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教材总目录
按系列与分册浏览正文;每册以先修关系、章节次序和综合练习组织学习。
- M00数学语言、集合与证明3 编
- M01代数、函数与解析几何3 编
- M02单变量微积分3 编
- M03多变量微积分与向量分析3 编
- M04线性代数3 编
- M05概率论3 编
- M06数理统计3 编
- M07离散数学、组合与图论3 编
- M08常微分方程与动力系统3 编
- M09傅里叶分析与偏微分方程3 编
- M10数值分析与科学计算3 编
- M11最优化与信息论3 编
- M12实分析与测度论3 编
- M13复分析3 编
- M14抽象代数3 编
- M15拓扑与微分几何3 编
- M16泛函分析与算子理论3 编
17 册 · 102 章
- P00物理量、测量与数学建模3 编
- P01经典力学3 编
- P02分析力学与非线性动力学3 编
- P03振动、波与光学3 编
- P04电磁学3 编
- P05热力学3 编
- P06统计物理3 编
- P07量子力学3 编
- P08狭义相对论与广义相对论基础3 编
- P09流体力学与连续介质3 编
- P10固体物理与凝聚态基础3 编
- P11计算物理3 编
- P12粒子物理与场论导论3 编
13 册 · 78 章
- C00编程与科学计算基础3 编
- C01数据结构、算法与复杂度3 编
- C02数据处理、实验设计与可复现计算3 编
- A00机器学习问题、数据与评估3 编
- A01线性模型与统计学习3 编
- A02核方法、树模型与集成学习3 编
- A03无监督学习与概率图模型3 编
- A04神经网络与反向传播3 编
- A05深度学习优化与工程方法3 编
- A06卷积神经网络与计算机视觉3 编
- A07序列模型、注意力与 Transformer3 编
- A08表示学习与自监督学习3 编
- A09生成模型3 编
- A10强化学习3 编
- A11图神经网络与几何深度学习3 编
- A12大语言模型、多模态模型与智能体3 编
- A13可解释性、不确定性、对齐与安全3 编
- A14科学机器学习、PINN 与神经算子3 编
18 册 · 108 章