Curso de Verão: Álgebra Linear, Cálculo Multivariável e Aplicações Modernas
Stanford, Estados Unidos da América
DURAÇÃO
8 Weeks
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo integral
PRAZO DE INSCRIÇÃO
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PROPINAS
USD 7325
FORMATO DE ESTUDO
No campus
Introdução
Este curso oferece cobertura unificada de álgebra linear e cálculo diferencial multivariável. Ele discute aplicações que conectam o material a muitos campos quantitativos. A álgebra linear em grandes dimensões está na base das tarefas científicas, baseadas em dados e computacionais do século XXI.
A parte de álgebra linear do curso inclui ortogonalidade, independência linear, álgebra matricial e autovalores, bem como aplicações onipresentes: mínimos quadrados, regressão linear, cadeias de Markov (relevantes para dinâmica populacional, química molecular e PageRank), decomposição de valores singulares (essencial em compactação de imagens, modelagem de tópicos e trabalho com uso intensivo de dados nas ciências naturais) e muito mais.
O material de cálculo multivariável inclui otimização irrestrita via Graduateients e Hessians (usados para minimização de energia em física e química), otimização restrita (via multiplicadores de Lagrange, cruciais em economia), descida de Graduateient e a Regra da Cadeia multivariável (que fundamenta muitos algoritmos de aprendizado de máquina, como retropropagação) e o método de Newton (uma parte crucial de como o GPS funciona). O curso enfatiza cálculos juntamente com uma compreensão intuitiva de ideias-chave, tornando os alunos bem preparados para estudos adicionais de matemática e suas aplicações em outros campos.
A utilização generalizada de computadores torna mais importante, e não menos, que os utilizadores de matemática compreendam conceitos: em todos os campos científicos, os novos utilizadores de ferramentas quantitativas no futuro serão aqueles que compreendem ideias e como estas se ajustam a aplicações e exemplos.
Este é o único curso em Stanford cujo plano de estudos inclui quase toda a base matemática do CS 229, razão pela qual o CS 229 e o CS 230 o recomendam especificamente (ou outros cursos baseados nele). Para perguntas frequentes sobre as diferenças entre Math 51 e CME 100, consulte o FAQ na página de colocação no site do departamento de matemática.
Details
MATEMÁTICA 51
- Número da turma: 23055
- Course Cost: $6860.00
- Population: High School, Undergraduate, Graduate
- Units: 5
- Interest Area: Math and Data Science
- Course Format & Length: In-Person, 8 weeks
- Instrutores: A ser definido
- Dates: June 22, 2024 - August 18, 2024
- Pré-requisitos: MATEMÁTICA 21, MATEMÁTICA 42 ou diagnóstico de nivelamento em matemática (oferecido no site do Departamento de Matemática) para se inscrever neste curso
- Horário: Seg, Ter, Qua, Qui, Sex, 9h00 - 10h15
Events and Engagement
Workshops
Hosted through the Summer Academic Resource Center (SARC), we offer a variety of educational workshops to complement your academic pursuits. Presenters varying from Stanford affiliates, community partners, and graduate tutors will cover a wide range of topics from academic skills to career exploration. Past workshops included college preparedness, software exploration, and building your professional network.
Stanford Spaces
Explore the intellectual ecosystem of the Stanford campus. Tour museums like the Cantor Arts Center, visit unique campus spaces like the d.school, Frost Amphitheater, and O’Donohue Family Farm, and get to know the unique community of companies and innovators that gather at Stanford Research Park.
Stanford Voices
These small gatherings give you an opportunity to connect with Stanford faculty, fellows, and alumni to hear about their work or research, as well as the road that brought them there. Ask questions and continue your intellectual exploration—whether you're taking a course on the topic this summer or just curious.
Galeria
Instalações
Admissões
Resultado do programa
Ao final deste curso, você deverá ser capaz de:
- Relacionar a álgebra dos sistemas de equações lineares com a geometria dos vetores, adquirindo a capacidade de “ver” em dimensões muito além de 3 (pensar é ver!).
- Analise o comportamento de funções multivariáveis através de derivadas parciais e combine essas informações com ferramentas de álgebra linear (como matrizes e autovalores) para resolver problemas de otimização.
- Aplique suas habilidades visuais recém-adquiridas em grandes dimensões para obter insights sobre uma variedade de aplicações do mundo real em ciência de dados, ciências naturais e economia.
English Language Requirements
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