water老师很可爱，板书很清晰，给分也炒鸡好。就是一开始学的略有点痛苦，不过get到了整体的framework后学起来也就没那么困难了。比较深刻的是期中的分布居然是逆正态，85+和60-比较密集，但中间段很松散。学完了实分析和泛函再回头看概率论vision真就不太一样了，尤其是泛函。概率论中常用的 >>more
顶级善人，顶级善课，顶级给分可惜只去了前1/3的课后面由于懒癌没去上过课，作业大部分也靠黑心书店答案，考前全靠wy老师发的板书苟活。考试内容是两个班的交集，期中计算量很大所以大家考得都很低但试卷本身没啥难度，期末甚至不太需要背Christoffel符号也可以去考试了。最后一道题考了四边形gauss- >>more
本来开始以为多元统计会讲一点点大维矩阵，于是选了这课，结果基本上就是统计+线性代数，倒也正常。不过有一次课讲了一下Wishart矩阵的特征值的density function，还是很bc的。 >>more
退休前最后大更一波（之后不定期更新）： 20秋修读本课，22秋、23春、23秋担任本课程助教，课程信息和各类资料都在本课程主页：USTC 概率论课程主页，对概率论方向有兴趣者可参考本修课指南的“课程之外”及课程主页的“阅读材料”部分，也欢迎和我交流。以下是本课程修课指南：选课建议：先简要分析两个学期 >>more
看了一下24年的期末试卷，可以说质量非常好，需要一定的理解深度，尤其是前三题。T1算是Girsanov测度变换（这个变换在research中非常重要！实际上hoeffding ineq证明里面也有提及）在Brownian motion里最经典栗子之一，在这里实际上按定义test function展开 >>more
更一波去年的exercise：2023exercise.pdf补充一些遍历论和概率相关的内容，希望能对钙氯壬也有所帮助。前面讲的保测系统和遍历定理可以结合durrett的ch6一起食用，整章内容是建立在概率语言（Markov chain）框架下的遍历理论，通过Birkhoff遍历定理可以直接得到强大 >>more
再扔一个个人认为非常有用的链接：概率论和机器学习中的不等式 - 知乎 (zhihu.com)听闻治水今年第一周课就讲到二阶矩方法（Paley-Zygmund inequality）和Hoeffding inequality，必须给个赞👍n个月后再来回评一波：回想起来hzs老师上课是真上得好，不仅体现 >>more
我记得第二周开始除了交作业外基本没去过。。。实话实说这门课内容确实没多少，上完这门课给我感觉是既不像数学也不像统计，作业和考试基本纯纯套公式计算，得把概率论中所有最基本的离散型和连续型的基本性质考前要弄得滚瓜烂熟才行，考试不能有卡壳。最后收获真的是没啥。。。不过最后根据其他人成绩和出勤状态看刷脸的话 >>more
感觉当时学起来还算轻松，知识量挺少的，基本上把全纯的含义理解深刻了之后主要idea是两个：一个是里面的共形不变性（包括旋转、平移和标度不变性），另一个是全纯推出实部虚部调和然后把很多调和函数的性质搬运一遍或者稍加工一下就行，想多学点东西还得看看stein那本书。不过史书有些题目过于折磨，建议考前还是 >>more
微分方程I，好神奇啊！记得当年学的时候还囫囵吞枣，背完笔记就算成功没有任何时间消化，结果不出意料学得一塌糊涂，总评甚至比wffcII还要低好几分。。。学完之后很长一段时间对这门课也没啥印象了。倒是刚刚这个学期学的内容最近又让我重新回忆起这门课。比如随机微分方程里的（局部）lip条件用picard迭代 >>more
这是一门带有东南亚风情的课程。内容主要涉及到每个notation里最basic的内容和每块内容一些重要定理的proof。期中前讲了：notation（想到去考虑path和cycle的极值情况，其他没什么好说的），tree（等价定义和caylay‘s formula，给了两个proof），connec >>more
这门课总评计算公式是：平时：期中：期末=3：3：4，最后总评水到了94（虽然被卡了，但是还是非常感恩老师改卷放洪水）。现在，这门课也按照平时：期中：期末=3：3：4评分，平时9分期中2分期末8分，总评6.5分最后四舍五入打到7分。其中平时取决于助教、作业数量和质量、考试情况及给分等，期中期末只取决于 >>more
