1. Textbook: Numerical Analysis, Richard L. Burden and J. Douglas Faires, 10th edition

2. 時間：星期一,  pm 13:20-15:10, 星期三,  pm 13:20-15:10

3. 地點：公館校區理圖 801, S202 

考試日期:

• 第一次考試(筆試)：2023/11/6 pm 13:10 - 15:10

• 第二次考試(上機考)：2022/11/27 pm 13:10 - 15:10

• 期末報告：    2022/12/25  am 9:00 - 17:20

學期成績：(科學計算導論)

1. 第一次考試：筆試 25% 

2. 第二次考試：上機考試 25%

3. 期末專題：45%

4. 程式與作業：5%

期末專題分數分配方式：

• 期末專題上台報告：20%

• 書面報告：10%

• 邀請學者出席：5% 

• 邀請卡製作，需含 會議名稱(2023秋季應用數學學生研討會)、時間、地點、學者姓名、學生姓名：5%

• 期末專題成果三分鐘簡介影片：5%

• 期末專題 = 上述總和 × 同組互評比重

學期成績：(科學計算導論探索)

1. 期末專題  * 2

分組專題報告：

1. 每組人數至多8人

2. 可跨班分組

3. 2023/9/11 專題發放、開始分組

4. 2023/9/25 分組名單上傳、每組選定聯絡人

5. 2023/10/9 專題題目上傳 

6. 2023/10/16 成立研討會籌備小組  

7. 2023/11/27 邀請卡檔案上傳

8. 2023/12/11 上傳報告投影片初稿

9. 2023/12/20 上傳報告投影片完稿

10. 2023/12/25 學生研討會

11. 2023/12/30 上傳報告投影片 、書面完整報告檔案、三分鐘簡介影片、專題分工表

1. 許紘嘉 || 這個蘑菇是有毒的嗎? || 2023/07/30 ||

https://shorturl.at/iqEQX

2. 洪紹鈞 || 利用Google PageRank分析台北捷運人流 || 2023/08/09 ||

https://shorturl.at/mnoBP

3. 黃靖庭 || 以奇異值分解分析第十屆立法委員的投票行為 || 2023/08/09 ||

https://shorturl.at/vyLW9

1. 時間：星期二，am 9:10 - 12:10

2. 地點：公館校區 M212 

3. Videos (a).  https://sites.google.com/a/g2.nctu.edu.tw/lingroup/course/jin-jie-ke-cheng/da-xing-xian-xing-xi-tong-yu-te-zheng-zhi-wen-ti-2010nian-chun-ji-duan-qi-ke-cheng-lin-wen-wei  (b). 師大圖書館開放式課程  http://ocw.lib.ntnu.edu.tw/course/view.php?id=190  (c) https://www.youtube.com/playlist?list=PLbWe7cQA0ts_RO7HAyqHfM-RovNBj0p7s (linear solvers) and https://www.youtube.com/playlist?list=PLbWe7cQA0ts-6ARLasOpDaKf6Pr-0wykC&fbclid=IwAR13Nim6-1e-d-p4YCmcITWIEvuOz83tlVnpwKLmAQSYP3USYtN2a-AHQwE (eigensolvers)

4. Reference book: 

        Matrix Computations, Gene H. Golub and Charles F. Van Loan

        Matrix Algorithms Volume II: Eigensystems, G. W. Stewart

參考論文：

1. Tensor Decompositions and Applications.  https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/07070111X

2. The Structure and Function of Complex Networks.  https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/S003614450342480

3. An Algorithmic Introduction to Numerical Simulation of Stochastic Differential Equations.  https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/S0036144500378302

4. An Introduction to Trajectory Optimization: How to Do Your Own Direct Collocation.   https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/16M1062569

5. Teaching Integer Programming Formulations Using the Traveling Salesman Problem.  https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/S00361445023685

6. Time-Frequency Analysis of Musical Instruments.    https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/S00361445003822

7. Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning.   https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/16M1080173

8. Why Are Big Data Matrices Approximately Low Rank?    https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/18M1183480

9. Power-Law Distributions in Empirical Data.    https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/070710111

10. Modeling and Simulating Chemical Reactions.    https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/060666457 

1. Reference book: 

• Mathematics of Data Science: A Computational Approach to Clustering and Classification, Daniela Calvetti and Erkki Somersalo, SIAM

• 統計學習，李航，第二版

2. 時間：星期二,  am 9:10-12:20

3. 地點：M210 

4. 學期成績：

• 作業報告：35%

• 專題報告：55%

• 課堂出席：10%

5. 重要日期：

• 2024/4/16 專題簡介

• 2024/6/4 期末專題報告

• 2024/6/7 繳交作業及專題報告