Agụmakwụkwọ na French
Random: Okwu Mmalite nke puru omume – Akụkụ 1 (POLYTECHNIQUE PARIS)
École Polytechnique, ụlọ ọrụ ama ama, na-enye nkuzi na-atọ ụtọ na Coursera nke isiokwu ya bụ "Random: mmalite nke ihe gbasara puru omume - Nkebi 1". Usoro a, nke na-adịru ihe dịka awa 27 gbasara izu atọ, bụ ohere pụrụiche maka onye ọ bụla nwere mmasị na ntọala nke ihe gbasara omume. Ezubere ka ọ bụrụ mgbanwe na ime mgbanwe n'ọsọ onye ọ bụla na-amụ ihe, nkuzi a na-enye ụzọ dị omimi na ịnweta ụzọ maka echiche puru omume.
Mmemme nwere modul 8 na-etinye aka, nke ọ bụla na-ekwu maka akụkụ ndị bụ isi nke ohere ohere, iwu puru omume otu, ntụ oyi, nnwere onwe, na mgbanwe mgbanwe. Modul ọ bụla na-emeju vidiyo nkọwa, agụmagụ na ajụjụ ndị ọzọ iji nwalee ma mekwaa ihe ọmụma enwetara. Ụmụ akwụkwọ nwekwara ohere iji nweta asambodo nwere ike ịkekọrịta mgbe ha gụsịrị akwụkwọ, na-agbakwunye uru dị ukwuu na njem ọkachamara ma ọ bụ agụmakwụkwọ ha.
Ndị nkuzi, Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes na Carl Graham, ndị niile jikọrọ aka na École Polytechnique, na-eweta nka ha na oke mmasị ha maka mgbakọ na mwepụ, na-eme ka nkuzi a abụghị naanị agụmakwụkwọ, kamakwa na-akpali akpali. Ma ị bụ nwa akwụkwọ mgbakọ na mwepụ, ọkachamara na-achọ ime ka ihe ọmụma gị dịkwuo omimi, ma ọ bụ naanị onye na-anụ ọkụ n'obi sayensị, nkuzi a na-enye ohere pụrụ iche ịbanye n'ime ụwa na-adọrọ mmasị nke ihe gbasara omume, nke ụfọdụ ndị kacha mma na-eduzi na École Polytechnique.
Random: Okwu Mmalite nke puru omume – Akụkụ 2 (POLYTECHNIQUE PARIS)
N'ịga n'ihu na mmụta kacha mma nke École Polytechnique, nkuzi "Random: mmeghe maka ihe gbasara nke puru omume - Nkebi nke 2" na Coursera bụ ihe na-aga n'ihu na-eme ka akụkụ nke mbụ pụta. Usoro a, nke e mere atụmatụ na ọ ga-ewe awa 17 na-agbasa n'ime izu atọ, na-emikpu ụmụ akwụkwọ n'echiche dị elu nke echiche nke puru omume, na-enye nghọta miri emi na ngwa ngwa nke ịdọ aka ná ntị na-adọrọ mmasị.
Site na modul 6 ahaziri nke ọma, nkuzi ahụ na-ekpuchi isiokwu ndị dị ka vectors random, nchikota nke ngụkọ iwu, iwu nke ọnụ ọgụgụ buru ibu, usoro Monte Carlo, na theorem nke etiti. Modul ọ bụla gụnyere vidiyo nkuzi, ọgụgụ na ajụjụ ajụjụ, maka ahụmịhe mmụta dị omimi. Usoro a na-enye ụmụ akwụkwọ ohere itinye aka n'ihe ahụ ma tinye echiche amụtara n'ụzọ bara uru.
Ndị nkuzi, Sylvie Méléard, Jean-René Chazottes na Carl Graham na-aga n'ihu na-eduzi ụmụ akwụkwọ site na njem mmụta a site na nka na mmasị ha maka mgbakọ na mwepụ. Ụzọ nkuzi ha na-eme ka nghọta nke echiche dị mgbagwoju anya ma na-akwado nyocha miri emi nke ihe gbasara omume.
Usoro nkuzi a dị mma maka ndị nweburu ntọala siri ike na ihe gbasara omume ma chọọ ịbawanye nghọta na ikike itinye echiche ndị a na nsogbu ndị siri ike karị. Site na-emecha a N'ezie, ụmụ akwụkwọ nwekwara ike irite a shareable akwụkwọ, na-egosipụta nkwa ha na ikike na nke a pụrụ iche ebe.
Okwu mmalite na tiori nkesa (POLYTECHNIQUE PARIS)
Usoro “Mmalite na tiori nke nkesa” nke École Polytechnique na Coursera nyere, na-anọchite anya nyocha pụrụ iche na nke miri emi nke ngalaba mgbakọ na mwepụ dị elu. Usoro a, nke na-adịru ihe dịka awa 15 gbasaa n'ime izu atọ, emebere ya maka ndị na-achọ ịghọta nkesa, echiche bụ isi na mgbakọ na mwepụ na nyocha.
Ihe omume a nwere modul 9, nke ọ bụla na-enye ngwakọta nke vidiyo mmụta, ọgụgụ na ajụjụ. Modul ndị a na-ekpuchi akụkụ dị iche iche nke echiche nkesa, gụnyere okwu ndị dị mgbagwoju anya dị ka ịkọwapụta ihe nrụpụta nke ọrụ nkwụsị na itinye ọrụ nkwụsị dị ka ihe ngwọta maka nha anya dị iche iche. Ụzọ a haziri ahazi na-enye ụmụ akwụkwọ ohere iji nwayọọ nwayọọ mara echiche ndị nwere ike iyi ihe egwu na mbụ.
Prọfesọ François Golse na Yvan Martel, bụ ndị otu ama ama na École Polytechnique, na-eweta nka dị ukwuu na nkuzi a. Nkuzi ha na-ejikọta agụm akwụkwọ siri ike na ụzọ nkuzi ọhụrụ, na-eme ka ọdịnaya nweta yana itinye aka maka ụmụ akwụkwọ.
Usoro nkuzi a dabara adaba maka ụmụ akwụkwọ nọ na mgbakọ na mwepụ, injinia, ma ọ bụ mpaghara metụtara ya bụ ndị na-achọ ime ka nghọta ha dị omimi banyere ngwa mgbakọ na mwepụ siri ike. Site n'ịmecha akwụkwọ a, ndị sonyere agaghị enweta ihe ọmụma bara uru, kamakwa ha ga-enwekwa ohere iji nweta akwụkwọ ikike nkekọrịta, na-agbakwụnye uru dị ukwuu na profaịlụ ọkachamara ma ọ bụ agụmakwụkwọ ha.
