选课类别:计划内与自由选修 | 教学类型:理论课 |
课程类别:本科计划内课程 | 开课单位:统计与金融系 |
课程层次:专业基础 | 学分:2.0 |
陈昱老师被广泛认为是中科大最为认真负责的老师之一。不仅讲课认真,而且非常关注学生对知识的理解,有点评者赞美道:“兼顾了讲课、给分和关心学生的优点,并且都做得比较出色”。课程主要内容包括泊松过程、马尔科夫链和平稳过程,虽然入门时有挑战性,但课程资料齐全且有录课,便于学生课后复习。部分学生认为课程难度较高,尤其前半段概念密集,影响了学习进度。
作业设计有时略超前于课堂内容,但整合了书籍习题和老师挑选的习题,加深了对知识的理解。有的学生提出,作业难度不小,需要充分预习。陈昱老师会在考试前提供详细的复习资料和习题课,“课上内容与考试难度不是一个量级”。考试题型相对固定,聚焦于课程核心内容,因此适合考前通过往年题目和复习材料进行速通准备。老师和助教提供丰富的复习资料,增加了学习的便利性。
学生普遍认为陈老师给分合理且慷慨。这一特点使得很多学生即使在自认为考试表现不佳的情况下,依然能够获得不错的最终成绩,甚至有学生被调高了总评。总体上,虽然考试被认为相对简单,阅卷严格,但最终分数调整的合理性得以控制。特别是在英才班,优秀率可以超过一般限制。
总体而言,陈昱老师的《随机过程B》课程具备教师认真、资料齐全、给分优厚的特点。适合希望在轻松的氛围下学习随机过程的同学。同时,建议部分同学加强预习和自学,以更好地跟上老师的教学进度;在考试准备阶段,重点通过往年题和复习资料进行有效学习。课程内容在方法和应用上重要性较高,适合对机器学习和相关领域感兴趣的学生选择。
这门课不来好好评一下课我都感觉对不起陈昱老师,
这真的是我在科大见过的最好的老师,没有之一;
有些老师可能讲课讲的非常好;
有些老师可能给分很好,被誉为“GPA之母”,“GPA之父”一类的;
有些老师很关心学生到底有没有真正掌握这些知识;
陈昱老师应该是目前为止我见过的能够兼顾上述的几个优点并且都做得比较出色的老师。
老师讲课可能确实比不上那些声名在外的好课的老师,但是对于学这门课的学生来讲完全足够,毕竟随机过程B是信院,计科和大数据学院学的课,不需要太多的数学证明,知道如何使用,为何使用更重要一点;
老师很在意大家是否真正理解了这些知识,大二上学概统A的时候就经常说一些比较重要的point,说这些问题可能在保研面试中也会被问到,大家要认真注意;
概统A和随机过程B的考试前都给大家上了习题课,复习了学的知识,真的对自己复习考试很有帮助;
大二上学概统A的时候因为期末疏忽大意了,直接错了一道假设检验的大题,即使期中考了90也拉不回来了,总评算出来只有3.0,后来硬是被陈昱老师拉到了3.3,很感激陈昱老师,也觉得自己没有好好复习概统A,甚至最后没去上复习课很愧疚,所以这学期一开始就打算好好学随机过程B,而且学着学着也觉得很有意思,其实机器学习中的一些算法是以随机过程为基础的,比如隐马尔科夫模型等等,所以这门课也蛮重要的,最后期末卷面分91,作业总分94,但是助教似乎全部按照平时分满分算了,总评算出来是93.7,老师给提到了95,于是随机过程B成为了我目前为止唯一的一门4.3的数学必修课(我学数学可真是太菜了)
我觉得像陈昱老师这样认真负责,并且讲课给分都带有一种母性的温柔的老师应当也是一个非常优秀的母亲吧。
真的非常感谢,非常喜欢陈昱老师。
大三下有时间的话或许会斗胆选一下陈昱老师的时间序列分析。
考完试了来评一下,现在是处于等待出分,之后出分了会再补评。
陈昱老师上课是很风趣且生动形象的,在讲到课程内容时经常会延伸出一些带有哲学色彩的语录,上课形式是课件搭配板书,课件上是主要内容,一般是什么定义定理之类的,板书有的时候会拓展出一些习题或者实际应用,总体上来讲,只要上课跟着老师听,知识框架应该会比较完整。
这课程在学期初的时候听不太懂,尤其是课程设置一开始就冒出来很多概念,什么状态空间,一族随机变量等等,感觉和概统差不多,但是就是听不懂,尤其是在推导随机和的公式的时候,一连串的条件和取期望让人很难滤清其中关系,然后导致了学期中的时候,陈老师在讲后面好几个课时的内容了,我还在看前面的内容,所幸的是陈老师在线上还有录课,可以课后再复盘,这也间接导致了我有的课旷掉了没去听(因为实在听不懂,对不起陈老师~),然后自己看网课哈哈哈~
