数学与科学计算

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1 第一部分 数学基础与数值计算 #

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    id1[第一部分 数学基础与数值计算]
        id1-1[数值计算基础]
        id1-2[NumPy数组操作与广播机制]
        id1-3[数值精度与浮点数误差分析]
        id1-4[线性代数运算:矩阵乘法、特征值分解]
        id1-5[随机数生成与概率分布]
        id1-6[数值积分与微分方法]
        id1-7[数学函数库]
        id1-8[math模块:基本数学函数]
        id1-9[cmath模块:复数运算]
        id1-10[decimal模块:高精度十进制运算]
        id1-11[fractions模块:有理数运算]
        id1-12[statistics模块:统计函数]
数值计算基础
NumPy数组操作与广播机制
数值精度与浮点数误差分析
线性代数运算:矩阵乘法、特征值分解
随机数生成与概率分布
数值积分与微分方法
数学函数库
math模块:基本数学函数
cmath模块:复数运算
decimal模块:高精度十进制运算
fractions模块:有理数运算
statistics模块:统计函数

2 第二部分 科学计算核心库 #

NumPy深入应用
多维数组索引与切片技巧
通用函数 ufunc 与向量化操作
结构化数组与记录数组
内存映射与大型数组处理
性能优化与并行计算
SciPy科学计算
优化算法与最小化问题
插值与拟合方法
信号处理与时频分析
图像处理与形态学操作
稀疏矩阵与线性系统求解
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    id2[第二部分 科学计算核心库]
        id2-1[NumPy深入应用]
        id2-2[多维数组索引与切片技巧]
        id2-3[通用函数 ufunc 与向量化操作]
        id2-4[结构化数组与记录数组]
        id2-5[内存映射与大型数组处理]
        id2-6[性能优化与并行计算]
        id2-7[SciPy科学计算]
        id2-8[优化算法与最小化问题]
        id2-9[插值与拟合方法]
        id2-10[信号处理与时频分析]
        id2-11[图像处理与形态学操作]
        id2-12[稀疏矩阵与线性系统求解]

3 第三部分 数据分析与可视化 #

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    id3[第三部分 数据分析与可视化]
        id3-1[Pandas数据处理]
        id3-2[DataFrame与Series操作]
        id3-3[数据清洗与预处理技术]
        id3-4[时间序列分析与处理]
        id3-5[分组聚合与透视表]
        id3-6[数据合并与连接操作]
        id3-7[数据可视化]
        id3-8[Matplotlib基础绘图]
        id3-9[Seaborn统计图形绘制]
        id3-10[Plotly交互式可视化]
        id3-11[D图形与科学可视化]
        id3-12[自定义图形样式与布局]
Pandas数据处理
DataFrame与Series操作
数据清洗与预处理技术
时间序列分析与处理
分组聚合与透视表
数据合并与连接操作
数据可视化
Matplotlib基础绘图
Seaborn统计图形绘制
Plotly交互式可视化
D图形与科学可视化
自定义图形样式与布局

4 第四部分 符号计算与代数系统 #

SymPy符号数学
符号表达式创建与简化
方程求解与方程组
微积分:极限、导数、积分
矩阵符号运算
微分方程符号解
高级数学计算
群论与离散数学
数论函数与算法
组合数学与图论
逻辑运算与布尔代数
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    id4[第四部分 符号计算与代数系统]
        id4-1[SymPy符号数学]
        id4-2[符号表达式创建与简化]
        id4-3[方程求解与方程组]
        id4-4[微积分:极限、导数、积分]
        id4-5[矩阵符号运算]
        id4-6[微分方程符号解]
        id4-7[高级数学计算]
        id4-8[群论与离散数学]
        id4-9[数论函数与算法]
        id4-10[组合数学与图论]
        id4-11[逻辑运算与布尔代数]

5 第五部分 机器学习与统计建模 #

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    id5[第五部分 机器学习与统计建模]
        id5-1[机器学习基础]
        id5-2[Scikit-learn机器学习流程]
        id5-3[监督学习算法实现]
        id5-4[无监督学习与聚类分析]
        id5-5[模型评估与验证方法]
        id5-6[特征工程与选择技术]
        id5-7[统计建模]
        id5-8[概率分布与假设检验]
        id5-9[回归分析与方差分析]
        id5-10[时间序列建模与预测]
        id5-11[贝叶斯统计推断]
        id5-12[生存分析与可靠性工程]
机器学习基础
Scikit-learn机器学习流程
监督学习算法实现
无监督学习与聚类分析
模型评估与验证方法
特征工程与选择技术
统计建模
概率分布与假设检验
回归分析与方差分析
时间序列建模与预测
贝叶斯统计推断
生存分析与可靠性工程

6 第六部分 高性能计算与优化 #

性能优化技术
代码剖析与性能分析
内存管理与垃圾回收
并行计算与多线程
GPU加速计算 CUDA
编译优化与即时编译
数值算法实现
数值线性代数算法
最优化算法实现
数值微分方程求解
蒙特卡洛方法应用
快速傅里叶变换
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    id6[第六部分 高性能计算与优化]
        id6-1[性能优化技术]
        id6-2[代码剖析与性能分析]
        id6-3[内存管理与垃圾回收]
        id6-4[并行计算与多线程]
        id6-5[GPU加速计算 CUDA]
        id6-6[编译优化与即时编译]
        id6-7[数值算法实现]
        id6-8[数值线性代数算法]
        id6-9[最优化算法实现]
        id6-10[数值微分方程求解]
        id6-11[蒙特卡洛方法应用]
        id6-12[快速傅里叶变换]

7 第七部分 专业领域应用 #

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    id7[第七部分 专业领域应用]
        id7-1[物理科学计算]
        id7-2[量子力学数值模拟]
        id7-3[经典力学与天体物理]
        id7-4[电磁场数值计算]
        id7-5[热力学与统计物理]
        id7-6[流体动力学模拟]
        id7-7[工程与金融计算]
        id7-8[控制系统分析与设计]
        id7-9[结构力学有限元分析]
        id7-10[金融衍生品定价]
        id7-11[风险管理与投资组合]
        id7-12[量化交易策略回测]
物理科学计算
量子力学数值模拟
经典力学与天体物理
电磁场数值计算
热力学与统计物理
流体动力学模拟
工程与金融计算
控制系统分析与设计
结构力学有限元分析
金融衍生品定价
风险管理与投资组合
量化交易策略回测

8 第八部分 工具与环境 #

开发环境配置
Jupyter Notebook/Lab使用
虚拟环境与包管理
集成开发环境配置
版本控制与协作工具
文档生成与代码测试
部署与扩展
Web应用部署框架
微服务与API开发
数据库集成与操作
云计算平台部署
容器化与持续集成
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    id8[第八部分 工具与环境]
        id8-1[开发环境配置]
        id8-2[Jupyter Notebook/Lab使用]
        id8-3[虚拟环境与包管理]
        id8-4[集成开发环境配置]
        id8-5[版本控制与协作工具]
        id8-6[文档生成与代码测试]
        id8-7[部署与扩展]
        id8-8[Web应用部署框架]
        id8-9[微服务与API开发]
        id8-10[数据库集成与操作]
        id8-11[云计算平台部署]
        id8-12[容器化与持续集成]