Okwu Mmalite nke Galois tiori Ụlọ akwụkwọ ọta akara PARIS
N'ịbụ nke École Normale Supérieure na Coursera na-enye ya, nkuzi "Mmalite nke Galois Theory" bụ nchọpụta na-adọrọ mmasị nke otu n'ime alaka kachasị dị omimi na nke nwere mmetụta nke mgbakọ na mwepụ ọgbara ọhụrụ.Na-adịru ihe dị ka awa 12, nkuzi a na-emikpu ụmụ akwụkwọ n'ime ụwa mgbagwoju anya na nke na-adọrọ adọrọ nke echiche Galois, ịdọ aka ná ntị agbanweela nghọta nke mmekọrịta dị n'etiti nhata polynomial na usoro algebra.
Usoro a lekwasịrị anya na ọmụmụ nke mgbọrọgwụ nke polynomials na okwu ha sitere na ọnụọgụgụ, ajụjụ bụ isi na algebra. Ọ na-enyocha echiche nke otu Galois, nke Évariste Galois webatara, nke na-ejikọta polynomial ọ bụla na otu nke permutations nke mgbọrọgwụ ya. Ụzọ a na-enye anyị ohere ịghọta ihe kpatara na ọ gaghị ekwe omume igosipụta mgbọrọgwụ nke ụfọdụ nhata polynomial site na usoro algebra, karịsịa maka polynomials nke ogo karịrị anọ.
Akwụkwọ ozi Galois, ihe bụ isi nke usoro ọmụmụ ahụ, na-ejikọta echiche ubi na tiori otu, na-enye echiche pụrụ iche na nkwụsi ike nke nha nhata radical. Usoro a na-eji echiche ndị bụ isi na algebra linear iji bịaruo echiche nke anụ ahụ ma webata echiche nke ọnụọgụ algebra, ka ị na-enyocha ìgwè nke permutations dị mkpa maka ọmụmụ nke otu Galois.
Ọzụzụ a bụ ihe ama ama maka ikike ya iweta echiche algebra gbagwojuru anya n'ụzọ dị mfe na nke dị mfe, na-enye ụmụ akwụkwọ ohere iweta nsonaazụ bara uru ngwa ngwa site na opekempe nke usoro iwu nkịtị. Ọ dị mma maka ụmụ akwụkwọ mgbakọ na mwepụ, physics, ma ọ bụ injinịa, yana ndị na-anụ ọkụ n'obi mgbakọ na mwepụ na-achọ ime ka nghọta ha dị omimi banyere nhazi algebra na ngwa ha.
Site na imecha usoro a, ndị sonyere agaghị enweta nghọta miri emi nke echiche Galois, mana ha ga-enwekwa ohere iji nweta asambodo nkekọrịta, na-agbakwunye uru dị ukwuu na profaịlụ ọkachamara ma ọ bụ agụmakwụkwọ ha.
Nyocha I (akụkụ 1): Okwu mmalite, echiche ndị bụ isi, ọnụọgụgụ n'ezie (Ụlọ akwụkwọ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)
Usoro “Analysis I (akụkụ 1): Prelude, isi echiche, ezigbo ọnụọgụgụ”, nke École Polytechnique Fédérale de Lausanne na-enye na edX, bụ mmalite dị omimi na echiche ndị bụ isi nke ezigbo nyocha. Agụmakwụkwọ izu ise a, chọrọ ihe dị ka awa 5-4 nke ọmụmụ kwa izu, emebere ka emechaa ya n'ọsọ nke gị.
Ọdịnaya ọmụmụ ahụ na-amalite site na mbido nke na-elegharị anya ma na-emewanye echiche mgbakọ na mwepụ dị mkpa dị ka ọrụ trigonometric (sin, cos, tan), ọrụ mmeghari (exp, ln), yana usoro mgbako maka ike, logarithms na mgbọrọgwụ. Ọ na-ekpuchikwa ntọala na ọrụ ndị bụ isi.
Isi ihe ọmụmụ ahụ na-elekwasị anya na sistemụ ọnụọgụ. Malite n'echiche nwere ọgụgụ isi nke ọnụọgụ eke, usoro ahụ na-akọwapụta ọnụọgụgụ nke ọma ma nyochaa akụrụngwa ha. A na-akwụ ụgwọ nlebara anya pụrụ iche na ọnụ ọgụgụ dị adị, webatara iji mejupụta oghere na ọnụ ọgụgụ ezi uche. Usoro a na-enye nkọwa axiomatic nke ezigbo ọnụọgụgụ wee mụọ akụrụngwa ha n'ụzọ zuru ezu, gụnyere echiche dị ka adịghị ike, nke kachasị elu, uru zuru oke na njirimara ndị ọzọ nke ezigbo ọnụọgụ.
Usoro mmụta a dị mma maka ndị nwere ihe ọmụma bụ isi nke mgbakọ na mwepụ ma chọọ ime ka nghọta ha dịkwuo omimi banyere nyocha ụwa n'ezie. Ọ bara uru karịsịa maka ụmụ akwụkwọ nke mgbakọ na mwepụ, physics, ma ọ bụ injinịa, yana onye ọ bụla nwere mmasị na nghọta siri ike nke ntọala mgbakọ na mwepụ.
Site n'ịmecha usoro a, ndị sonyere ga-enweta nghọta siri ike nke ọnụọgụgụ n'ezie na mkpa ha dị na nyocha, yana ohere iji nweta akwụkwọ ikike nkekọrịta, na-agbakwụnye uru dị ukwuu na profaịlụ ọkachamara ma ọ bụ agụmakwụkwọ.
Nyocha I (akụkụ 2): Mmalite nke ọnụọgụgụ dị mgbagwoju anya (Ụlọ akwụkwọ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)
Usoro “Analysis I (akụkụ 2): Okwu Mmalite na ọnụọgụ dị mgbagwoju anya”, nke École Polytechnique Fédérale de Lausanne nyere na edX, bụ mmalite na-adọrọ adọrọ nye ụwa nke ọnụọgụ dị mgbagwoju anya.Agụmakwụkwọ izu ise a, chọrọ ihe dị ka awa 2-4 nke ọmụmụ kwa izu, emebere ka emechaa ya n'ọsọ nke gị.
Usoro ahụ na-amalite site n'ịkpọsa nhata z^2 = -1, nke na-enweghị ngwọta na nhazi nke nọmba n'ezie, R. Nsogbu a na-eduga na ntinye nke nọmba mgbagwoju anya, C, ubi nke nwere R na-enye anyị ohere iji dozie dị otú ahụ. nhata. Usoro ọmụmụ ahụ na-enyocha ụzọ dị iche iche nke na-anọchi anya ọnụọgụ dị mgbagwoju anya ma na-atụle ngwọta maka nha nhata nke ụdị z^n = w, ebe n bụ nke N* na w na C.