作业是一部分书上画的习题,一部分老师挑选的其他习题,说起来这个,我们这个用的教材是真的很烂,主要内容很少,就几页就翻完了,而课上讲的内容远比这多,随机过程还是算比较重要的,不过这门课是B,课标要求不是很深,所以老师在上课时候也是有意在避繁就简。
我基本上学习这门课就在期末周的最后两天,这门课的资料特别多,有众人整理的考试大抄,有往年考试的习题集,还有大佬助教的复习总结,这些都是可以在pksq扒的,在最后我都看不过来了。我在复习这门课时候先是把整本书考试内容全梳理了一下,把内容做成笔记全整理了,然后就开始做往年习题集,基本上题型就分为三大块:泊松过程,马尔科夫链,平稳过程。其中泊松过程我认为是最容易出难题的,因为很大可能会出算各种数学特征,泊松过程背景下的计算,主要是审题,然后马氏链就正常的状态分类,加上非吸收态到吸收态的转换概率,转换时间的计算,有的会考平稳分布和极限分布,这些直接有公式可套,然后平稳过程是考傅里叶变换。前面的判断选择题需要会状态空间分解定理,常返态的性质与判定等等,这些把题刷完了基本就差不多。后面就是会有老师和助教在考前专门安排复习课,老师的复习课一定要来听,对复习很有帮助。
总结就是,在陈昱老师随机过程B班上是确实能学到很多东西的,对这方面知识能有个大致的了解,而且给分也不错(应该不错的吧…)上课不点名,学习全自动,资料手把手,录课补节奏,这么好的课,直接选爆。
出昏啦,总评100,陈昱老师我的神!随机过程,知识雪豹
考完了,我真的没感觉题目很简单啊啊啊啊,为什么大家都觉得很简单呢呜呜呜
但是老师100分好评,分数等出来再更新
2024/7/5
出分了,陈老师真好啊呜呜呜,我做错好几道题还听说隔壁有的班级向下取整,以为吃个3.3都烧高香了没想到最后居然有3.7,感恩老师,课程难度是有的,但老师讲的很好,推荐!
好像不太适应老师的讲课风格…后面看能不能调整一下听课方法吧。
概统学的还行,但是这门课到目前为止都听不太懂。
其他点评提到的提前布置作业是真的,上周作业有问题的地方这节课全讲了,确实印象深一些,就是写作业的时候有点痛苦。
出分了,比较满意,毕竟后半学期没怎么学过全靠考前速通。不知道卷面分,有个别题目不太确定所以不太好估分,也就不知道捞没捞,力度如何。
总的来说,老师人很好,不过个人的听课感受一般。
从我自己的听课感受来说不是很好,感觉老师经常在翻来覆去地讲同样的东西,但始终没有讲透,上课举的一些例子对于我理解知识点也没有非常大的帮助。作业的布置略超前于上课内容,导致作业写起来也比较难受。
不过以上可能是由于我个人能力不够或者不适应老师的风格,陈昱老师的水平和为人都是很好的,是我遇到的第一个会非常积极地在群里和同学们沟通以及为同学们解答问题的老师。
每节课都有录课,老师资料整理得也很齐全,期末考试半开卷,题型固定,因此本课也很适合自学&速通。老师给分很好,应该没有出现其他班向下调分的情况。
老师给分很好,但是上课比较谔谔,非常跳跃,ppt总是延迟很多才动,还会提前布置作业,必须要充分预习才能有很好的体验,本摆子后期由于过于懒狗,改为自学。好在这门课自学起来还是比较舒服的,课本写的较为明白,还有充分解析的答案(感谢lzw学长)。课程脉络也比较清晰(分成possion过程,Markov链,平稳过程三部分)。陈昱老师对教学非常用心,在课程群中很活跃,帮同学解答问题或是说明一些gap。助教也非常好,可以在上课当天改完作业(这样我就可以省一个本子)。并提供了非常有用的复习讲义。
最后的考试就比较谔谔了,很多原题,大抄直接抄爽了,不考虑这个整体也是较为简单(第一次数学考试提前半小时做完)。老师最后的给分应该也比较合理,没有像别的班出现大面积的谔谔情况。
lzw学长的答案:方兆本随机过程第三版答案整理.pdf
部分真题讲解:复习题答案(带批注纠错版).pdf
这门课上课听起来可能不容易,特别是陈老师比较习惯进行一些拓展,所以上课的时候可能经常会听着听着听不懂,作业在刚听完写的时候可能稍微有些困难,因为我感觉陈老师布置作业有点超前,总是会在作业交上去的那一周讲一些例题,听完之后恍然大悟,瞬间就知道了作业题的思路。不过这门课的考试非常简单,特别是题型套路基本固定,考试前多做几套往年卷,收获会非常大,而且考试送分题很多,难题也不算特别难,只要作业都自己认真做好,老师上课讲的例题都好好听或者记录下来,对付考试轻轻松松。千万不要觉得上课听不懂就放弃,跟着老师慢慢来就好,上课内容和考试难度不是一个量级。陈老师给分向来好,讲课板书和PPT结合,不过主要都是板书,讲课清晰(就是有时候可能声音小了点),思路明确,考试前专门来给我们上习题课,非常推荐。
