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三角洲学院转学指南
CPS 180 计算机编程原理 CPS 181 数据结构简介 EGR 251 工程静力学 EGR 290 电路分析 I MTH 133 微积分 II MTH 175 离散数学 MTH 233 微积分 III MTH 223 线性代数和矩阵理论 MTH 334 微分方程 PHY 146 大学物理 II 和 176 物理实验室 重要说明 强烈建议转校学生在大学早期联系 CMU，以确保其专业的课程顺序正确、优化课程安排并及时在 CMU 完成学位。 CMU 工程与技术 (E&T) 989.774.3033 或 etdept@cmich.edu 有兴趣签约工程专业的学生必须在就读 CMU 的第一个学期与 CMU 工程与技术 (E&T) 顾问会面。 工程专业的学生必须每学期与其工程顾问会面，以选择合适的课程。 严格执行先决条件。
covid- ...
制定控制政策，以减轻侵入性植物对可持续发展目标（SDG）框架内土著生物多样性的影响是这项工作的主要目标。使用报道的入侵物种Lantana Camara的生态动力学，我们开发了一个最小的三种网络模型，每个节点都遵循广义的Lotka-Volterra（GLV）动态方程。采用Lie代数和网络控制理论，我们建立了模型的可访问性和可访问性标准。通过非线性优化编程，我们得出了可持续的政策，以控制Lantana Camara的丰富性。我们还使用香农熵作为评估这些最佳政策的可持续性的指标。使用该技术测量的灵敏度的分析表明，控制策略在严重取决于Lantana Camara和控制厂的内在生长速率之比。因此，我们获得了一种模块化算法决策支持机制，用于设计控制Lantana Camara丰度的控制政策。
环境Sciece-动物科学学位地图
途径要求和所需核心途径（RC）途径是CUNY的通识教育框架。对于所需的核心，学生必须参加2个英语课程，1个数学和定量推理课程以及1个生活和身体科学课程。有关更多详细信息，请访问所需的核心网站。数学和定量推理环境科学专业的学生应服用MAT115/117代数和三角学，除非放入MAT200 Precalculus。Pathways Flexible Core（FC）允许学生根据兴趣，转会或职业计划或一般探索选择课程。科学专业的学生必须从下面列出的每个类别中学习一门课程，以及任何类别的其他课程。查看学位工作或我们的Pathways网站以查看各种选项，或与计划主管或顾问交谈。注意：您的程序具有下面列出的特定要求。
物理科学与工程
物理科学与工程 PE1 数学 所有数学领域，包括纯数学和应用数学，以及计算机科学的数学基础、数学物理和统计学 PE1_1 逻辑与基础 PE1_2 代数 PE1_3 数论 PE1_4 代数和复几何 PE1_5 李群、李代数 PE1_6 几何与全局分析 PE1_7 拓扑 PE1_8 分析 PE1_9 算子代数和泛函分析 PE1_10 ODE 和动力系统 PE1_11 偏微分方程的理论方面 PE1_12 数学物理 PE1_13 概率 PE1_14 数理统计 PE1_15 通用统计方法和建模 PE1_16 离散数学和组合数学 PE1_17 计算机科学的数学方面 PE1_18 数值分析 PE1_19 科学计算和数据处理 PE1_20 控制理论、最优化和运筹学 PE1_21 数学在科学中的应用PE1_22 数学在工业和社会中的应用 PE2 物质的基本构成 粒子、核、等离子体、原子、分子、气体和光学物理学 PE2_1 基本相互作用的理论 PE2_2 基本相互作用的现象学 PE2_3 使用加速器的实验粒子物理学 PE2_4 不使用加速器的实验粒子物理学 PE2_5 引力相互作用的经典和量子物理学 PE2_6 核、强子和重离子物理学 PE2_7 核和粒子天体物理学 PE2_8 气体和等离子体物理学 PE2_9 电磁学 PE2_10 原子、分子物理学 PE2_11 超冷原子和分子 PE2_12 光学、非线性光学和纳米光学 PE2_13 量子光学和量子信息 PE2_14 激光、超短激光和激光物理学 PE2_15 热力学 PE2_16 非线性物理学 PE2_17 计量学和测量学PE2_18 平衡和非平衡统计力学：稳态和动力学 PE3 凝聚态物理 结构、电子特性、流体、纳米科学、生物物理学 PE3_1 固体结构、材料生长和特性 PE3_2 凝聚态的机械和声学特性、晶格动力学 PE3_3 凝聚态的传输特性 PE3_4 材料的电子特性、表面、界面、纳米结构 PE3_5 半导体和绝缘体的物理特性 PE3_6 宏观量子现象，如超导性、超流体、量子霍尔效应 PE3_7 自旋电子学
MSC物理课程和教学大纲，HBTU，Kanpur
代数和特征值分析。2。学习与矢量代数和微分方程有关的解决问题的工具。3。学习复杂分析和各种系列4的基础知识。获得有关张量的知识5。To acquire proficiency in integral transform UNIT I Vector Algebra and Calculus: Vector algebra, vector calculus, Green's theorem, Stokes' theorem, Linear algebra, Matrices: operations, determinants, eigenvalues and eigenvectors, diagonalization, linear systems, Cayley-Hamilton Theorem and its applications, Fourier series, Fourier transform.