Ihe pụtara ìhè n'ihe ọmụmụ a bụ ọmụmụ nke isi ihe gbasara algebra, nke bụ isi ihe pụta na mgbakọ na mwepụ. Usoro a na-ekpuchikwa isiokwu ndị dị ka ihe nnọchianya Cartesian nke ọnụọgụ dị mgbagwoju anya, ihe onwunwe elementrị ha, ihe dị iche iche maka ịba ụba, usoro Euler na de Moivre, na ụdị polar nke nọmba mgbagwoju anya.
Usoro nkuzi a dị mma maka ndị nwerelarị ihe ọmụma nke ọnụ ọgụgụ dị adị ma chọọ ịgbatị nghọta ha na ọnụọgụ mgbagwoju anya. Ọ bara uru karịsịa maka ụmụ akwụkwọ nke mgbakọ na mwepụ, physics, ma ọ bụ injinịa, yana onye ọ bụla nwere mmasị na nghọta miri emi nke algebra na ngwa ya.
Site n'ịmecha usoro a, ndị sonyere ga-enweta nghọta siri ike nke ọnụọgụ mgbagwoju anya na ọrụ ha dị mkpa na mgbakọ na mwepụ, yana ohere iji nweta akwụkwọ ikike nkekọrịta, na-agbakwunye uru dị ukwuu na profaịlụ ọkachamara ma ọ bụ agụmakwụkwọ ha.
Nyocha I (akụkụ 3): Usoro nke ezigbo ọnụọgụgụ I na II (Ụlọ akwụkwọ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)
Usoro “Analysis I (akụkụ 3): Usoro nke ezigbo ọnụọgụgụ I na II”, nke École Polytechnique Fédérale de Lausanne na-enye na edX, na-elekwasị anya na usoro nke ezigbo ọnụọgụgụ. Agụmakwụkwọ izu ise a, chọrọ ihe dị ka awa 4-4 nke ọmụmụ kwa izu, emebere ka emechaa ya n'ọsọ nke gị.
Echiche dị n'etiti usoro ọmụmụ a bụ njedebe nke usoro ọnụọgụgụ n'ezie. Ọ na-amalite site n'ịkọwa usoro nke ọnụọgụgụ n'ezie dịka ọrụ site na N ruo R. Dịka ọmụmaatụ, a na-enyocha usoro a_n = 1/2^n, na-egosi ka ọ na-abịaru nso efu. Usoro a na-ekwusi ike na nkọwapụta njedebe nke usoro wee mepụta ụzọ iji gosipụta ịdị adị nke oke.
Na mgbakwunye, usoro ahụ na-ewepụta njikọ n'etiti echiche nke oke na nke ndị na-adịghị ike na nke kachasị elu nke setịpụrụ. A na-egosipụta ngwa dị mkpa nke usoro nke ọnụọgụgụ n'ezie site n'eziokwu ahụ bụ na enwere ike ịtụle ọnụọgụ ọ bụla dị ka njedebe nke usoro ọnụọgụ ọnụọgụgụ. Usoro a na-enyochakwa usoro Cauchy na usoro akọwapụtara site na ntinye linear, yana usoro Bolzano-Weierstrass.
Ndị sonyere ga-amụtakwa maka usoro ọnụọgụgụ, yana mmalite nke ihe atụ dị iche iche na njirisi njikọta, dị ka akara d'Alembert, criterion Cauchy, na akara Leibniz. Usoro a na-ejedebe na ọmụmụ usoro ọnụọgụgụ na oke.
Usoro mmụta a dị mma maka ndị nwere ihe ọmụma bụ isi nke mgbakọ na mwepụ ma chọọ ime ka nghọta ha dị omimi banyere usoro ọnụọgụgụ n'ezie. Ọ bara uru karịsịa maka ụmụ akwụkwọ nke mgbakọ na mwepụ, physics ma ọ bụ injinịa. Site na imecha usoro mmụta a, ndị sonyere ga-eme ka nghọta ha gbasara mgbakọ na mwepụ ma nwee ike nweta akwụkwọ ikike nkekọrịta, ihe bara uru maka mmepe ọkachamara ma ọ bụ agụmakwụkwọ.
Nchọpụta ezigbo ọrụ na-aga n'ihu: Nyocha I (akụkụ 4) (Ụlọ akwụkwọ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)
Na "Analysis I (akụkụ 4): Oke nke ọrụ, ọrụ na-aga n'ihu", École Polytechnique Fédérale de Lausanne na-enye njem na-adọrọ mmasị n'ime ọmụmụ nke ezigbo ọrụ nke ezigbo mgbanwe.Usoro a, na-adịgide adịgide izu 4 yana awa 4 ruo 5 nke ọmụmụ ihe kwa izu, dị na edX ma na-enye ohere ọganihu n'ọsọ nke gị.
Akụkụ a nke usoro ọmụmụ na-amalite site na iwebata ezigbo ọrụ, na-ekwusi ike na njirimara ha dị ka monotonicity, parity, na periodicity. Ọ na-enyocha ọrụ n'etiti ọrụ ma webata ọrụ dị iche iche dị ka ọrụ hyperbolic. Enyere nlebara anya pụrụ iche na ọrụ akọwara n'usoro nzọụkwụ, gụnyere ọrụ Signum na Heaviside, yana mgbanwe affine.
Isi ihe ọmụmụ ahụ na-elekwasị anya na njedebe dị nkọ nke ọrụ n'otu oge, na-enye ihe atụ doro anya nke oke ọrụ. Ọ na-ekpuchikwa echiche nke oke aka ekpe na aka nri. Na-esote, usoro mmụta ahụ na-elele oke ọrụ na-enweghị ngwụcha ma na-enye ngwaọrụ dị mkpa maka ịgbakọ oke, dị ka usoro iwu cop.
Akụkụ bụ isi nke usoro mmụta ahụ bụ iwebata echiche nke ịga n'ihu, akọwapụtara n'ụzọ abụọ dị iche iche, yana iji ya gbasaa ọrụ ụfọdụ. Usoro a na-ejedebe na ọmụmụ banyere ịga n'ihu na etiti oghere.
Usoro mmụta a bụ ohere na-eme ka ndị na-achọ ime ka nghọta ha dịkwuo mma maka ọrụ dị adị na nke na-aga n'ihu. Ọ dị mma maka ụmụ akwụkwọ nke mgbakọ na mwepụ, physics ma ọ bụ injinia. Site n'ịmecha usoro mmụta a, ndị sonyere agaghị eme ka ọhụụ mgbakọ na mwepụ ha gbasaa, kamakwa ha ga-enwekwa ohere ịnweta asambodo na-akwụghachi ụgwọ, na-emeghe ụzọ maka echiche agụmakwụkwọ ọhụrụ ma ọ bụ ọkachamara.