先声明一下，想从事概率或统计方向的研究未必要（过早）选修这门课程，随机分析理论和比较discrete的概率以及其相关的topic并没有什么关联。这门课和刘率论还有极限理论完全不是一种风格。我听说一位数学家曾断言：你不把概率看作分析的一个分支就相当于不把随机分析看作概率的一个分支。同时也不要期望这门课 >>more
我在2020年春学期修读本课程，并于2022年春学期担任本课程助教。我在修读这门课期间让我印象最深的是，程老师一直在强调数学与物理的联系以及物理对数学的促进甚至推动数学的发展，举了微积分的创立和Fourier的分离变量法这两个实例来说明数学研究和发展的动机之一来自于物理的客观现象和物理研究的需求，这 >>more
2023年更新：为防止被某ss迫害，故放几个传送门：Rick Durrett, Probability: Theory and Examples, fifth edition, 2019, Chapter1-3+Chapter4的条件期望和一致可积。具体内容参考点评：https://www.icou >>more
老师人很好也很负责，助教也非常给力，大部分作业都用LaTeX给出了答案，对比你院盐课猪脚来说已经相当负责了。扣1分在教材，用的是老师参与编写的《概率论教程》，感觉内容过于structural了，没有任何可读性，呈现出的所有证明都堆砌在一起也不分主次，没有给人呈现出好的framework。课后习题也过 >>more
我在2021年秋学期担任本课程助教，非常有幸能“重修“一遍程艺老师的数分B1.程老师上课是十分精彩的，节奏把控，知识点的衔接度及连贯性、内容详略取舍上都做得相当到位。不像一些老师没有motivation而按部就班堆砌定义定理列公式，程老师是通过相关历史背景引入，把整体框架给大家呈现出来并能娓娓道来。 >>more
前人之备述矣，今年翟老师上课补充（fuzhizhantie）了部分p大随寄讲义里的内容，虽然copy进来还是显得很突兀，但讲义是份好讲义，值得一品：随机过程_陈大岳.pdf翟老师备课还是很认真的，就是整个学期下来内容实在太琐碎了，感觉把停时、强马氏性和滤流放在章节前面讲然后内容再精炼一下会减少不少重 >>more
给个9分吧。这门课本身没什么知识层面上的难度，作业量也不大，而且自学看PPT效果也不差，每次到课率那么低但兰妈妈一直忍着不点名可以说真得很良心。就是作业和考试太折磨人了，把”回归分析“这门课硬生生考成”回归寄算“。窝期中很多题目公式背错+按错寄算器彻底寄了，好在期末勉强捞回来一些。对付兰妈妈考试只需 >>more
关于课程具体内容建议参考其他评课，我就单纯从学习这门课角度上谈谈自己的感受。就如很多人所说，这门课本身是很枯燥乏味的，以及对于不少选修这门课的同学（也许包括我）来说，这门课并没有很多直接的用处。但是我一学期坚持学下来后，感觉收获颇丰，很好提升我的硬分析和寄算能力。前面整个Sobolev空间一章实际上 >>more
本学期的居家实验最大收获是：掌握了如下能力：1.最基本的数据处理能力；2.软件使用（如tracker、origin等）；3.信息整合和提取能力；额外收获：获得了如下能力：1.内卷能力；2.内卷抗压能力；但令人遗憾的是：对物理素养的提升没有任何帮助。（附图：需要通过爬群来解决问题大雾实验ddl续后爬 >>more
首先我吐槽乐老师选的这本教材，完全没有必要，完全不如Rotman的《抽象代数基础教程》，数论内容完全可以花15课时就能结束。。。其次，乐老师讲课大部分都是照本宣科，单调无趣！最后，乐老师出卷风格就是计算量大为出名，这门课也不例外。就说期中考考初等数论，都是计算和简单的判断题，完全失去学初等数论的意义 >>more
数学分析B1是一门大学数学的基础课，对大多数大一新生而言一开始就接触大学的数学课程不是很适应，而罗罗老师以基础、细致的风格就很适合很多初学者。罗罗老师讲课还是很细致，会把概念和定理用自己的思维给大家呈现出来。他偶尔还会上课开车讲点小故事，也有一小部分的拓展，这次期末考试最后一题就是他上课拓展的。人很 >>more