大學高等數(shù)學應該怎么學才好
大學高等數(shù)學應該怎么學才好
數(shù)學是一門具有高度抽象性、嚴密的邏輯性和廣泛的應用性等特點的學科，在經濟學、管理學、工學等諸多領域都扮演著重要的角色，是學習其他學科不可或缺的重要工具。那么大學高等數(shù)學應該怎么學才好?以下是學習啦小編分享給大家的大學高等數(shù)學學習方法的資料，希望可以幫到你!
大學高等數(shù)學學習方法
1.先將我們的高數(shù)書仔細看一遍，每一章看完后，便做課后習題，此時肯定是有許多的題不會做，沒關系，將不會做的用筆做個記號，接著做后面的題。
2.將不會的習題翻書找出它在哪節(jié)中出現(xiàn)過，仔細想想，如果實在想不出就看看例題什么的，總能找出相似的例題。
3.將整本書全部按上述方法做完后開始做模擬試卷，將不會的題對著課本目錄尋找它跟哪章哪節(jié)有聯(lián)系，然后將相關章節(jié)仔細看一遍，再回過頭來做題.
4.公式要記熟，主要是幾個，基本的函數(shù)公式，洛必達法則，中值定理，導數(shù)公式，積分公式，微分公式;
5.例題要做熟，其實例題都是按公式的套路來的，做熟就行了，考試中一定都是那幾個公式都要考的;
6.老師布置的作業(yè)非常重要，一定要認真，保質保量地完成，可以與參考書對照，因為老師認為必須學會的作業(yè)題很有可能就是考試題。上高數(shù)課往往有這樣的感覺，很容易忘記，上一次課的內容到下一次課也許就忘光了，所以復習是必須的.
7.學完一章后，最好把這一章沒有做過作業(yè)的習題都做一遍，這樣便于理清條理，也是對自己學習情況的檢測。不然等到考試才發(fā)現(xiàn)自己還有很多問題不懂，那就麻煩了?？荚囆问胶碗y度與課后習題相差無幾，考試前做一下這些題是很有用的。
8.學習高數(shù)時要注重課堂的聽講，即使很困很累也要堅持，一旦落伍了在補就很難了，還要注重提前預習.老師上課之前一定要預習，變被動為主動，上課時自然就輕松的很多，高數(shù)不要去研究很深的題目，從最基礎的開始，一定要立與課本，把書上的練習題弄透徹了考試也就沒有問題了，然后就是獨立完成作業(yè)，不懂的可以請教同學，作為女生可以找個男同學教你，不要找學習很好的，只要覺的比你強就可以，因為越是那樣的同學給你講題時就越仔細，最好關系好點，他們會很認真負責的，然后就是不能急于求成，慢慢來，或許學了很久考試還是那么多的分，千萬別急，量變達到一定程度就自然會質變，堅持者勝，自覺者贏.
