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[MATH2431]史上最佳体验
课程时间:2020spring
授课教授：男神BAO Zhigang
我觉得教授：各方面男神+好人，非常kind+nice
评分标准：20%hw+30%mid+50%final or 20%hw+80%final
这门课的grade：虽然讲的难，但考试要求不高，拿好龟不难
教学内容：期中是这门课的一个分界线，期中前是基于测度论的常规概率内容，大致包括事件，贝叶斯公式，条件概率，离散型随机变量，连续随机变量；随机变量的卷积，一些常见的分布函数（高斯泊松之流）；期中后则进入了更加有趣的内容，主要特征函数和几种概率的收敛模型（其实随机变量的convergence mode就是实分析里面的东西几乎原封不动的搬过来），0-1律等，期中后的内容比较分析，不太像是没学概率前所认为的概率。然后总体难度来说的话其实期中前后的难度都差不多，但是期中后的内容更陌生一些，所以一开始学的话会因为全新内容觉得不是那么好上手。另外这门课真的很学东西，尤其midterm后有很多常规概率论不会cover的内容，是和实分析结合后真正有趣的东西。Tutorial值得一去，ta会先把这周的内容简单过一下，然后给3-4道例题，例题难度都挺大的，自己做会有很大的困难，而且有些真的很technical，考试平均难度要低于tutorial不少。
工作量：一学期6次作业，每次作业量还比较适中，集中写的话半天多一点能够写完，所以作业量不算很大。工作量方面如果没上过是分析的话内容还是很多的，另外至少要在学过/在学数学分析的情况下来上，不然midterm后的内容可能吃不太消，工作量大概是5分多一点点的样子（绝对少于3043，但多于2131）。如果上过实分析的话会轻松不少，这个轻松的原因是来自于大概有一半多的内容和实分析（测度论）的逻辑相通，所以能够更快的找到对应的内容，理解起来快上很多（比如measurable，sigma field，convergence in measure），工作量大概是常规的3分honor课。
考试方面：虽然教授的内容讲的很多，但是碍于科大一个学期只有12个教学周，所以尤其期中后的很多定理的证明是略过的，考试的时候也不会去涉及，所以即使觉得课上讲的内容比较复杂也不用去太过担心；至于考试难度简单题持平作业难度，然后难题要比作业的难题难度低一些，不过不会有什么太难的题，虽然教授讲的内容很多，部分比较困难，但是他还是很考虑了学生接受的程度，不会让我们在考试过程中太绝望hhhh；另外ta判卷判的也确实不算严，过程分占了百分之70以上将近；只要认真听课，记住+理解了教授midterm前讲的内容，会用，会用，会用midterm后的lemma和theorem；知道课上的例子怎么分析（考试很多题来自课上，bao课上讲的例子一定要弄懂）就能在考试拿到一个还可以的分数。
给龟方面：今年缺少样本对比，但好像和往年一样，是90+是A+，然后往下每五分一个subgrade，midterm mean 70; final mean 73；卷子真的判的很松很松....加上作业后，overall的mean是76，对应下来mean就有B+以上，给龟真的很好很好，当之无愧的神龟课（而且还学到了很多东西，一学期上下来真的很爽）...
[MATH2431]过瘾哪，过瘾！
时间：2018-19 Spring
教授：鲍志刚
评分标准：这不重要
Grade：还没出，即使出了也不重要
以下内容基本来源于我的知乎回答"你在香港科技大学上过的最牛的课是什么"：
“虽然是UG课，老师在课本之外拓展了超多内容以至于我完全不觉得这是本科课。教授用半学期讲完了（基于测度论的）普通概率论的内容，然后飙了半学期车。。。下半学期主要讲convergence mode，和强弱大数定律，中心极限定理。教授把他们推广到了比较general的情形，比如说Triangular Array，林德伯格CLT等等。讲了CLT的６种证明。还有Borel-Cantelli Lemma，科莫戈洛夫0-1律。证明过程分析味道十足，各种花式估计，放缩，不等式，极其过瘾。柯西-施瓦茨，闵科夫斯基，马尔可夫，车比雪夫，赫尔德，琴生，李雅普诺夫。。。不等式都出现了。虽然教授不承认这其实是一门打着概率旗号的分析课，但我们都这么认为。再加上教授讲课语速极快，总体感觉十分刺（meng）激（bi）。考虑下学期去上他的MATH 5411 高等概率刺激刺激。 ”
以下内容不属于知乎回答：
workload：爆表，作业6份*10-18题/份， 需要不少精力。定义：A0的honor堂workload算3分。这门课大概4-6分吧。。。
难度：由于没上实分析就讲基于测度论的概率论，难度偏大。在1023/24，2043、2131、3131这些数学系honor中算最大的。3043没上过，不确定。我猜与这门课相当。
总的来说能学到超多内容，实实在在的一门课，“过瘾哪，过瘾！”（脑补亮剑中孔捷那句话）
[MATH2431]好课，好教授，就是我的肝呢？
,課程時間：2018年S季
授課教授：鲍老师
我覺得教授：best math professor I ever had
