UniMate AI

MATH2099

数学 2B

6 学分难度 中等

MATH2099 是新南威尔士大学为工程系学生设计的综合数学模块,结合了线性代数和统计学两个核心部分。线性代数模块深入探讨向量空间、线性变换、特征值理论及其在解决线性方程组系统中的应用;统计模块则涵盖数据分析、概率分布、统计推断(如置信区间、假设检验)以及线性回归。本课程的目标是让工程师掌握处理实际工程数据和建模物理系统的双重数学工具。这门课在土木、机械等工程领域是必修的核心工具,为学生提供了从决定性建模(代数)到不确定性建模(统计)的全面训练。

Syllabus

每周大纲

  1. 1

    线性代数:向量空间回顾与基

    基与维数,子空间概念,坐标向量

  2. 2

    线性代数:线性变换

    变换矩阵,核与值域,秩-零度定理

  3. 3

    线性代数:特征值与对角化

    特征多项式,相似变换,对角化应用

  4. 4

    线性代数:正交性与对称矩阵

    内积空间,Gram-Schmidt,对称矩阵性质

  5. 5

    统计:描述性统计与概率基础

    数据可视化,概率公理,随机变量

  6. 6

    灵活性周 (Flex Week)

    复习前半学期内容,进行期中小测

  7. 7

    统计:常用概率分布

    二项分布,泊松分布,正态分布及其应用

  8. 8

    统计:抽样分布与推断

    中心极限定理,样本均值的性质

  9. 9

    统计:假设检验

    P 值概念,单/双样本 t 检验,误差类型

  10. 10

    统计:回归分析与总复习

    最小二乘法,回归显著性检验;全课梳理

Assessment

考核结构

Linear Algebra Online Tests

针对线性代数模块的阶段性在线小测

20%

Week 5

Statistics Online Tests

针对统计模块的阶段性在线小测

20%

Week 10

Final Exam (Algebra)

线性代数模块的综合闭卷考试

30%

Week 11

Final Exam (Statistics)

统计模块的综合闭卷考试

30%

Week 11

Assignments

作业详情

Matlab/R Computation Task

利用计算工具处理代数矩阵运算或统计数据集分析

要求:在线提交计算结果及分析

⏱ 预计 10 小时

From Seniors

学长留下的

基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。

学姐说

比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。

这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。

往年考点 / 踩坑

这门课暂无往年考点记录。

毕业生去向(整体)

下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。

统计自 313 份脱敏校友证言

Deloitte

6 位校友

岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer

Zerologix

4 位校友

岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer

Servian

4 位校友

岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant

关于这块数据,我们说实话

雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。

我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。