境外开放课程——按学科专业列表
开放课程自然科学数学常微分方程::

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Math 1A/1B. Pre-Calculus: Intro to Trigonometry[数学 1A/1B.预演算: 三角学导论]
  Sarah Eichhorn(加州大学尔湾分校) UCI数学1A/1B:预科微积分预科微积分:三角学导论查看完整课程:URL Instructor:Sarah Eichhorn博士和Rachel Lehman博士许可证:使用卫星的知识共享抄送:URL 更...
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Math 1A/1B. Pre-Calculus: Intro to the Course[数学 1A/1B. 预演算: 课程简介]
  Sarah Eichhorn(加州大学尔湾分校) UCI Math 1A/1B: Pre-CalculusPre-Calculus: Intro to the CourseView the complete course: http://ocw.uci.edu/courses/math_1a1b_precalculus.htmlInstructor...
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Math 1A/1B. Pre-Calculus: Intro to Polynomial and Rational Functions[数学 1A/1B.预演算: 多项式和有理函数的介绍]
  (加州大学尔湾分校) UCI Math 1A/1B: Pre-CalculusPre-Calculus: Intro to Polynomial and Rational FunctionsView the complete course: http://ocw.uci.edu/courses/math_1a1b_pre...
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Lecture 3: Convergence Proof[讲座3:收敛性的证明]
  Boyd Stephen P(斯坦福大学) 好吧,如果上次没有问题的话,那么我想我们就从次梯度法开始。到目前为止,Subgradient方法,我们来看一下它,我的意思是,Subgradient方法非常简单,对吧,它是...
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Logic, Automata & Games[逻辑,自动机与游戏]
  Sophie Pinchinat(IRISA公司) 本课程为学生们提供时间逻辑、MU演算、两人无限博弈、交替树自动机等基本概念,以及他们回答模型检验和满足性问题的关系。
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A comparison of hypothesis testing methods for ODE models of biochemical systems[生化系统常微分方程模型假设检验方法的比较]
  Vladislav Vyshemirsky(格拉斯哥大学) 在这篇文章中,我们比较了不同的方法来测试用生化系统的ODE模型表达的替代假设。我们研究了一系列假设测试方法的适用性、局限性和稳定性,包括基于最大似然的信...
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Stochastic Parameter Estimation in Biochemical Signalling Pathways[生化信号通路中的随机参数估计]
  George Papadopoulos(曼彻斯特大学) 在对生化网络进行建模时,通常使用诸如通用ODE模型结构之类的定性信息来进行参数估计,同时保留基本模型结构,最能代表控制细胞的生化过程。然而,当来自每个参...
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A software tool for Bayesian inference of ODE Biochemical Models[一种常微分方程贝叶斯推理的软件工具]
  Vladislav Vyshemirsky(格拉斯哥大学) 开发了一个可扩展的软件平台,实现了生化系统ODE模型的模型参数推理和模型比较。该软件接受使用SBML语言定义的ODE模型、来自普通文件或电子表格的实验数据,并使...
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Cluster Variation Method: from statistical mechanics to message passing algorithms[集团变分法:从统计力学到消息传递算法]
  Alessandro Pelizzola(都灵理工大学) 簇变分法(cvm)是平衡统计力学中离散(ising)模型的近似变分技术的一个层次,改进了平均场近似和贝斯-皮尔斯近似,可以认为是cvm的最低层次。简要回顾了CVM的...
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A Personal Journey: From Signals and Systems to Graphical Models[个人之旅:从信号和系统到图形化模型]
  Alan Willsky(麻省理工学院) 这篇演讲概述了一条曲折的研究路线,始于1988年,从一些信号处理器和控制理论家开始,他们试图对新兴的小波分析领域进行统计分析,令演讲者惊讶的是,他们进入了...
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Operator Induced Multi-Task Gaussian Processes for Solving Differential Equations[操作员引用多任务高斯过程去求解微分方程]
  Arman Melkumyan(悉尼大学) 常微分方程和偏微分方程在科学和工程的不同分支中被广泛地用于模拟各种各样的现象,如扩散、稳定性、波传播、人口增长和化学反应,仅举几个例子。对于大多数实际...
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Automated detection of chaotic and oscillatory regimes[混沌和振荡机制的自动检测]
  Daniel Silk(伦敦帝国学院) 定性参数估计算法是一类有前途但不发达的推理方法[1]。当只知道或需要指定系统的定性特征时,它们提供了推断参数的能力。在这里,我们采用无气味卡尔曼滤波器来...
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Laplace: Solving ODE's[拉普拉斯:求解常微分方程]
  David Shirokoff(麦吉尔大学)
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Direction Fields[方向场]
  David Shirokoff(麦吉尔大学)
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