Ịchọgharị ọrụ dị iche iche: Nyocha I (akụkụ 5) (Ụlọ akwụkwọ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)
École Polytechnique Fédérale de Lausanne, na onyinye mmụta ya na edX, na-enye "Analysis I (akụkụ 5): Ọrụ na-aga n'ihu na ọrụ dị iche iche, ọrụ mmepụta". Usoro izu anọ a, na-achọ ihe dị ka awa 4-5 nke ọmụmụ kwa izu, bụ nyocha miri emi nke echiche nke iche iche na ịga n'ihu nke ọrụ.
Usoro ahụ na-amalite site na nyocha miri emi nke ọrụ na-aga n'ihu, na-elekwasị anya na ihe onwunwe ha karịa oge mechiri emechi. Akụkụ a na-enyere ụmụ akwụkwọ aka ịghọta kacha na kacha nta nke ọrụ na-aga n'ihu. Usoro ahụ na-ewebata usoro nke bisection wee weta usoro ihe ọmụmụ dị mkpa dị ka usoro uru nke etiti na isi ihe a kapịrị ọnụ.
Akụkụ etiti nke usoro ahụ na-etinye aka na ọdịiche dị iche iche na ọrụ dị iche iche. Ụmụ akwụkwọ na-amụta ịkọwapụta echiche ndị a ma ghọta nhata ha. Usoro ahụ na-eleba anya n'iwu nke ọrụ mmepụta ma nyochaa njirimara ya nke ọma, gụnyere ọrụ algebra na ọrụ mmepụta.
Otu akụkụ dị mkpa nke usoro ọmụmụ ahụ bụ ọmụmụ nke njirimara nke ọrụ dị iche iche, dị ka ihe mmepụta nke ihe mejupụtara ọrụ, usoro Rolle's theorem, na usoro mmụba dị oke. Usoro ahụ na-enyochakwa ịga n'ihu nke ọrụ mmepụta ihe na ihe ọ pụtara na monotonicity nke ọrụ dị iche iche.
Usoro a bụ ohere magburu onwe ya maka ndị chọrọ ime ka nghọta ha dị iche iche na ọrụ dị iche iche na-aga n'ihu. Ọ dị mma maka ụmụ akwụkwọ nke mgbakọ na mwepụ, physics ma ọ bụ injinia. Site n'ịmecha usoro mmụta a, ndị sonyere agaghị eme ka nghọta ha gbasara echiche mgbakọ na mwepụ bụ isi, ma ha ga-enwekwa ohere iji nweta asambodo na-akwụghachi ụgwọ, na-emeghe ụzọ maka ohere agụmakwụkwọ ma ọ bụ ọkachamara ọhụrụ.
Na-emikpu na nyocha mgbakọ na mwepụ: Nyocha I (akụkụ 6) (Ụlọ akwụkwọ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)
Usoro “Analysis I (akụkụ nke 6): Ọmụmụ ihe gbasara ọrụ, mmepe pere mpe”, nke École Polytechnique Fédérale de Lausanne na-enye na edX, bụ nyocha miri emi nke ọrụ na oke mmepe ha. Usoro ọmụmụ izu anọ a, nke nwere ọrụ nke awa 4 ruo 5 kwa izu, na-enye ndị mmụta ohere ịga n'ihu n'ọsọ nke ha.
Isi nke nkuzi a na-elekwasị anya na nyocha miri emi nke ọrụ, na-eji theorems nyochaa ọdịiche ha. Ka emechara usoro mmụta mmụba dị oke, usoro ahụ na-elele mkpokọta ya. Akụkụ dị mkpa nke ịmụ ọrụ bụ ịghọta omume ha na njedebe. Iji mee nke a, usoro ahụ na-ewebata iwu Bernoulli-l'Hospital, ngwá ọrụ dị mkpa maka ikpebi oke mgbagwoju anya nke ụfọdụ okwu.
Usoro ahụ na-enyochakwa ihe ngosi eserese nke ọrụ, na-enyocha ajụjụ ndị dị ka ịdị adị nke mpaghara ma ọ bụ zuru ụwa ọnụ maxima ma ọ bụ minima, yana convexity ma ọ bụ concavity nke ọrụ. Ụmụ akwụkwọ ga-amụta ịmata asymptotes dị iche iche nke ọrụ.
Isi ihe ọzọ siri ike nke usoro ahụ bụ iwebata mgbasawanye mmachi nke ọrụ, nke na-enye nsoro polynomial n'akụkụ ebe enyere. Mmepe ndị a dị mkpa iji mee ka ngụkọ nke oke na ọmụmụ ihe njirimara nke ọrụ dị mfe. Usoro ahụ na-ekpuchikwa usoro integer na radius nke convergence ha, yana usoro Taylor, ngwá ọrụ dị ike maka ịnọchite anya ọrụ dị iche iche.
Usoro nkuzi a bụ ihe bara uru maka ndị na-achọ ime ka nghọta ha banyere ọrụ na ngwa ha na mgbakọ na mwepụ. Ọ na-enye echiche bara ụba na nkọwa zuru oke na echiche ndị bụ isi na nyocha mgbakọ na mwepụ.
Ọkachamara nke njikọta: Nyocha I (akụkụ 7) (Ụlọ akwụkwọ POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE)
Usoro "Analysis I (akụkụ nke 7): Njikọ na-enweghị njedebe na nke doro anya, ntinye (isiakwụkwọ ahọpụtara)", nke École Polytechnique Fédérale de Lausanne na-enye na edX, bụ nyocha zuru ezu nke ntinye ọrụ. Modul a, na-adịru izu anọ yana itinye aka na awa 4 ruo 5 kwa izu, na-enye ndị mmụta ohere ịchọpụta aghụghọ dị iche iche nke ntinye n'otu ntabi anya.
Usoro ahụ na-amalite site na nkọwa nke ihe na-adịghị agwụ agwụ na njedebe, na-ewebata ihe mgbagwoju anya site na nchịkọta Riemann na nchikota elu na nke ala. Ọ na-atụlekwa isi ihe atọ dị mkpa nke ihe ndị a kapịrị ọnụ: linearity of integral, subdivision of the integration domain, and monotonicity of the integral.
Isi ihe dị n'etiti usoro ọmụmụ ahụ bụ ụkpụrụ pụtara maka ọrụ na-aga n'ihu na akụkụ, nke egosiri n'ụzọ zuru ezu. Usoro a na-erute njedebe ya site na isi okwu nke mgbako integral, na-ewebata echiche nke antiderivative nke ọrụ. Ụmụ akwụkwọ na-amụta usoro njikọ dị iche iche, dị ka ntinye site na akụkụ, mgbanwe mgbanwe, na ntinye site na ntinye.
