Matrix Computation
課程：MATH3322
作者：lzhangbj
創建於：2018-05-31 00:32:53
課程：MATH3322
作者：lzhangbj
創建於：2018-05-31 00:32:53
課程時間：2018年spring季
授課教授：Cai JianFeng
我覺得教授：一般般，没啥突出的地方
評分標準：assignment 60% +final 40%
這門課的Grade：一般
我覺得這門課 授课内容简单，作业更简单，final更简单， 学东西的绕道，刷龟的想得A就来，想得A+要运气（大神除外）
先客观介绍一下这门貌似是今年新开的数学课
lecture notes主要由四个板块组成： LUdecomposition, QR decomposition, Eigenvalue decomposition, Singular Valuedecomposition. 每个decomposition后面有casestudy讲讲这个decomposition 的应用。
在每个decomposition中， 教授会讲讲如何用code实现， 以及从复杂度和精度方面介绍该decomposition的改进算法。在每个casestudy中会介绍实际应用，比如pagerank, image deconvolution, least square等。
Hw每周一次，一般是三题， 前两题是简单的数学题，第三题是简单的课内code实现，会提供一个.mfile 供你在matlab里操作。
Final（6.7题？忘了）前6题都是很简单的数学题，基本就是给你个matrix让你decomposition一下，code方面可能也就让你写写最基础decomposition算法的pesudocode，课内Notes都有提供，没有难度。最后一题有点考想象力，就是题目很简单，想通了的话解答也很简单，然而没想到就是没想到了233333.
然后主观吐槽一下：
1. 授课进度太慢！内容过浅！讲的东西不会太深入而且每个decomposition最后的升级算法只是提一提不具体讲也不考（可能是教授看进度太慢了就不讲了）
2. 作为60%的hw真的每次作业太简单！前两题都是很简单的让你decompose一下matrix，第三题写代码ta也会把所有东西注释好甚至有时公式都帮你写好你写成代码就行了，最少的时候就一行搞定。那么这样的结果是什么呢？我final前跟一个日本哥们儿表示授课太慢了又无聊都没多少人听，每次hw也是稍微接触点基础知识就水一水， code也是看着ta给的指导和notes上给的特别明显的code抄一抄，final突然来了咋办啊都不知道他会考啥咱们咋准备。对方表示metoo, everybody is the same……
3. Final 真的出乎意料的简单，然而考前跟TA沟通过TA表示复习个啥，不用复习了，我出的难题都被教授叉掉了，剩下的题就跟我给你们的sample一样就是几个简单的decomposition加一个pseudocode默写，还是最简单的算法，教授拓展的那些复杂的不会考。。。哦对了最后一题会难点，sample没给类似的题目，应该不超过10个人能做出来吧，毕竟这课要给龟全都简单不行。。。
这课最后因为A+给的太少TA发邮件跟我们说不是总评满分就别来要A+了。
对的，简单到这程度，然而47个人的堂A+真的少。不过想来拿A还是很稳的，这是真的。
那么问题来了这课让我学到了什么呢？
作为数学课他绝不培养码农，所以数学系的学生不必因为hw里面有code而担心了，需要打的code很简单的主要是懂原理，所以不是训练你怎样用高级算法打code的。
然而他是从code实现方面介绍数学知识， 所以基础的数学知识也不会讲很深，一般是算法需要用到怎样的数学知识他就讲怎样的，比较零散。
所以我对这课的认识是： 这课主要告诉你在应用时能怎样用matrixcomputation 来比较方便的解决问题，以及需要用到matrix计算的时候让你知道用怎样的算法（理解不深刻还请大家见谅） 的确是偏应用而非偏理论的一堂课.想走CS的学生可以看看相关知识了解一些这些decomposition。当然上不上这课又是另一回事了。
因为第一年开课所以后面应该有变化，如果能再深入一点别这么简单就更好了，还是希望prof和TA能在这课上花更多的心思一些把它发展下去。
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