大學高等數(shù)學學習建議
1)上課好好聽老師講課，這點十分重要，因為有些東西老師講了比較仔細，容易理解，而自己看書的話，可能看不明白，或者話的時間比那要多多了。
2)熟能生巧，這是老祖宗留下來的良言，沒錯，像數(shù)學更是如此，只有練習的多了，其實數(shù)學說白了，也就那么回事，幾個概念加上一些基本定理 還有就是要充分利用網絡，比如百度的“知道”等。 學長學姐也是這么過來的，按這些方法去做的，成績慢慢會有提高~
學完高等數(shù)學的好處
一、圖形學
圖形學的目標是創(chuàng)造一個真實的三維場景供你在里面漫游，它是所有三維游戲的基礎。它的原理很簡單，在一個空間里放上三角形、箱子、機器人或云，擺好攝像頭，放置光源，然后計算攝像頭應該看到什么，把結果顯示在電腦屏幕上。不僅是靜態(tài)的成像，動態(tài)的物理過程也可以實現(xiàn)，比如霧、碰撞、重力等等。
輻射3截圖
1.1 三維漫游
你可以用OpenGL和C++輕松實現(xiàn)一個三維漫游程序(流暢性優(yōu)先)，然后不斷往里面添加各種模型(球體、三角面片幾何體、飛機)和屬性(遮擋、抗鋸齒、透明、玻璃、爆炸)，最終把你的漫游程序變成一個精美的實時游戲。
三維海戰(zhàn)(圖片來自百度圖片)
1.2 光線追蹤器
可以著重研究光線是如何照射和成像的(精美性優(yōu)先)，實現(xiàn)各種相機(雙目、魚眼、弱投影)，材質(金屬、玻璃)，光源類型(點光源、方向光源、區(qū)域光源)以及光照模型(BRDF、路徑追蹤)，最終你想畫啥都能畫得惟妙惟肖。光線追蹤器的渲染速度很慢，程序要追蹤海量光線的反射和折射分量，比如下方的鉆石圖案需要運行5分鐘才能畫完。雖然不能實時移動和旋轉相機，但是渲染的結果極其逼真。
用C++實現(xiàn)的玻璃材質
用光線追蹤器pov-ray畫的鉆石
1.3 基于GPU的加速渲染
當然，你也可以兼顧渲染質量和動畫幀速，這個時候就需要使用更強大的計算資源，可以并行計算的GPU是不二的選擇?？纯碈UDA的代碼，你可以做一個體渲染模塊來實時觀察CT圖像，賣給醫(yī)學圖像處理公司(也許)能賺大錢。
Volume rendering(圖片來自網絡)
二、圖像處理
很多圖像應用都需要對圖像進行必要地預處理，如去噪、融合、分割、去霧、去模糊、視頻去抖動等等，這個領域非常廣泛，有大量模型和理論支撐。各位常用的Photoshop和美圖秀秀里面成百上千的濾鏡，可以說每一個背后都有一個數(shù)學模型。下面舉一個例子。
2.1 分割
有一種簡單的分割算法叫Superpixel，它可以把一幅圖像分割成好多個小塊，保證每一個小塊中顏色都差不多。當然，還有其他許多分割算法，Superpixel的好處是簡單，并且很容易推廣到三維空間。
Superpixel分割
2.2 醫(yī)學圖像處理
經過分割后，圖像被過度分割成了很多小塊，這時就可以用模式識別的算法把屬于同一類的小塊們再合在一起。利用分割+分類的算法，可以把三維CT圖像中的骨頭全自動剔除。
CT圖像去骨的結果
三、計算機視覺
計算機視覺的目標是理解攝像機拍攝的圖像，它的研究范圍極其廣泛，比如人臉識別、文字識別、目標追蹤等等。在此介紹這一領域幾個重要的方向。
大家都知道圖像是二維的，而真實世界是三維的，上面介紹的圖形學的原理是預先建一個三維場景然后研究攝像頭看到的圖像是什么樣子，計算機視覺的野心則大得多：給你幾幅二維圖像，還原三維場景是什么。
3.1 一幅圖像與測量
拿到一幅圖像，可以獲得平行關系，測量圖像中不同物體的長度比值。
單目測量
3.2 兩幅圖像與雙目視覺
拿到兩幅在不同位置拍攝的同一場景的圖像，就可以恢復出場景。
3.3 多幅圖像與三維重建
計算機視覺在這二十年最激動人心的成果之一就是完成了從多幅圖像序列重建三維場景的研究，從數(shù)學上和編程實現(xiàn)上解決了這一從二維重建三維的過程。試想你拿著攝像機在街上繞一圈，像CS地圖那樣的三維游戲場景就實時重建出來是多么激動人心啊。
三維重建更具體的定義是：通過同一場景的多幅圖像，恢復出每一幅圖像拍攝時相機的位置和姿態(tài)，以及每一幅圖像上的每一個點在三維空間中的位置。
猜你喜歡：