Usoro a na-emechi na ọmụmụ nke ntinye nke otu ọrụ, gụnyere ntinye nke mgbasawanye nke ọrụ, ntinye nke usoro integer, na ntinye nke ọrụ na-aga n'ihu. Usoro ndị a na-ekwe ka integrals nke ọrụ nwere ụdị pụrụ iche na-agbakọ nke ọma. N'ikpeazụ, usoro ọmụmụ ahụ na-enyocha integrals n'ozuzu, kọwaa site na ịgafe oke na integrals, ma na-egosi ihe atụ doro anya.
Nkuzi a bu ihe bara uru maka ndi na-acho imuta mmekorita, ihe di nkpa na mgbakọ na mwepụ. Ọ na-enye echiche zuru oke na nke bara uru gbasara mwekota, na-eme ka nkà mgbakọ na mwepụ na-amụbawanye nke ụmụ akwụkwọ.
Agụmakwụkwọ na Bekee
Mmalite nke Models Linear na Matrix Algebra (Harvard)
Mahadum Harvard, site na ikpo okwu HarvardX ya na edX, na-enye nkuzi a "Okwu mmalite nke Linear Models na Matrix Algebra". Ọ bụ ezie na a na-akụzi ihe ọmụmụ n'asụsụ Bekee, ọ na-enye ohere pụrụ iche ịmụta ntọala nke algebra matrix na ụdị linear, nkà dị mkpa n'ọtụtụ ebe sayensị.
Usoro ọmụmụ izu anọ a, nke chọrọ awa 2 ruo 4 kwa izu, ka emebere ya ka ọ gụchaa n'ọsọ nke gị. Ọ na-elekwasị anya na iji asụsụ mmemme R iji tinye ụdị linear na nyocha data, karịsịa na sayensị ndụ. Ụmụ akwụkwọ ga-amụta ijikwa algebra matrix wee ghọta ngwa ya na nhazi nnwale na nyocha data dị elu.
Ihe omume a na-ekpuchi akara algebra matrix, arụmọrụ matrix, itinye algebra matrix na nyocha data, ụdị ahịrị, na mmalite nke ire ere QR. Usoro nkuzi a bụ akụkụ nke usoro ọmụmụ asaa, nke enwere ike iwere ya n'otu n'otu ma ọ bụ dịka akụkụ nke asambodo ọkachamara abụọ na nyocha data maka Science Sciences na Genomic Data Analysis.
Usoro mmụta a dị mma maka ndị na-achọ inweta nkà na nhazi ndekọ ọnụ ọgụgụ na nyocha data, karịsịa na ọnọdụ sayensị ndụ. Ọ na-enye ntọala siri ike maka ndị chọrọ ịga n'ihu nyocha matrix algebra na ngwa ya na mpaghara sayensị na nyocha dị iche iche.
Ihe omume Master (Harvard)
LNdepụta egwu “Statistics 110: Probability” na YouTube, nke Joe Blitzstein nke Mahadum Harvard kụziri n'asụsụ bekee, bụ ihe bara uru maka ndị na-achọ ime ka ha ghọtakwuo ihe gbasara puru omume.. Ndepụta egwu egwu gụnyere vidiyo nkuzi, ihe nyocha, yana ihe omume mmemme karịrị 250 nwere azịza zuru ezu.
Usoro Bekee a bụ mmeghe zuru oke maka ihe gbasara nke puru omume, nke ewepụtara dị ka asụsụ dị mkpa na usoro ngwaọrụ maka ịghọta ọnụ ọgụgụ, sayensị, ihe egwu na enweghị usoro. Echiche ndị a kuziri na-adabara n'akụkụ dị iche iche dị ka ọnụ ọgụgụ, sayensị, injinia, akụnụba, ego na ndụ kwa ụbọchị.
Isiokwu ndị ekpuchiri gụnyere isi ihe gbasara ihe gbasara puru omume, mgbanwe na-enweghị usoro na nkesa ha, nkesa otu na nke dị iche iche, njedebe theorems, na agbụ Markov. Usoro mmụta ahụ chọrọ ịma tupu oge maka mgbako dị iche iche na ịma nke ọma na matrices.
Maka ndị nwere ntụsara ahụ na bekee ma na-achọsi ike inyocha ụwa nke puru omume na omimi, usoro mmụta Harvard a na-enye ohere mmụta na-abawanye ụba. Ị nwere ike ịnweta listi ọkpụkpọ na ihe niile dị n'ime ya ozugbo na YouTube.
Akọwara ihe gbasara omume. Agụmakwụkwọ nwere ndepụta okwu French (Harvard)
Usoro "Fat Chance: Probability from the Ground Up," nke HarvardX na-enye na edX, bụ mmeghe na-adọrọ mmasị maka ihe gbasara puru omume na ọnụ ọgụgụ. Ọ bụ ezie na a na-akụzi ihe ọmụmụ ahụ n'asụsụ Bekee, ọ bụ ndị na-ege ntị na-asụ French na-enweta ekele maka ndepụta okwu French dị.
Nke a na-izu N'ezie, na-achọ 3 ka 5 awa nke ọmụmụ kwa izu, e mere maka ndị ọhụrụ na-amụ nke ihe gbasara nke puru omume ma ọ bụ na-achọ ihe ịnwetanwu nyochaa nke isi echiche tupu debanye aha na a ọnụ ọgụgụ ọmụmụ. "Fat Chance" na-emesi ike ịzụlite echiche mgbakọ na mwepụ kama iburu okwu na usoro n'isi.
Modul mbụ na-ewebata nkà ọgụgụ isi, nke a na-etinyezi na nsogbu puru omume dị mfe. Modul ndị na-esote na-enyocha ka a ga-esi meghari echiche na usoro ndị a iji lebara ọtụtụ nsogbu nke puru omume anya. Usoro a na-ejedebe na mmalite nke ọnụ ọgụgụ site na echiche nke uru a na-atụ anya ya, ọdịiche na nkesa nkịtị.
Usoro nkuzi a dị mma maka ndị na-achọ ịbawanye ikike iche echiche ha ma ghọta ntọala nke ihe gbasara puru omume na ọnụ ọgụgụ. Ọ na-enye nleba anya na-abawanye ụba na ọdịdị mgbakọ na mwepụ yana otu o si emetụta nghọta ihe egwu na enweghị usoro.
Ntụnye ọnụ ọgụgụ na Nlereanya maka Nnwale Nleba Dị Elu (Harvard)
Usoro "Ntuba ọnụ ọgụgụ na Modeling for High-throughput Experiments" n'asụsụ Bekee gbadoro ụkwụ na usoro eji eme ntinye ọnụ ọgụgụ na data dị elu. Usoro izu anọ a, nke chọrọ awa 2-4 nke ọmụmụ kwa izu, bụ ihe bara uru maka ndị na-achọ ịghọta na itinye usoro ọnụ ọgụgụ dị elu na ntọala nyocha data.