拉普拉斯变换。UNIT II Differential Equations and Special Functions: Linear ordinary differential equations, separable equations, integrating factor methods, linear equations, exact equations, homogeneous and non-homogeneous equations, solution methods (undetermined coefficients, variation of parameters), Runge-Kutta method, Bessel functions, Hermite functions, Legendre polynomials, Laguerre polynomials,这些功能的属性和应用。第三单元复杂分析：复杂分析，分析功能的要素； Taylor＆Laurent系列；杆，残基和积分的评估。基本概率理论，随机变量，二项式，泊松和正常分布。中央限制定理。入门群体理论：SU（2），O（3）。单一组的年轻图及其对SU（2）和SU（3）的简单应用。单元IV张量分析：张量代数，线性组合，直接产品，收缩，张量密度，仿射连接的转换，仿射连接的转化，协变量，梯度，梯度，弯曲和差异，Unit-V Green的功能和群体的功能和群体理论：绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，绿色的功能，对点的功能，点，点，绿色的功能，点，点，绿色的功能，点，绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，以绿色的功能，绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，绿色的功能，点，以绿色的功能，点，绿色的功能。球形极坐标膨胀，狄拉克三角洲函数。单元V积分转换：傅立叶积分，傅立叶变换定理，卷积定理，动量表示，传递函数，neumann系列，可分离内核，Hilbert-Schmidt理论。
量子计算算法
该模块包含辅导课和传统实验课，学生可以在实验课上寻求作业方面的帮助。两个学期将有 33 个讲座小时。10 ECTS 模块的指导方针是 250 小时的学生努力，包括课堂时间。评估模式评估将基于 60% 的持续评估和 40% 的期末考试。持续评估将是算法设计作业和课堂测试的混合。如果可能，课程的学生将得到指导，调整作业以补充他们选择的项目。教学大纲量子力学和量子计算机简介线性代数和狄拉克符号、量子门和电路具有超多项式加速的算法周期查找算法 Shor 算法、因式分解算法、Grover 算法量子傅里叶变换及其应用量子小波变换及其应用量子随机游走及其应用量子搜索算法及其应用量子机器学习简介量子密码学简介阅读清单：
从哲学到计算机科学Pietro Elisei，Vasily ...
2简介本文试图突出几个问题，这些问题尚未完全披露在公司会议会议录（Corp-2016，Corp-2017）和IF＆GIS-2017中发表的先前文章中尚未完全披露。首先，我们需要根据经典哲学的经验来尝试将人类数字空间定义为普遍（通常）。这里有几个想法或选择。第一种选择是采用进化方法。一个人可以从简单的空间概念变成更复杂的概念。这就是如何在线性代数：点，线，区域，音量，各种类型的抽象空间中提出空间的想法的方式。这些对我们来说是相对熟悉的概念，也是一个熟悉的想法。第二个选择是应用公理方法，当基于某些规定（假定为真实的 - 公理）时，提出了一些抽象概念。在以前的作品中，我们根据代数和几何形状的熟悉概念定义了一个人的“数字空间”，但与此同时，“空间”和“人类数字空间”等概念并未合并为一个抽象实体。
机器学习的基本原理 - uf ece
•Erik Bloomquist电子邮件：erikbloomquist@ufl.edu办公时间：星期三10:40 AM-12:35PM（Hybrid）•Raul Valle电子邮件：rvalle1@ufl.edu Office时间：星期一9:30 AM-111:30 AM-11:30 AM-11:30 AM（HYBRID）课程（HYBRID）课程描述（3. HYBRID）说明（3. HYBRID）的发动机，并了解了该概念。专注于用于多元数据分析的工具以及如何使用概率模型处理数据的不确定性。课程先决条件 /必需条件：无。期望：作为研究生课程，本课程希望所有注册学生都完成了概率理论，统计学，线性代数和编程（Python Preferred）的本科或研究生级课程。附加：如果学生已经服用了EEE 4773。课程目标理解并利用用于数据科学和电气工程的机器学习概念。专注于用于多元数据分析的工具以及如何使用概率模型分析数据中的不确定性。材料和供应费用无需教科书和软件
现代和量子物理学
第一单元：现代物理学。 1.1.迈克尔逊-莫雷实验、狭义相对论、时间膨胀、长度收缩、洛伦兹变换、速度总和、相对论质量、质量和能量。 1.2.光电效应、光的量子理论、X射线、康普顿效应、电子对产生。 1.3.德布罗意波、粒子衍射、不确定性原理、波粒二象性。 1.4.原子模型、阿尔法粒子散射、卢瑟福散射公式、电子轨道、原子光谱、玻尔原子、对应原理。 1.5.波动方程，薛定谔方程，应用：盒子中的粒子，谐振子。 1.6.氢原子的薛定谔方程、量子数、选择规则。 1.7.中子，稳定原子核，结合能，液滴模型，层模型。 1.8.放射性、放射性系列、衰变、阿尔法、贝塔和伽马。第 2 单元：量子。 2.2 狄拉克代数和符号。 2.2 量子力学。 2.3 量子计算。 2.4 量子通信。