这学期的考试过于简单,助教表示批卷较严格,不过给分还是很好的。
课程内容很难,课上听的一知半解。全靠复习题和最后的复习课救命。
推荐选陈老师的班,想过的,想卷的,想学的大约都能用最高的效率达成目标。。。
无脑选就可以了,卷王可能也多,但老师会尝试突破优秀率,论教学负责的态度也是我登科所见之最之一。由于考试到目前为止比较套路化,课程本身作用见仁见智。另外其实概率论预修要求并不是必要的。
本课程无论你是跟班走还是自学,陈老师都能给你很好的体验,讲课详细,反复复习,录课有,资料多,课程群氛围友好,合作共赢,老师最后还把往年题归类整理出来,助教提供答案,考试题目相对定式,感觉跟概统一脉相承(也提醒概统没修好的同学小心,这门课你极有可能也出问题),有一些解题思想一定要自己总结出来,个人认为泊松过程是最好出难题的,对应的几种相关过程一定也要理解好,马氏链主要是概念辨析,概率论,微积分和线代知识都能派上用场,最后平稳过程就感觉完全是套公式了。
出成绩后,助教在群里说“ 因为题目比较简单,统一阅卷的时候课题组要求改严一点,给分较严。”,但就个人结果来看,陈老师给分应该还是不错的,起码没卡我g
老师上课讲解的东西和作业量都很多,适合真的想学好随机过程(而不是“随机过程B”)的同学来学。
老师在考试前会针对考试题进行讲解,还会在群里进行答疑,可以说是非常负责了。
十分推荐大家选。
卷子简单然后就gg了,自己也不知道自己错哪儿了
最后被老师奶上90实在是太感激了
老师真的是不吝啬给分,因为英才班不限优秀率,最后应该是给了70%多的优秀率(由此可见我90是有多菜)
撇开给分的话,老师也非常的认真负责,平时群里的问题也会耐心解答,期末亲自上复习课(简直就是浓缩考纲)
但因为还有一门课给分太好老师被数院的学生怼了,抱抱老师,老师太不容易了,为什么要伤害一个给分这么好的老师呢
反正就是选她的课就是了
上课基本没怎么听过,要么就是走神了直接断开连接,要么就是听不懂。
复习了两天,考试题型大体类似,把复习题搞明白可以应付考试。最后拿了优秀。
所以说这是一门可以速通的课。
老师蛮认真的,第一节课上就在群里上传了所有资料,平时作业经常会布置往年题,大概2、3周后助教就会在群里公布答案。因为不点名,后面好多课都没去😂😂😂期末自己做了作业和往年题感觉还行,结果一到考试大翻车了,5道填空两道蒙的,大题几乎没有哪道完全做完,而且考后还有很多人说题目简单。很担心会挂,结果出来还有2.7,看来从yxm班换过来是个十分明智的选择。
上课体验很好,老师讲课很细致到位,期末考试也挺简单的,助教水平也很高
有没有这学期的同学给个课程群号啊....谢谢了
这门课正如陈老师在第一节课所说:想学好随机过程B很容易,想学好随机过程很难。随机过程考试题型死板固定而且不难,所以水一个高分不算困难,但是随机过程是没有上限的,真的想学好、学懂这门课需要花不小的功夫。
关于考试:陈老师最后会亲自上一节习题课,讲一讲她按章节整理的历年考试题,但是时间比较紧会讲不完,期末考前自己把整理的历年考试题刷一遍并且搞明白就没有问题(甚至完全不用再去做历年考试题原卷)。
关于给分:给分超级好,高分段低分段都很奶!!!
关于上课:陈老师是主要板书,辅助PPT(PPT基本上是想让同学们自己回去看的)。上课内容个人感觉十分面向考试,对想拿高分的同学非常友好。不过在这里还是想提一句,陈老师上课不讲定理的证明,例题讲的个人感觉有点多,而且后面布朗运动考试不考的这学期都没讲,还是真心希望陈老师可以压缩例题容量,多讲讲定理证明以及后面的布朗运动,讲更高雅的数学(不喜勿喷,逃~
总结:陈老师的随机过程B绝对是首选,强烈推荐!!!
陈昱老师是我在科大见过的最认真负责的老师之一。给分挺好的(虽然也是今年卷子简单了)
从概统跟的陈昱老师,老师上课还是很认真负责的,总是尽可能多的给同学提供资源。课下交流也很多,经常亲自在课程群答疑。
由于这学期线上课程,期末考试和以往比难度确实低了一点,还加上了几道往年题,以至于考完就有人说“错一道题就gg”。
这门课考前把往年卷子做一做就知道大概的考试范围,做题基本都是一样的套路,还是比较看细节的。
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卷子是挺简单的,不知道哪儿出问题考砸了呜呜呜/(ㄒoㄒ)/~~