Mmemme ahụ na-ekpuchi isiokwu dị iche iche, gụnyere ọtụtụ nsogbu ntụnyere, ọnụego njehie, usoro njikwa ọnụego njehie, ọnụego nchọpụta ụgha, q-ụkpụrụ, na nyocha data nyocha. Ọ na-ewebata nhazi ihe ndekọ ọnụ ọgụgụ yana ngwa ya na data dị elu, na-ekwurịta nkesa parametric dị ka binomial, exponential, na gamma, ma na-akọwa oke nleba anya.
Ụmụ akwụkwọ ga-amụta ka esi etinye echiche ndị a n'ọnọdụ dị ka usoro ọgbọ ọzọ na data microarray. Usoro a na-ekpuchikwa ụdị usoro nhazi na ụkpụrụ Bayesian, yana ihe atụ bara uru nke ojiji ha.
Usoro mmụta a dị mma maka ndị na-achọ ime ka nghọta ha dị omimi banyere ntinye ọnụ ọgụgụ na ịmegharị ihe na nyocha sayensị ọgbara ọhụrụ. Ọ na-enye echiche dị omimi banyere nyocha ọnụ ọgụgụ nke data dị mgbagwoju anya ma bụrụ ihe magburu onwe ya maka ndị nchọpụta, ụmụ akwụkwọ na ndị ọkachamara na ngalaba nke sayensị ndụ, bioinformatics na ọnụ ọgụgụ.
Okwu Mmalite nke puru omume (Harvard)
Usoro “Mmabata nke puru omume”, nke HarvardX na-enye na edX, bụ nyocha miri emi nke ihe gbasara omume, asụsụ dị mkpa na ngwa maka ịghọta data, ohere, na ejighị n'aka. Ọ bụ ezie na a na-akụzi ihe ọmụmụ ahụ n'asụsụ Bekee, ọ bụ ndị na-ege ntị na-asụ French na-enweta ekele maka ndepụta okwu French dị.
Usoro izu iri a, nke chọrọ awa 5-10 nke ọmụmụ kwa izu, na-achọ iweta ezi uche na ụwa jupụtara na ohere na ejighị n'aka. Ọ ga-enye ngwaọrụ ndị achọrọ iji ghọta data, sayensị, nkà ihe ọmụma, injinia, akụnụba na ego. Ọ bụghị naanị na ị ga-amụta otu esi edozi nsogbu teknụzụ dị mgbagwoju anya, kamakwa otu esi etinye ihe ngwọta ndị a na ndụ kwa ụbọchị.
N'iji atụ sitere na nyocha ahụike ruo amụma egwuregwu, ị ga-enweta ntọala siri ike maka ọmụmụ nke ntinye ọnụ ọgụgụ, usoro stochastic, algọridim na-enweghị usoro, na isiokwu ndị ọzọ ebe enwere ike dị mkpa.
Usoro nkuzi a dị mma maka ndị na-achọ ịbawanye nghọta ha nke ejighị n'aka na ohere, na-ebu amụma dị mma, na ịghọta mgbanwe mgbanwe. Ọ na-enye echiche bara ụba na nkesa puru omume nkịtị ejiri na ọnụ ọgụgụ na sayensị data.
Calculus etinyere (Harvard)
Usoro “Calculus Applied!”, nke Harvard na-enye na edX, bụ nyocha miri emi nke ngwa nke otu mgbako na-agbanwe agbanwe na sayensị mmekọrịta ọha na eze, ndụ na anụ ahụ. Usoro a, kpamkpam n'asụsụ Bekee, bụ ohere magburu onwe ya maka ndị na-achọ ịghọta otú e si etinye mgbakọ n'ọrụ na ọnọdụ ọkachamara n'ezie.
Izu iri na-adịru ma na-achọ n'etiti awa 3 na 6 ọmụmụ kwa izu, nkuzi a gafere akwụkwọ ọgụgụ ọdịnala. Ọ na-arụkọ ọrụ na ndị ọkachamara sitere na ngalaba dị iche iche iji gosi ka e si eji mgbako enyocha na dozie nsogbu ụwa n'ezie. Ụmụ akwụkwọ ga-enyocha ngwa dị iche iche, sitere na nyocha akụ na ụba ruo n'ụdị ụdị ndụ.
Usoro ihe omume ahụ na-ekpuchi ojiji nke usoro, integrals, iche iche equation, na-emesi mkpa nke mgbakọ na mwepụ ụdị na parameters. Emebere ya maka ndị nwere nghọta bụ isi nke mgbako na-agbanwe agbanwe ma nwee mmasị na ngwa ya bara uru na mpaghara dị iche iche.
Usoro nkuzi a zuru oke maka ụmụ akwụkwọ, ndị nkuzi, na ndị ọkachamara na-achọ ime ka nghọta ha dị omimi banyere mgbako ma chọpụta ngwa ya n'ezie.
Okwu mmalite nke mgbakọ na mwepụ (Stanford)
Usoro “Mmalite nke Echiche mgbakọ na mwepụ”, nke Mahadum Stanford na Coursera nyere, bụ imikpu n'ime ụwa echiche mgbakọ na mwepụ. Ọ bụ ezie na a na-akụzi ihe ọmụmụ ahụ n'asụsụ Bekee, ọ bụ ndị na-ege ntị na-asụ French na-enweta ekele maka ndepụta okwu French dị.
Agụmakwụkwọ izu asaa a na-achọ ihe dị ka awa 38 n'ozuzu ya, ma ọ bụ ihe dị ka awa iri na abụọ kwa izu, bụ maka ndị chọrọ ịzụlite echiche mgbakọ na mwepụ, dị iche na ịme mgbakọ na mwepụ dịka a na-egosipụtakarị na usoro ụlọ akwụkwọ. Usoro mmụta ahụ lekwasịrị anya n'ịzụlite ụzọ echiche "n'èzí igbe", nkà bara uru n'ụwa taa.
Ụmụ akwụkwọ ga-enyocha otú ndị ọkachamara mgbakọ na mwepụ si eche iji dozie nsogbu ndị dị adị n'ezie, ma ha sitere na ụwa kwa ụbọchị, na sayensị, ma ọ bụ na mgbakọ na mwepụ n'onwe ya. Usoro a na-enyere aka ịzụlite ụzọ iche echiche dị oke mkpa, na-agabiga usoro mmụta iji dozie nsogbu ndị na-enweghị isi.
Usoro nkuzi a dị mma maka ndị na-achọ ime ka echiche ha dị ike ma ghọta ntọala nke echiche mgbakọ na mwepụ. Ọ na-enye nleba anya na-enye afọ ojuju gbasara mkpokọta mgbakọ na mwepụ yana itinye ya n'ịghọta nsogbu ndị siri ike.
