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上课时间：2023Spring 讲授内容：如课程题目所示。 成绩组成： 出勤（5%，后来改成10%） 作业——体系结构调研和编程（10%） 作业——期末作业开题报告（10%） 作业——SIMD编程（10%） 作业——多线程pthread&OpenMP编程（10%） 作业——MPI编程（10%） 作业——GPU编程（oneAPI或CUDA，10%） 作业——期末研究报告（30%） Open Topic（5%，后来改成额外加分） 听课还是能有不少收获的，但状态不好的话很容易困死。 课程没有考试，只用做平时作业和期末作业。 这门课的作业有点……一言难尽，反正到时候看到作业要求就知道了。。 个人的一点写作业心得（个人想法，未必完全适合于实际情况，仅供参考）： 0、尽早定好选题，不要纠结，一条道走到黑就完事。 ①latex肯定逃不过，有一本非常好的latex电子pdf教程（这本pdf本身也是latex写的）， 其pdf开头标题为：一份（不太）简短的 LATEX 2ε 介绍 或 112 分钟了解 LATEX 2ε 很好用的资料，可以随查随用 ②画图上，展示数据时，个人使用matlab。如果想要用自己画的示意图展示算法原理等等，个人使用的是Adobe...

徐思涵老师上课要答题，我错误率超高，慎选

2023Spring 计算方法又称数值分析(numerical analysis)，为数学的一个分支，是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。 本年考试内容：误差、插值、解方程、数值积分、函数拟合和函数逼近。都是比较基础的内容。 在听过课或者复习过的情况下，考试想挂科有一定难度。复习充分的话很容易飚高分乃至飚满分。 老师讲的很细致，基本原理和推导过程都很清楚。有几节课留随堂小测，当堂写当堂交，写完就能走，兼做签到和平时作业的功能。 只要课上好好听好好记，抓住基本概念基本原理，课上小测就都不难。 老师每讲到一个公式或者一块内容都会明确地说这块内容要掌握到什么程度，要不要记要不要考，重点的地方还会多次强调，听课的时候要留意。如果没记下来就互通有无吧。 参考书有 李庆扬《数值分析》，但是内容比老师课上讲的要深要广，课堂的内容只是这本书里很小的一个子集。 所以如果只是应试复习，拿书复习未必比笔记复习效果好。吃透考试重点、课上例题和随堂小测的求解过程基本就没问题。考试可以带计算器。 本年考试具体内容： 1、误差知识：围绕第一节课讲的四大误差的概念作答即可。 2、插值：带有4点值和2导数值条件的插值，牛顿插值+待定系数解决即可。埃尔米特插值是解决n点值n导数值的插值。 3、解方程：一是三角分解（Doolittle，不是Gauss）解方程，二是利用三角分解求逆矩阵，三是条件数的计算和方程病态程度的判断。 4、差分证明：知道n阶差分定义就能做，纯送分。 5、数值积分：根据给定代数精度确定插值公式相关系数。抓住代数精度的定义、数值积分公式就是给定函数值的线性组合即可。复习数值积分的时候可以和插值联系起来复习。 6、多项式拟合（最小二乘）：抓住内积空间和法方程即可。

> @Elaina-Ren > 2023fall 回忆版试题： > 1. 简答题 > > [与上图类似！可作为例题] > 1）考察端端时延和时延带宽积 > 2）考察CRC校验码的计算，给出生成码和接收端收到的序列，判断是否出错；以及发送端如何计算CRC校验码 > > 2. 接口层 > 给出一个网络拓扑图，有四个交换机和四个主机，A->B，D->A，C->D发送数据帧，由此补充各交换机的转发表（考察交换机的自学习和ARP协议） > > > 3. 网络层 > 1）计算路由聚合 > 2）写出a和c在毒性逆转下收敛的距离向量表...

如果你在学期初，那么好好听课能大幅加速你对期末的掌握。平时好好听，你的脑中就会先形成一个知识的骨架，这能省你不少事。 如果你在学期末，往年试题回忆以及各年的往年作业都很有参考价值，不妨就以往年试题回忆为引子来复习（对于知识结构有一定把握效果会更好）。仔细对比的话往年作业都和期末有不少重合度，拿往年作业练手是个很好的选择，拿考研资料复习似乎不是很必要，往年作业和试题回忆给拿下就绰绰有余了