2020秋 2018秋 2017秋 课程号：MATH6109P01
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：一般
| 选课类别：基础 | 教学类型：理论课 |
| 课程类别：研究生课程 | 开课单位：数学科学学院 |
| 课程层次：硕士 | 学分：4.0 |
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：一般
关于课程：俺这学期同时上的CAGD和这门课，从内容上说这门课的样条部分是CAGD的理论基础，但在未学过CAGD，未实现过具体程序的情况下会遇到一些困难，例如直接从差商引入B样条就比较缺乏几何直观，其他部分非常同意上面riverflowsinyou同学的观点。
关于老师：李新老师人很好（指考试放洪水/给分），讲课很有激情（指语调忽高忽低），在学期初还提过“研究生课成绩不重要，大家主要是要来学知识”。但在抄书上课过程中经常出现挂黑板的情况，不管对理解还是抄笔记都极其不友好。
关于教材：楼上两位同学也提到过，课本错误奇多无比，甚至老师有一次直接布置让我们去找出书中错误的作业（但据老师所说计划近期重新修订），blossom部分的自编讲义更为尤甚，基本上一两页就有几个错误。
关于考试：20年秋季的考试共计8道题：
1.习题1.6
2.习题2.10
3.证明二阶平滑模的连续性
4.习题6.1
5.给[0,3]的3阶B样条，求其在[0,2]和[2,3]上的Bazier展开系数（本质上是计算开花，带入f(0,0)~f(3,3)）
6.给5个B样条函数B1=[0,0,0,1,2]，后面忘了，但只有B1和B2的结点序列中含t=1
(1)证明它们线性无关
(2)证明f(t)=ΣC_{i}N_{i}(t)在t=1处二阶可导的条件是C1=-C2
7.类似习题9.10
8.类似习题12.9
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：没有
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：没有
关于课程本身：我从未上过如此无聊的数学课，毫不夸张地说解析几何都比这门课有意思。上完后完全不知道学这课有什么用，不明白为啥如此低质量的课还能出现在推荐选修名单里？建议非CAGD方向同学不要选（划掉，毕竟妮可计算数学默认做图形学，NPDE是干啥的，能吃吗？？），CAGD方向可能还是得好好学。
教材是科大出版社的课程同名书（多项式的blossom部分用了自编讲义），课程内容包括单变量函数逼近论（第三章线性插值没讲，因为数值分析中学过；第六章第七章只是提了一嘴）和单变量样条函数（第八章到第十二章）两部分，前者偏证明后者偏计算。内容很多很杂很散，基本没有数学课的体系感。教材的质量极低，证明逻辑混乱，typo百出，而且经常遇到某个地方用的记号到后面的章节才给出定义的情况，因此阅读体验很差。
关于老师：李新老师人很好，讲课也很富有激情，无奈讲授的内容过于枯燥，导致上课方式基本就是抑扬顿挫地念书，因此去听课唯一的作用是知道书上哪些内容讲了哪些没讲。
关于考试和作业：作业量很少，期末一半作业题，不难但计算量不低。
PS: 这门课对想搞神经网络逼近论的同学也不会有啥帮助，neural network的approx theory观点很多，从函数空间+逼近论角度出发的建议直接去看鄂维南关于Barron space的文章