Mmụta Statistical na R (Stanford)
Usoro mmụta “Statistical Learning with R” nke Stanford na-enye, bụ mmalite nke etiti maka mmụta a na-elekọta, na-elekwasị anya na nlọghachi azụ na ụzọ nhazi ọkwa. Usoro a, kpamkpam n'asụsụ Bekee, bụ ihe bara uru maka ndị na-achọ ịghọta na itinye usoro nchịkọta akụkọ n'ọhịa nke sayensị data.
Na-adịgide adịgide izu iri na otu na-achọ 3-5 awa nke ọmụmụ kwa izu, N'ezie na-ekpuchi ma omenala na ọhụrụ ụzọ ọhụrụ na-akpali akpali na statistical modeling, na otu esi eji ha na R mmemme asụsụ. nke N'ezie emelitere na 2021 maka nke abụọ mbipụta nke. akwụkwọ ntuziaka.
Isiokwu ekpuchiri gụnyere nkwụghachi azụ linear na polynomial, logistic regression na linear discriminant analysis, cross-validation and bootstrapping, model selection and regularization method (ridge and lasso), nononlinear model, splines and generalized additive model, osisi dabeere na osisi, random ọhịa na nkwalite. , na-akwado igwe vector, netwọk neural na mmụta miri emi, ụdị nlanarị, na ọtụtụ ule.
Usoro mmụta a dị mma maka ndị nwere isi ihe ọmụma nke ọnụ ọgụgụ, linear algebra, na sayensị kọmputa, na ndị na-achọ ime ka nghọta ha dị omimi banyere mmụta statistical na ngwa ya na sayensị data.
Otu esi amụta mgbakọ na mwepụ: nkuzi maka onye ọ bụla (Stanford)
Usoro “Otu esi amụta mgbakọ na mwepụ: Maka ụmụ akwụkwọ”, nke Stanford nyere. Bụ nkuzi ịntanetị n'efu maka ndị na-amụ ọkwa mgbakọ na mwepụ niile. Kpamkpam na Bekee, ọ na-ejikọta ozi dị mkpa gbasara ụbụrụ yana ihe akaebe ọhụrụ gbasara ụzọ kacha mma isi bịaruo mgbakọ na mwepụ.
Na-adịru izu isii ma na-achọ 1 ruo 3 awa ọmụmụ kwa izu. Emebere nkuzi a iji gbanwee mmekọrịta ụmụ akwụkwọ na mgbakọ na mwepụ. Ọtụtụ ndị mmadụ enweela ahụmahụ na-adịghị mma na mgbakọ na mwepụ, na-eduga n'ịkpọasị ma ọ bụ ọdịda. Usoro nkuzi a bu n'obi inye ndị mmụta ozi ha chọrọ ka ha nwee mmasị na mgbakọ na mwepụ.
Ekpuchiri isiokwu ndị dị ka ụbụrụ na mmụta mgbakọ na mwepụ. A na-ekpuchikwa akụkọ ifo gbasara mgbakọ na mwepụ, echiche, mmejọ na ọsọ. Mgbanwe ọnụọgụgụ, echiche mgbakọ na mwepụ, njikọ, ụdị ọnụọgụ bụkwa akụkụ nke mmemme. A naghị echefu ihe nnọchianya nke mgbakọ na mwepụ na ndụ, kamakwa na ọdịdị na ọrụ. Emebere usoro ahụ site na nkuzi njikọ aka na-arụsi ọrụ ike, na-eme ka mmụta na-emekọrịta ihe na ike.
Ọ bụ ihe bara uru maka onye ọ bụla chọrọ ịhụ mgbakọ na mwepụ n'ụzọ dị iche. Zụlite nghọta miri emi na nke ziri ezi banyere ọzụzụ a. Ọ dị mma karịsịa maka ndị nwere ahụmahụ na-adịghị mma na mgbakọ na mwepụ n'oge gara aga ma na-achọ ịgbanwe echiche a.
Njikwa puru omume (Stanford)
Usoro “Mmalite maka njikwa ihe gbasara puru omume”, nke Stanford na-enye, bụ okwu mmalite nke ịdọ aka ná ntị nke njikwa ihe gbasara puru omume. Ogige a gbadoro ụkwụ n'izikọrịta ozi na ịgbakọ ejighị n'aka n'ụdị tebụl data a na-enyocha nke akpọrọ Stochastic Information Packets (SIPs). Usoro izu iri a chọrọ 1 ruo 5 awa ọmụmụ kwa izu. Obi abụọ adịghị ya na ọ bụ ihe bara uru maka ndị na-achọ ịghọta na itinye usoro ọnụọgụgụ na ngalaba sayensị data.
Usoro ọmụmụ ahụ na-ekpuchi isiokwu ndị dị ka ịmata "Flaw of Averages," otu njehie nhazi nke na-ebilite mgbe ọnụọgụgụ ndị na-ejighị n'aka na-anọchi anya ya, na-abụkarị nkezi. Ọ na-akọwa ihe kpatara ọtụtụ ọrụ ji egbu oge, karịa mmefu ego na n'okpuru mmefu ego. Usoro a na-akụzikwa Arithmetic na-ejighị n'aka, nke na-eji ntinye aka na-ejighị n'aka na-eme mgbako, na-ebute nsonaazụ na-ejighị n'aka nke ị nwere ike gbakọọ nsonaazụ nkezi nke ọma yana ohere nke imezu ebumnuche akọwapụtara.
Ụmụ akwụkwọ ga-amụta otu esi emepụta simulations mmekọrịta nke enwere ike ịkekọrịta ya na onye ọrụ Excel ọ bụla na-achọghị add-ins ma ọ bụ macros. Ụzọ a dabara adaba maka Python ma ọ bụ gburugburu mmemme ọ bụla na-akwado nhazi.
Usoro a dị mma maka ndị nwere ahụ iru ala na Microsoft Excel ma na-achọ ime ka nghọta ha dịkwuo mma banyere njikwa ihe gbasara omume na ngwa ya na sayensị data.
Sayensị nke ejighị n'aka na data (MIT)
Usoro "ihe gbasara nke puru omume - Sayensị nke ejighị n'aka na data", nke Massachusetts Institute of Technology (MIT) nyere. Bụ isi mmalite nke sayensị data site na ụdị nke puru omume. Usoro a na-ewe izu iri na isii, na-achọ 10 ruo 14 awa ọmụmụ kwa izu. Ọ dabara na akụkụ nke mmemme MIT MicroMasters na ọnụ ọgụgụ na sayensị data.
