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背景：英國格拉斯哥大學(xué)計算機本科

需求：留學(xué)生數(shù)學(xué)輔導(dǎo)

情況：主要是考前輔導(dǎo)，需要針對Mathematics課程考試進(jìn)行考點分析，例題也從past paper里面挑題講，考試題型也要幫助指導(dǎo)一下。

相關(guān)知識點：

格拉斯哥大學(xué)計算機本科數(shù)學(xué)課程知識點

1.離散數(shù)學(xué)：包括集合論、圖論、邏輯和證明技巧等，用于建立計算機科學(xué)中的基本數(shù)學(xué)概念和原理。

2.線性代數(shù)：向量空間、矩陣運算、線性變換和特征值等，對于圖形處理、圖像處理、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具有重要意義。

3.微積分：導(dǎo)數(shù)、積分、微分方程和極限等，用于分析算法的效率和復(fù)雜度，以及優(yōu)化問題的求解。

4.概率論與統(tǒng)計學(xué)：隨機變量、概率分布、統(tǒng)計推斷和假設(shè)檢驗等，用于理解概率模型、數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法中的概率性質(zhì)。

5.離散數(shù)值方法：數(shù)值逼近、插值、數(shù)值積分和差分方程等，用于求解離散問題、優(yōu)化算法和模擬計算等。

6.離散優(yōu)化：線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃和圖論算法等，用于解決實際問題中的優(yōu)化和決策-making。

7.模態(tài)邏輯和形式化方法：命題邏輯、一階邏輯和模型檢驗等，用于形式化和驗證計算機系統(tǒng)的正確性和安全性。