中国科大学位与研究生教育
课程名称: 教师:
  • 数字信号处理
    讲授近代数字信号处理领域的几个主要进展。内容有: 1. 自适应滤波理论,维纳滤波与卡尔曼滤波,梯度自适应滤波(LMS),线性预测误差滤波,快速最小二乘方滤波(FLS); 2. 现代谱分析与谱估计经典谱估计简介,最大熵谱估计,参数模型法谱估计,特征子空间谱估计。 3. 信号的时频分析 短时傅立叶分析与综合。 4. 同态信号分析在讲授基本理论的同时,辅以国内外最新发展动态介绍,折衷应用举例。为学生从事信号与信息处理,通信与信息系统等学科领域的研究打下扎实的数字信号处理基础。 参考文献:[1]Adaptive Filter Theory,Simon Haykin,Prentice Hall, 2002 [2]Adaptive Digital Filter and Signal Analysis,Maurice G Nellanger,1987。[3]近代信号处理,张贤达著,1995。 [详细]
  • 材料合成化学
    本课程主要探讨各类材料(包括陶瓷、金属、高分子和复合物)的合成方法原理和技术,特别对极端条件下的合成技术和合成化学,作较详细的介绍。主要内容有: 1.材料发展概况及其分类特性,材料制备特点及其进展以及当前材料研制焦点简介。 2.材料合成的晶体结构学、热力学和动力学基础。3.硬化学合成法,高温、高压、低温技术及其合成;激光、等离子体、微波、辐射等非平衡态下的合成。 4. 软化学合成法,Solgel法、各种CVD和CVT以及化学共沉淀合成法。 5.材料合成的物理方法。6.当代先进材料合成案例简介。 [详细]
  • 算法设计与分析
    算法设计与分析是计算机科学与技术各专业硕士研究生必修的基础课。本课程主要介绍概率算法和分布式算法基础,使学生掌握概率算法和分布式算法设计及分析的基本方法。主要内容为:一. 概率算法,包括:1.基本概念:主要介绍概率算法的特点、意义、分类、复杂性分析方法;2.数字概率算法:重点介绍π值计算、数值积分、概率计数以及其它数值算法的设计和分析;3.Sherwood算法:以选择和排序、随机预处理、有序表搜索等问题为例重点介绍Sherwood算法的概念和特点,以及算法设计和分析的方法;4.Las Vegas算法:以n-皇后、模p平方根、整数的因式分解等问题为例重点介绍Las Vegas算法的概念和特点,以及算法设计和分析的方法;5.Monte Carlo算法:重点介绍一致、有偏、精度分析等基本概念,以主元素、素性判定、矩阵相乘等问题为例,重点介绍Monte Carlo算法设计、分析和改进的方法。二. 分布式算法基础,包括:1.基本概念:介绍计算模型、复杂性度量标准等分布式计算的基本概念;2.分布式算法基础:主要介绍同步网络模型,同步环中的Leader选举、一般网络中的Leader选举、广度优先搜索、最短路径、最小生成树、最大独立集等分布式算法,链路故障时的分布式一致性,进程故障下的分布式一致性,以及其他一致性问题。 [详细]
  • 固体物理
    本课程分为两部分:第一部分介绍晶体结构的基本知识,晶体结合的基本类型及其主要特征,介绍晶格振动的基本规律,光学波、声学波和声子的基本概念以及晶体的热学性质,简单介绍晶体中缺陷的基本类型以及晶体中原子的扩散和离子导电性;第二部分介绍晶体中电子运动的基本规律和基本理论,包括金属自由电子论、能带论基础以及晶体中电子在外场中的运动规律。固体中电子的运动状态往往对材料的物理性质起决定性作用,它是研究材料物理性能重要的理论基础。  [详细]
  • 电化学研究方法
    本课程主要分为四大部分。第一部分讲授电化学热力学、电极过程动力学的基本理论、电化学体系的传质、电化学体系的等效电路处理以及电化学中常用数学方法。 第二部分介绍各种常规的电化学研究方法,如电势阶跃法,循环伏安法,交流阻抗法和旋转圆盘电极等技术的有关理论、具体实验方法以及恒电位仪的工作原理。第三部分将系统介绍电化学研究中的常用谱学电化学技术,如电化学原位振动光谱(红外、Raman、和频光谱),电化学STM、电化学微分质谱技术以及各种连用技术。最后一部分将系统介绍半导体溶液/界面光电化学的基本原理与实验方法。 
    [详细]
  • 植物分子生物学与实验
    本课程以专题讲述为主,着重介绍植物分子生物学的最新进展,并强化分子生物学理论在植物研究中的实际应用,并通过相关的实验,培养学生的研究能力,具体内容主要包括:基因表达的调节;植物基因组计划和基因类型;植物与环境;植物对非生物胁迫的反应;植物基因的转化方法;农杆菌介导的植物遗传转化;植物代谢与基因表达。   [详细]
  • 高等量子力学
    本课程补充、延伸、提高本科生通常所学量子力学,使研究生从更高更概括的角度更全面深入地掌握量子力学,为从事原子分子,凝聚态物理,材料物理等领域的研究准备必要的基础。高等量子力学A,B内容相同部分:绪论;第一章 对称性和守恒定律;第二章 角动量理论;第三章 散射理论;第四章 二次量子化;第五章 相对论量子方程。其他章节根据各学科要求讲授。 [详细]
  • 文献管理与信息分析
    本课程关注于信息时代人们必备的信息技能。包括如何高效快速地获取高价值的信息、高效追踪最新研究前沿;如何管理海量的数字化信息,包括科学文献和碎片化的信息、文件等;如何从海量的文献中快速找出最有价值的文献;以及如何分享和与他人协作,提高个人创新能力等方面的内容。 [详细]
  • 机器学习与知识发现
    数据挖掘(Data Mining,简称DM)作为20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术,由于起所具有的广阔应用前景而倍受关注,作为数据库与数据仓库研究与应用中的一个新兴而富有前途的领域。数据挖掘,可以从数据库,或数据仓库,以及其它各种数据库的大量各种类型数据中,自动抽取或发现出有用的模式知识。数据挖掘技术应用的价值在于帮助企业分析影响其业务的关键因素,从而帮助企业增加收入、降低成本,使其管理决策更趋科学,客户分析更趋精确。可以说数据挖掘技术应用是企业信息化必不可少的一步。本课程主要讲授机器学习、数据挖掘的基本概念、常用方法、数据挖掘过程。要求掌握的主要内容有:数据仓库的基本概念和联机分析处理,机器学习与数据挖掘的主要方法,包括数据的预处理、概念描述、关联规则、分类与预测、聚类分析以及一些主要的数据挖掘应用。 [详细]
  • 黄昆先生和中国的半导体科学技术
    报告摘要:黄昆先生(1919—2005)是国际著名的物理学家,是中国固体物理学和半导体物理学的奠基人之一。今年是黄昆先生诞辰100 周年,本次报告回顾他的生平,介绍他对科学与教育事业的贡献,以及严谨求实的治学态度和实事求是的精神。这次报告还将介绍一些我们身边的半导体科学技术,从诺贝尔物理学奖来看半导体科学的发展,以及我国的半导体科技和产业的发展现状和未来前景。 报告人简介:姬扬,博士,研究员,博士生导师,中国科学院百人计划获得者,杰出青年基金获得者。在中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室工作,从事半导体自旋物理学方面的实验研究。 [详细]
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