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第一年 B TECH 课程结构 2024- ...
用数值方法求解方程。• CO5：应用插值概念求解数值微分和积分问题。教学大纲：矩阵代数：基本列变换和行变换、通过基本行运算求逆矩阵、矩阵的梯形和秩、线性方程组：一致性、高斯消元法、高斯-乔丹法、雅可比法和高斯-赛德尔法求解、特征值和特征向量：基本性质、谱矩阵分解、对角化、矩阵的幂。向量空间：向量概念向高维的推广、广义向量运算、向量空间和子空间、线性独立性和跨度、基。内积空间和 Gram-Schmidt 正交化过程。线性变换。微分方程及应用：一阶和高阶线性微分方程。用逆微分算子、参数变分法和待定系数法求解齐次和非齐次线性方程。代数和超越方程的解：参数曲线的追踪：摆线和相关曲线。二分法、试位法、牛顿-拉夫森法。用牛顿-拉夫森法求解非线性方程组。插值：有限差分和除差分。牛顿-格雷戈里和拉格朗日插值公式。牛顿除差插值公式。离散数值微分、数值积分：梯形法则、辛普森 1/3 法则和辛普森 3/8 法则。常微分方程的数值解：泰勒级数法、修正欧拉法、龙格-库塔法。参考书：
通过相干动力学的大规模并行经典逻辑......
B. 激发导致零级激子态，每个点由两个空穴态（h1 和 h2，蓝色条）和一个电子态（e，红色条）组成。可以构建 8 个激子态，4 个局部激子，即 h1eA（顶行），其中空穴-电子对位于同一点上（激发用直线表示）和 4 个电荷转移，即 h1A-eB，（CT 态，底行），其中空穴和电子位于不同的点上（激发用曲线表示）。C. 异质结的本征激子态
白皮书 - 临时就业领域的人工智能 (AI)
ABU 从其成员处了解到，许多就业机构正在探索将人工智能应用于其工作流程的可能性。其中一些公司已经在招聘中使用人工智能。这有好处。例如，它确保更好、更高效的工作流程，因为（重复）任务可以自动、更快或更好地执行。人工智能最终实现更好匹配的前景也开始显现。
控制与仪表工程
16MA607 数值方法与优化 4 - 0 - 0 - 4 方程和特征值问题的解：线性插值法、假位置法、牛顿法、不动点定理陈述、不动点迭代、高斯消元法解线性系统、高斯-约登法和迭代法、高斯-约登法求矩阵逆、幂法求矩阵特征值。常微分方程的初值问题：单步法、泰勒级数法、欧拉法和修正欧拉法、用于解一阶和二阶方程的四阶龙格-库塔法。多步法：Milne 和 Adam 的预测器和校正器方法。线性规划：公式化、图形和单纯形法、大 M 方法、两相法、对偶单纯形法、原始对偶问题。无约束一维优化技术：必要和充分条件。无限制搜索方法：斐波那契和黄金分割法、二次插值法、三次插值和直接根法。无约束 n 维优化技术：直接搜索法、随机搜索、模式搜索和 Rosen Brooch 的山丘声称法、下降法、最速下降法、共轭梯度法、拟牛顿法。约束优化技术：必要和充分条件、等式和不等式约束、Kuhn-Tucker 条件、梯度投影法、割平面法、罚函数法。动态规划、最优化原理、递归方程方法、最短路线应用、货物装载、分配和生产计划问题。教科书/参考文献：1.S. S. Rao，“能源优化理论与实践”，John Wiley and Sons，2009 年。2.Taha H. A.，“运筹学——导论”，第八版，Prentice Hall
数值建模方法 34 𝑚𝑥̈ + 𝑐𝑥̇ + 𝑘𝑥
采用特征模态分析法分析大坝结构响应，以捕捉无静水压力和流体动力的自由振动效应。然后，将使用模态响应分析纳入水库的影响。必须考虑激励频率和最小振动周期来选择积分的时间步长。根据美国陆军军团的描述，引入地震荷载时可以使用 0.01 秒的时间步长，这可以充分数字化加速度时间历史荷载。通常，可以使用振动模式的周期确定时间步长，使用 t≤T p /10，这将提供可靠的结果。这里使用 0.02 秒的时间步长来减少计算时间。
B. Tech（常规时间）的学术法规（R23）
单元I：矩阵矩阵的矩阵等级，由echelon形式，正常形式。cauchy – binet公式（无证明）。通过高斯 - 约旦方法的非奇异矩阵倒数，线性方程式系统，方程式的线性系统的一致性求解了均匀和非均匀方程的系统，高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法。ii二：特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，对角度的对角线化，基质，Cayley-Hamilton定理（没有证明），Cayley-Hamilton Theorem，Quad theorem，Quad to y defuctation to y defuctation to y duiguctation y duiguctation y duiguctation y y y y y y dy fi y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y dy fiqur通过相似性转换，拉格朗日的减少和正交转换，复杂矩阵的类型（Hermition偏向Hermition＆Unity）
M.Tech（PT）电源电子学教学大纲2021.pdf
