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离散数学
《麻省理工 MIT 6.042J 离散数学》课程深入探讨了离散数学中的核心概念,旨在为学生提供理解和解决现代计算机科学问题的基础工具。课程从基础的证明技巧开始,介绍了命题逻辑、谓词逻辑、集合、关系等概念,并通过数学归纳法、强归纳法、结构归纳法等方法培养学生的严谨思维。学生将学习如何通过反证法、分情况证明等技巧来进行逻辑推理,同时掌握集合运算、有限集合基数、递归数据结构等内容,这些工具在数据结构与算法的设计中尤为重要。
课程进一步深入探讨了图论、概率论、数论和离散概率模型等主题,学生将学习图的基本概念,如连通性、树结构、图着色等,并通过霍尔定理、稳定匹配、二分图匹配等问题,掌握图算法和优化方法。课程还涉及了离散数学中的计数方法,如二项式定理、容斥原理、鸽巢原理等,以及如何通过递归和期望值计算来解决复杂的概率问题。此外,课程介绍了马尔可夫不等式、大数法则、切比雪夫不等式等概率界限,为学生提供了强大的数学工具来分析随机过程与系统。
通过本课程的学习,学生将掌握离散数学的基础理论及其应用,培养解决实际问题的数学建模和分析能力,尤其在计算机科学、算法设计、数据分析等领域,离散数学工具具有广泛的应用。这门课程不仅帮助学生理解理论的深度,还通过丰富的实际问题和案例,提升其数学思维与解决问题的能力。
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1.欢迎来到6.042课程-Welcome to 6.042
2.证明导论(上)-Intro to Proofs Part 1
3.证明导论(下)-Intro to Proofs Part 2
4.反证法-Proof by Contradiction
5.分情况证明-Proof by Cases
6.良序原理(一)-Well Ordering Principle 1
7.良序原理(二)-Well Ordering Principle 2
8.良序原理(三)-Well Ordering Principle 3
9.命题逻辑运算符-Propositional Operators
10.数字逻辑-Digital Logic
11.真值表-Truth Tables
12.谓词逻辑(一)-Predicate Logic 1
13.谓词逻辑(二)-Predicate Logic 2
14.谓词逻辑(三)-Predicate Logic 3
15.集合定义-Sets Definitions
16.集合运算-Sets Operations
17.关系-Relations
18.关系映射-Relational Mappings
19.有限集合基数-Finite Cardinality
20.数学归纳法-Induction
21.伪归纳法-Bogus Induction
22.强归纳法-Strong Induction
23.良序原理与归纳法对比-WOP vs Induction
24.状态机与不变量-State Machines Invariants
25.派生变量-Derived Variables
26.递归数据结构-Recursive Data
27.结构归纳法-Structural Induction
28.递归函数-Recursive Functions
29.基数-Cardinality
30.可数集-Countable Sets
31.康托尔定理-Cantor's Theorem
32.停机问题-The Halting Problem
33.罗素悖论-Russell's Paradox
34.集合论公理-Set Theory Axioms
35.最大公约数与线性组合-GCDs & Linear Combinations
36.欧几里得算法-Euclidean Algorithm
37.扩展欧几里得算法-Pulverizer
38.再探《虎胆龙威》问题-Revisiting Die Hard
39.素数分解-Prime Factorization
40.模n同余-Congruence mod n
41.模n逆元-Inverses mod n
42.模幂运算与欧拉函数-Modular Exponentiation & Euler's Function
43.环Z_n-The Ring Z
44.RSA公钥加密-RSA Public Key Encryption
45.将因数分解归约为SAT问题-Reducing Factoring To SAT
46.有向图:路径与游走-Digraphs Walks & Paths
47.有向图:连通性-Digraphs Connected Vertices
48.有向无环图-DAGs
49.任务调度-Scheduling
50.时间与处理器权衡-Time versus Processors
51.偏序关系-Partial Orders
52.偏序关系的子集表示-Representing Partial Orders As Subset Relations
53.等价关系-Equivalence Relations
54.度数-Degree
55.同构-Isomorphism
56.图着色-Coloring
57.连通性-Connectivity
58.k-连通性-k-Connectivity
59.树结构-Trees
60.树着色-Tree Coloring
61.生成树-Spanning Trees
62.稳定匹配-Stable Matching
63.匹配仪式-Matching Ritual
64.最优稳定匹配-Optimal Stable Matching
65.二分图匹配-Bipartite Matching
66.霍尔定理-Hall's Theorem
67.等差数列求和-Arithmetic Sums
68.等比数列求和-Geometric Sums
69.书本堆叠问题-Book Stacking
70.积分方法-Integral Method
71.斯特林公式-Stirling's Formula
72.渐进记号-Asymptotic Notation
73.渐进性质-Asymptotic Properties
74.渐进分析误区-Asymptotic Blunders
75.加法与乘法规则-Sum And Product Rules
76.双射计数法-Counting with Bijections
77.广义计数规则-Generalized Counting Rules
78.两对扑克手牌计数-Two Pair Poker Hands
79.二项式定理-Binomial Theorem
80.多项式定理-Multinomial Theorem
81.鸽巢原理-The Pigeonhole Principle
82.容斥原理案例-Inclusion-Exclusion Example
83.两集合容斥原理-Inclusion-Exclusion 2 Sets
84.树模型-Tree Model
85.简化版蒙提霍尔树图-Simplified Monty Hall Tree
86.样本空间-Sample Spaces
87.条件概率定义-Conditional Probability Definitions
88.全概率公式-Law of Total Probability
89.Bayes_ Theorem
90.蒙提霍尔问题-Monty Hall Problem
91.独立性-Independence
92.相互独立性-Mutual Independence
93.更大数字游戏-Bigger Number Game
94.随机变量:独立性-Random Variables Independence
95.随机变量:均匀分布与二项分布-Random Variables Uniform & Binomial
96.期望值-Expectation
97.正面朝上的期望次数-Expected Number Of Heads
98.全期望定理-Total Expectation
99.平均失效时间-Mean Time to Failure
100.期望线性性-Linearity of Expectation
101.均值偏差-Deviation From The Mean
102.马尔可夫不等式-Markov Bounds
103.切比雪夫不等式-Chebyshev Bounds
104.方差-Variance
105.大数定律-Law Of Large Numbers
106.独立抽样定理-Independent Sampling Theorem
107.生日匹配问题-Birthday Matching
108.抽样与置信度-Sampling & Confidence
109.随机游走-Random Walks
110.稳态分布-Stationary Distributions
111.网页排名算法-Page Rank