Usoro mmụta a na-enyocha ụwa nke ejighị n'aka: site na ihe mberede na ahịa ego na-atụghị anya ya na nkwukọrịta. Nlere anya nke puru omume na mpaghara metụtara nke ntinye ọnụ ọgụgụ. Bụ igodo abụọ iji nyochaa data a na ime amụma dị mma nke sayensị.
Ụmụ akwụkwọ ga-achọpụta nhazi na ihe ndị bụ isi nke ụdị puru omume. Gụnyere mgbanwe na-enweghị usoro, nkesa ha, ụzọ na ndịiche. Usoro nkuzi ahụ kpuchirikwa usoro nrịba ama. Iwu nke ọnụ ọgụgụ buru ibu na ngwa ha, yana usoro enweghị usoro.
Usoro a zuru oke maka ndị chọrọ ihe ọmụma bụ isi na sayensị data. Ọ na-enye echiche zuru oke na ụdị nke puru omume. Site na ihe ndị bụ isi na usoro enweghị usoro na ntinye ọnụ ọgụgụ. Ihe a niile bara uru karịsịa maka ndị ọkachamara na ụmụ akwụkwọ. Karịsịa na ngalaba sayensị data, injinia na ọnụ ọgụgụ.
Ihe gbasara puru omume na ntinye aka (MIT)
Ụlọ ọrụ Massachusetts Institute of Technology (MIT) na-enye usoro "Computational Probability and Inference" na Bekee. Ihe omume a na-agụnye ntinye ọkwa etiti maka nyocha na ntinye aka nke puru omume. Usoro izu iri na abụọ a, na-achọ 4-6 awa ọmụmụ kwa izu, bụ nchọpụta na-adọrọ mmasị banyere otu esi eji ohere na ntinye aka mee ihe na mpaghara dị iche iche dị ka nzacha spam, mobile bot navigation, ma ọ bụ ọbụna na egwuregwu atụmatụ dị ka Jeopardy na Go.
N'ime nkuzi a, ị ga-amụta ụkpụrụ nke ihe gbasara nke puru omume na ntinye aka na otu esi emejuputa ha na mmemme kọmputa nke na-atụgharị uche na-ejighị n'aka ma na-ebu amụma. Ị ga-amụta maka usoro data dị iche iche maka ịchekwa nkesa nke puru omume, dị ka ụdị eserese nke puru omume, wee mepụta algọridim dị mma maka iji usoro data ndị a tụgharịa uche.
N'ọgwụgwụ nkuzi a, ị ga-ama ka esi egosipụta nsogbu nke ụwa n'ezie na ihe gbasara omume yana otu esi eji ụdị pụta maka ntinye. Ọ dịghị mkpa ka ị nweta ahụmịhe mbụ na ihe gbasara puru omume ma ọ bụ ntinye, mana ị ga-enwe ahụ iru ala na mmemme Python bụ isi na mgbako.
Usoro mmụta a bụ nnukwu ihe enyemaka maka ndị na-achọ ịghọta na itinye usoro ndekọ ọnụ ọgụgụ na ngalaba sayensị data, na-enye echiche zuru oke na ụdị puru omume na ntinye ọnụ ọgụgụ.
N'obi nke ejighị n'aka: MIT Demystifies Probability
Na N'ezie "Okwu Mmalite nke puru omume Part II: Inference Processes", Massachusetts Institute of Technology (MIT) na-enye ihe dị elu imikpu n'ime ụwa nke puru omume na inference. Nke a N'ezie, kpamkpam na English, bụ a ezi uche na-aga n'ihu nke akụkụ mbụ, ndakpu miri n'ime data analysis na sayensị nke ejighị n'aka.
N'ime oge nke izu iri na isii, na ntinye aka nke awa 6 kwa izu, usoro a na-enyocha iwu nke ọnụ ọgụgụ buru ibu, ụzọ ntinye nke Bayesian, ọnụ ọgụgụ oge gboo, na usoro enweghị usoro dị ka usoro Poisson na agbụ nke Markov. Nke a bụ nyocha siri ike, ezubere maka ndị nweburu ntọala siri ike na ihe gbasara omume.
Usoro mmụta a pụtara ìhè maka ụzọ nleba anya ya, ebe ọ na-ejigide mgbakọ mgbakọ na mwepụ. Ọ bụghị naanị na-eweta theorems na ihe akaebe, kama ọ na-achọ ịzụlite nghọta miri emi nke echiche site na ngwa ngwa. Ụmụ akwụkwọ ga-amụta ka ha na-eṅomi ihe mgbagwoju anya na ịkọwa data ụwa n'ezie.
Kwesịrị ekwesị maka ndị ọkachamara sayensị data, ndị nchọpụta, na ụmụ akwụkwọ, usoro mmụta a na-enye echiche pụrụ iche gbasara otu ihe gbasara omume na ntinye aka na-akpụzi nghọta anyị banyere ụwa. Zuru okè maka ndị na-achọ ime ka nghọta ha dị na sayensị data na nyocha ọnụ ọgụgụ.
Ngwakọta nyocha: Agụmakwụkwọ Princeton maka ịkọwapụta usoro mgbagwoju anya (Princeton)
Usoro nchịkọta nchịkọta Analytic, nke Mahadum Princeton na-enye, bụ nyocha na-adọrọ mmasị nke nchịkọta nyocha, ịdọ aka ná ntị na-enyere aka ịkọ amụma ọnụ ọgụgụ dị mgbagwoju anya. Nke a N'ezie, kpamkpam na English, bụ ihe bara uru akụ maka ndị na-achọ ịghọta na itinye elu ụzọ na ubi nke combinatorics.
Na-adịru izu atọ ma na-achọ ihe dị ka awa 16 na mkpokọta, ma ọ bụ ihe dị ka awa 5 kwa izu, nkuzi a na-ewebata usoro ihe atụ maka iwepụta mmekọrịta arụ ọrụ n'etiti ọrụ nkịtị, exponential na multivariate. Ọ na-enyochakwa ụzọ nke nyocha mgbagwoju anya maka ị nweta asymptotics ziri ezi site na nha nha nke imepụta ọrụ.
Ụmụ akwụkwọ ga-achọpụta ka e nwere ike isi jiri nchịkọta nyocha kọwaa ọnụọgụgụ n'ime nnukwu ihe nhazi. Ha ga-amụta ijikwa usoro nchikota ma jiri usoro nyocha dị mgbagwoju anya nyochaa ihe owuwu ndị a.
Usoro nkuzi a dị mma maka ndị na-achọ ime ka nghọta ha dị omimi banyere combinatorics na ngwa ya na-edozi nsogbu dị mgbagwoju anya. Ọ na-enye echiche pụrụ iche gbasara otu nchịkọta nyocha si akpụzi nghọta anyị gbasara mgbakọ na mwepụ na nhazi.