CO1: Develop mathematical model and analyse engineering problems CO2: Apply linear programming concepts to solve real life problems CO3 : Formulate and solve complex engineering problems using non programming techniques CO4 : Analyse and solve stochastic engineering problems Module 1: Vector spaces, subspaces, Linear dependence, Basis and Dimension, Linear transformations, Kernels and Images , Matrix representation of linear transformation, Change of basis, Eigen线性运算符模块的值和特征向量2线性编程问题的数学公式，单纯形方法，线性编程中的双重性，双单纯形方法。模块3非线性编程初步，不受约束的问题，搜索方法，斐波那契搜索，金段搜索，搜索，约束问题，拉格朗日方法，库恩 - 塔克条件4随机变量，分布和密度和密度功能，矩和矩和瞬间的功能，自动变量和状态分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，构图，构成，构造，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了序列，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图过程。教科书和参考文献1。J.C. PANT：优化概论，Ja那教兄弟，新德里，2014年2。S.S. Rao：优化理论与应用，新时代，新德里，2012年3月3日肯尼斯·霍夫曼（Kenneth Hoffman）和雷·库兹（Ray Kunze），线性代数，第2版，皮尔逊，2015年2。Erwin Kreyszig，使用应用的入门功能分析，John Wiley＆Sons，2004。3。Irwin Miller和Marylees Miller，John E. Freund的数学统计，第6 Edn，Phi，2002年。4。约翰·B·托马斯（John B Thomas），《应用概率和随机过程简介》，约翰·威利（John Wiley），2000Roy D Yates，David J Goodman，“概率和随机过程”，第2版，Wiley India，2011年5。爸爸，概率，随机变量和随机过程，第三版，麦格劳山，2002 6。
电气和电子工程I＆II ...
数学，以发展学生处理各种现实世界问题及其应用的信心和能力。课程成果：在课程结束时，学生将能够co1：开发和使用工程师需要用于实际应用所需的矩阵代数技术。二氧化碳：将平均值定理用于现实生活中的问题。co3：熟悉几个变量的功能，这些函数在优化方面有用。CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。 co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。 单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。 cauchy – binet公式（无证明）。 通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。 II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。 jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。 单元V多个积分（多变量演算）CO4：在更高维度中学习微积分的重要工具。co5：使用笛卡尔和极性坐标熟悉多个变量在两个维度中的函数的双重和三个积分，并使用圆柱和球形坐标在三个维度中。单元I矩阵等amatrixbyechel的形式，正常形式。cauchy – binet公式（无证明）。通过高斯 - 约旦方法的非单数矩阵倒数，线性方程系统：通过高斯消除方法，雅各比和高斯·塞德尔迭代方法解决均质和非均匀方程的系统。II单元的特征值，特征向量和正交转换特征值，特征向量及其特性，基质的对角线，Cayley-Hamilton定理（没有证据），cayley-Hamilton toblets of Quadrations of Quadrations of Quadrations of quadrations of quadrations to quadrations quadrix dy quadrations quadrix的逆和力正交转换。jacobians，功能依赖性，最大值和两个变量功能的最小值，Lagrange乘数的方法。单元V多个积分（多变量演算）第三单分子的平均值定理：罗尔定理，拉格朗日的平均值定理，其几何解释，库奇的平均值定理，泰勒的泰勒和麦克劳林理论具有剩余（无证明），上述理论的问题和应用。第四单元部分分化和应用（多变量计算）功能的几个变量：连续性和不同性，部分导数，总导数，链规则，定向导数，泰勒和麦克拉林的两个变量功能的串联功能扩展。
人工智能与机器学习
项目名称 理学学士 – 人工智能与机器学习 课程代码/名称 UGAM101 / 线性代数与微积分 年份/学期 I / ILTPC 3 1 0 4 课程目标： 1. 用矩阵方法解释线性方程组的解。 2. 讨论级数的收敛和发散。 3. 解释二元函数的偏导数和极值 4. 讨论标量和矢量函数的物理解释 5. 讨论矢量线、曲面和体积积分。 课程成果： 成功完成课程后，学生将能够： 1. 应用矩阵方法解线性方程组 2. 测试无限级数的收敛和发散。 3. 确定二元函数的极值。 4. 将向量微分算子应用于标量和向量函数 5. 用格林函数求解线、表面和体积积分，UNIT-I 矩阵 12 矩阵的秩、梯形、线性方程组的一致性、向量的线性依赖性、特征值、特征向量、特征值的性质、凯莱-哈密顿定理、二次型、通过线性变换将二次型简化为标准形式、二次型的性质。UNIT-II 无穷级数 12 数列和级数收敛的定义。正项级数 – 收敛的必要条件、比较检验、极限形式比较检验、达朗贝尔比率检验、拉贝检验、柯西根检验、交错级数、莱布尼茨规则、绝对和条件收敛。 UNIT-III 偏微分及其应用 12 两个或多个变量的函数，偏导数，高阶偏导数，全导数，隐函数的微分，雅可比矩阵，两个变量函数的泰勒展开式，两个变量函数的最大值和最小值。 UNIT-IV 向量微分学 12 标量和向量点函数，向量算子 Del，梯度，方向导数，散度，旋度，Del 两次应用于点函数，Del 应用于点乘积