境外开放课程——按学科专业列表
开放课程自然科学数学偏微分方程::
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Convex integration and synthetic turbulence[凸积分和合成湍流]
   László Székelyhidi Jr.(莱比锡大学) 在过去的十年中,凸积分已被确立为一种强大且通用的技术,用于构造流体动力学中出现的各种非线性偏微分方程系统的弱解,包括欧拉和纳维-斯托克斯方程。以这种方...
热度:124

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Vision and Hodge Theory[愿景与霍奇理论]
  Stephen Smale(加州大学) 将介绍一般的数学霍奇理论及其与图像空间的关系。
热度:99

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Mathematical analysis[数学分析]
   Joel F. Feinstein (诺丁汉大学) 这是一个模块框架。它可以在线查看或作为zip文件下载。这是2009-2010年的教学内容。本模块以数列极限、实数性质和微积分知识为基础,介绍数学分析。它包括欧几里...
热度:162

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Geometry[几何学]
  The Open University(英国开放大学) 几何涉及大小、形状和空间的各个方面。在本单元中,你将通过互动活动探索角度、形状、对称、面积和体积的概念。
热度:58

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Department of Mathematics: Calculus II[数学系:微积分II]
  (东地中海大学) 加入微积分II。
热度:53

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RES.18-007 Calculus Revisited: Multivariable Calculus (MIT)[RES.18 007微积分的再现:多变量微积分]
  Herbert Gross(麻省理工学院) 微积分再访问是一系列的视频和相关的资源,涵盖了通常在大一和大二的基础数学课程中发现的材料。多元微积分是本系列的第二门课程,由26个视频、4个学习指南和一...
热度:94

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Calculus[微积分]
  Gilbert Strang(麻省理工学院) 微积分精华是一系列介绍微积分基本概念的短片;它是如何工作的,为什么它是重要的。目标受众是高中生、大学生或任何可能需要帮助理解该主题的人。除了视频外,还...
热度:126

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18.303 Linear Partial Differential Equations[18.303 线性偏微分方程]
  Dr. Matthew Hancock(麻省理工学院) 本课程涵盖应用数学的经典偏微分方程:扩散、拉普拉斯/泊松及波方程。它还包括解决这些偏微分方程的方法和工具,如分离变量、傅立叶级数和变换、特征值问题和格林...
热度:51

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18.156 Differential Analysis[18.156 微分分析]
  Prof. Jeff Viaclovsky(麻省理工学院) 本课程的主要目的是让学生对椭圆型及抛物型线性偏微分方程的理论有一个坚实的基础。这是两个学期的研究生差分分析课程的第二学期。
热度:82

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18.336 Numerical Methods for Partial Differential Equations[18.336偏微分方程的数值方法]
  Dr. Benjamin Seibold(麻省理工学院) 本研究生课程是对微分方程数值方法的应用和理论的高级介绍。特别是,本课程的重点是物理产生的偏微分方程,重点是各种方法背后的基本思想。
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Math 2B. Lec. 14. Calculus: Strategy for Integration[LEC数学2B.14.微积分:集成策略]
  Natalia Komarova(加州大学尔湾分校) UCI Math 2B: Single-Variable Calculus (Fall 2013)Lec 14. Single-Variable Calculus -- Strategy for Integration --View the complete course: http://ocw.u...
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18.306 Advanced Partial Differential Equations with Applications[高级偏微分方程与应用]
  Prof. Rodolfo Rosales(麻省理工学院) 本课程的重点是解决贯穿各个科学学科的偏微分方程(PDE)的概念和技术。重点是非线性偏微分方程。应用领域包括流体力学、机电工程、材料科学、量子力学等。
热度:64

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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...
热度:98

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The Sparse Grid Method[稀疏网格法]
  Jochen Garcke(柏林大学) 稀疏网格法是一种特殊的离散化技术,可以在一定程度上解决维数性的弊端。它基于层次结构和稀疏张量积分解。稀疏网格在过去已经成功地用于求解偏微分方程,而最近...
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MarkusSparse Grid Methods[马库斯稀疏网格法]
  Markus Hegland(澳大利亚国立大学) 寻找有趣的变星、发现地貌特征、卫星观测和矿物浓度之间的关系以及分析生物网络都需要用大量数据解决大量复杂的学习问题。在这些研究中面临的一个主要的计算挑战...
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