評分標準： assignment 10% + midterm 35%/0% + final 55%/90%
這門課的Grade：不确定
我覺得這門課 很充实
期中前基本讲完了MATH2421的内容，期中后不知道算什么。
midterm前：Probability space, conditional probability, random variable, discrete rv, continuous rv
midterm后：Probability generating function, characteristic function, law of large number & central limit theorem, convergence mode, Borel cantelli lemma
Workload很大，需要预习及认真上课。六次homework，每次12题左右，个人情况是每题至少一小时。
难度比较大，大量内容建立在Analysis的基础之上。建议：1. 提前打好分析基础，如果上的是1013+1014，最好提前把2033的Lecture notes看一遍，对upper/lower limit, set limit, almost everywhere等概念有印象；复习多元积分和泰勒展开。2. 第一遍理解不了很正常，可以暂时接受，后面会慢慢理解的。3. 难度上tutorial > lecture ~ homework > exam，所以tutorial和lecture听不懂的部分不用太过纠结。
没有给grade statistics。感觉fair，garding scheme能反应投入程度和掌握水平。作业题理解清楚了应该有A range。
Bao Zhigang非常helpful，备课用心，讲得很清楚，强推这位教授。TA小姐姐Wang Jingming也是我遇到过最负责的TA之一。Bao第一次教，以后“承包”这门课，应该会越教越好。整体来说这门课很不错，但要上的话最好预留5 credits的时间。
[MATH2431]Honors in Probability
高等概率論
課程時間：2017年春季
授課教授：凌仕卿教授
這門課的Grade：可以。
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對於本課，個人希望僅提供一些相對客觀的事實。至於大家如何評價、判斷是否應該或者值得進修本課，個人就一句話也不說。大家接到這些消息，本身也要判斷。
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一、課程內容
本課使用著名數學家鐘開萊編寫的A course in Probability Theory作為教材，覆蓋了前四章的大部分與第五章的前四節。具體如下：
第一章 分佈函數（大概講一講如何定義各種基本對象以及它們的基本性質）
第二章 測度論（類似3043相關部分的內容，有最基本的集合代數、西格瑪代數、測度等，但是另涵蓋了概率測度等特殊情形的性質）
第三章 隨機變量、期望與獨立性（真·概率論由此處開始）
第四章 收斂性（僅第1、2節。包括依概率收斂、幾乎處處收斂以及L^p收斂以及波萊爾－坎泰利引理。本書未提及依分佈收斂。）
第五章 大數定理（弱版本與強版本都有嚴格證明）
所以看得出來絕大多數內容都是數學分析相關。教材上的符號、字體部分已經被學術界棄用，但是教授依然全部采用。例如西格瑪代數依然被稱為波萊爾域，實數被記為手寫體R（mathcal{R}）而非黑板粗體R（mathbb{R}）。
二、評分標準
作業：20%
期中：30%
期末：50%
作業一共三次，各五題、五題和三題，全部是取自教材的證明題，普遍認為平均難度中上，個別較難。原本計劃四次，由于種種原因耽誤而減為三次，而且佈置頻率無規律可循。
期中考試一共三題，兩題是作業原題，還有一題是某個定理的直接推論。考試形式為開卷。可以攜帶任何紙質材料輔助作答。平均分：63/70，標準差：14.78。
期末考試一共四題，一題作業原題，一題證明收斂性，另外兩題默寫定理證明。考試形式為閉卷。如果學生會背書，并且能逐行記住證明的大多數細節，就算不怎么去理解，也不會有任何偏差；相反，稍有常識的人都能看出，如果學生沒有特別強的短期記憶能力而又試圖螳臂當車，難道能夠阻擋教授的鐵騎嗎？平均分：61.62/90，標準差：25.57。
如果是為了準備期中考試，學生可以什麼也不做；如果是為了準備期末考試，學生可以選擇：1.考前大復習，逐字逐句地背誦定理與證明，2.吃記憶麺包，或者3.放棄。
三、授課質量
英語水平：沒有胡繼善老師講得好。時常會省略掉單詞末尾的輔音，也存在大規模的元音漂移。語調平淡。但是經常向同學展示他動人而陽光的微笑，也從未特別激動或者憤怒。
內容組織：一切按照教材去產生。有時候會語塞甚至迷失自我，沉思如何繼續證明。整體進度較為緩慢。
材料準備：會不定期上傳手寫講義。內容與課本雷同，但是字體放大若干倍，并且具有一種行草的美感。
教學態度：課上平平淡淡才是真，課後就非常熱情，無論問題體地多麼簡單甚至幼稚，他都會回答。
出題水平：可能不適用。具體原因見評分標準。
