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学术评估报告
教授亲笔签署的学术评估
项目成绩单
教授将开具符合学生项目表现的成绩单
论文发表
完成EI/CPCI级别的论文,获得发表并可以被全文检索
结业证书
被世界范围内的高校广泛认可

Vladimir Chernov
达特茅斯学院数学系终身教授
达特茅斯学院塞耶奖数学竞赛委员会主席
达特茅斯学院研究生招生委员会委员
微积分之外的数学概论”课程发展委员会成员
达特茅斯大学本科生数学学会”教师顾问
曾获达特茅斯学院秋季高级教师奖
曾获西蒙斯基金会颁发 “数学家合作奖”
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数学前沿课题探究:构造性拓扑学分析
拓扑学(topology),是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。在拓扑学里,重要的拓扑性质包括连通性与紧致性。
在这门课中,我们将着重于理解陈述并使用构造数学中的一些重要结果。我们还将涵盖“分析”和“拓扑”集的一些基本概念和定理。参与本课程的学生将分成几个小组,研究项目,以探讨在构造性世界中,分析和拓扑学中的一些基本定理的陈述在多大程度上得到了延续。

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“我非常喜欢Vldimir教授的上课风格,讲解很清晰,节奏把握的很好,会确保每个学生都能理解并跟上进度,经常鼓励大家提问并参与讨论,会给每个同学相等的机会。”


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Ming Gu
加州大学伯克利分校数学系终身教授
耶鲁大学计算机科学博士
具体研究方向为:线性代数、系统和控制论、偏微分方程
2017机器学习国际大会论文发表
2017年Hipc最佳论文奖
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算法探究:
线性规划模型与运筹学原理
课程的主要内容覆盖数值分析经典教材--R. L. Burden and J. D. Faires, Numerical Analysis, 9th edition, Brooks-Cole的前六章。
课程内容主要涵盖包括用迭代法求一般方程的通解---f(x)=0。此外,微积分学里面很多函数的积分都没有解析解,而通过数值分析可以求它们的解析解。太阳系的中的恒星天体运动的轨迹是微分方程的解,这门课程将会计算这些微分方程。最后课程将会涵盖线性方程组的ax=b的解法。
小组课题会涉及计算covid-19数量增长模型、和太阳系行星运行轨道的模拟计算。

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Oliver Linton
剑桥大学三一学院院士 / 经济学终身教授
曾任人民大学特聘教授
曾任英格兰银行特聘经济顾问
三次获得Econometric Theory奖
2006年他当选国际统计学会(International Statistical Institute)会士,2007年当选计量经济学学会(Econometric Society )
学术论文总引用次数8000余次
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应用数学与计量经济学在股票市场预测中的应用
实证金融侧重于使用金融计量技术实证分析金融市场中的现实问题,实证金融研究是一个“发现”过程,这种发现主要基于金融现象本身,而不依赖于我们想从金融现象中发现什么。包括研究投资组合理论和资产配置、资产定价和因子模型、市场有效性、汇率和利率的拟合和预测、风险价值(VaR)等。实证金融研究是一个观察、解释所看到的金融现象然后进行预测的过程。
本课程是实证分析中一些主要课题的介绍。它的目的是使学生了解当前金融市场实证研究的问题、方法和结论。焦点主要集中在股票市场。重点将放在模型和方法以及实证结果及其解释上。

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David Woodruff
卡内基梅隆大学计算机系终身教授
UCB Simons Institute 数据科学项目创建者及主席
IBM Almaden研究中心资深研究员
STOC 2013 以及 PODS 2010 最佳学术研究论文奖得主
EATCS Presbuger(表彰计算机科学领域年度最卓越的年轻科学家)奖得主
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about the course
数学算法在数据科学中的应用
本课程会介绍一些本科等级的典型算法设计和分析。我们将介绍经典算法技术,如动态程序设计、散列和数据结构, 分治算法,网络流和线性规划。
我们还将涵盖范围广泛的分析工具,如recurrences、概率分析,平摊分析和势函数。除了学习算法,我们还会涉及一些复杂性理论的研究——双重的算法设计(下界方法在这些模型中的显示和最优算法)。最后,我们将讨论新模型在现代大型数据集下的应用,比如在线算法、机器学习和数据流。

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布朗大学计算机系40年纪念年刊
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