中也存放了Lab内容，感觉接下来几年他可能也不打算改。在本课程的前几个Lab中，TA会让各位进行一点MATLAB入门，有兴趣的可以去学，但也完全可以用Python完成所有的Lab内容。本人当届的Lab课程完全不考勤，老师只派TA过去，看TA如何处理考勤问题。但关于Lab的给分问题，这里必须指出：

对实验结果的分析是给分的重要参考标准，影响程度大于报告格式、算法说明

以上的Lab标准是通过本人当届课程的同学间Lab报告对比，以及咨询老师获取的，当然打分这事是TA和老师共同确定的。这也反映出大多数老师在评价报告之前，不会告诉学生自己的评分标准，建议对分数有要求的同学事先与老师沟通了解清楚评分标准

回到这门课程的考试环节，考试内容绝大多数为PPT原题，极少数非原题可能是他没有标出或删改过PPT，第十六周有复习提纲讲解环节，但标出的重点内容大于考试范围，如果时间充裕可以全背，题型涉及少量计算题和大量证明或推演，但能从PPT里找到完全对应的原句，这也是为何上述缺少线代前置知识的同学能获得高分的原因之一（另一原因是够肝）

最后总结这门课的一点收获，他是少有的能将数学知识和编程直接相结合的数学课程，利用编程的方式实现一些数学算法也算是一种比较有意思的体验，手写矩阵运算相关的代码可以巩固对Python的Numpy库使用；此外在写报告时，用LaTeX输入大量数学公式也确实让我感觉到了这套完全不同于Word的排版系统的优势所在，当然，在数学公式少、图片多的情况下请少用LaTeX折磨自己【