《高等计算方法》课程教学大纲 课程基本信息(Course Information) 课程代码 学时 MATH3807 学纷 (Credits) Hours) 课程名称 (中文)高等计算方法 (Course Name) (英文)Advanced Computational Methods 课程类型 (Course Type) 专业方向选修课 授课对橡 (Targe 数学科学学院高年级本科生 Audience) 授课语言 (Language of 全中文（英文讲义） Instruction) “开课院系 (School) 数学科学学院 先修课程 (Prerequisite) 概率论，科学计算 后续课程 (nost) “课程负责人 课程网址 (Course (Instructor) Webpage) 本课程主要介绍计算领域的前沿专题，课堂以理论讲授为主，课下需要学生兮 “课程简介（中 习程序编写及分析计算结果。具体主题每个授课教师可以自行决定，目前主题 包括： 文) 凌特卡洛法 (Description) 2. 数值线性代数及优化中的随机算法 课题选讲（强化学习基本概念、数据同化等） This course is to give an introduction to some selected numerical methods in computational and applied mathematics.The students are expected to gain the ability to analyze concrete algorithms and design methods for practical problems 课程简介（卖 The concrete topicscan be determined by the particular instructor.Currently,the tentative topics in this are as follo Monte Carlo Methods,including Metropolis Algorithms,KMO Multi-level Monte Carlo and Markov Chain Monte Carlo methods. Typical random algorithms in numerical linear algebra and optimization,like random SVD, SGD,stochastic coordinate 《高等计算方法》课程教学大纲 课程基本信息（Course Information） 课程代码 （Course Code） MATH3807 *学时 （Credit Hours） 48 *学分 （Credits） 3 *课程名称 （Course Name） （中文）高等计算方法 （英文）Advanced Computational Methods 课程类型 (Course Type) 专业方向选修课 授课对象 （Target Audience） 数学科学学院高年级本科生 授课语言 (Language of Instruction) 全中文（英文讲义） *开课院系 （School） 数学科学学院 先修课程 （Prerequisite） 概率论，科学计算 后续课程 (post） *课程负责人 （Instructor） 李磊 课程网址 (Course Webpage) *课程简介（中 文） （Description） 本课程主要介绍计算领域的前沿专题，课堂以理论讲授为主，课下需要学生学 习程序编写及分析计算结果。具体主题每个授课教师可以自行决定，目前主题 包括： 1. 蒙特卡洛法 2. 数值线性代数及优化中的随机算法 3. 课题选讲(强化学习基本概念、数据同化等) *课程简介（英 文） （Description） This course is to give an introduction to some selected numerical methods in computational and applied mathematics. The students are expected to gain the ability to analyze concrete algorithms and design methods for practical problems. The concrete topics can be determined by the particular instructor. Currently, the tentative topics in this course are as follows. 1. Monte Carlo Methods, including Metropolis Algorithms, KMC, Multi-level Monte Carlo and Markov Chain Monte Carlo methods. 2. Typical random algorithms in numerical linear algebra and optimization, like random SVD， SGD, stochastic coordinate