Lai, CJ  Page 1
2011, June 22
賴俊儒
cjlai@ntu.edu.tw
國家理論科學研究中心 研究助理
台大電機 109 屆 雙主修數學
台大電機中的數學
台大電機課綱中的數學課
微積分
工程數㈻ - 線性㈹數
工程數㈻ - 複變
工程數㈻ - 離散
工程數㈻ - 微分方程
機率與統計
高等微積分
㈹數導論
為什麼要學這些 ?
Lai, CJ  Page 2
如果 只有乖乖把畢業學分修完…你
 那你會成為有如過江之鯽、沒
有競爭力的 ”耗材” 工程師。
 競爭力來自 :
- 洞察力
- 基本功
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何謂基本功 ? 以 向電磁波橫 (TEM) 為例 :
 電磁學課本教你 :
- 解偏微分方程
- 得
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何謂基本功 ? 以 向電磁波橫 (TEM) 為例 :
 普通人 :
- 背誦解
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何謂基本功 ? 以 向電磁波橫 (TEM) 為例 :
 工程師 :
- 背誦解、瞭解意義並能用
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正向波 負向波
需要創新時 :
 一般工程師 :
- 「啊 , 我只會我學過的 , 改條件我就不會了」
 有競爭力的工程師 :
- 「哈哈 , 改條件我也會導 . 」
- 「我還知道改什麼條件合理 , 改什麼條件可行 . 」
- … etc
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何謂基本功 ? 以 向電磁波橫 (TEM) 為例 :
 基本功 ( 此時 ):
- 給一個能解的偏微分方程 , 可以算出解的形式 .
 目的 與 手段 相輔相成
- 學電磁學要知道微分方程的完整理論及技術
- 學微分方程要知道定義定理的鋪陳是為了電磁學的應用
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大綱
工程師與數學
數學大地圖
高等數學導論
電機所組別中的數學
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除非 只想要賣肝賺錢…你
“ 優秀” 工程師以 數學 和 程式 創造新世界
高等數學
- 從 實數 到 複數
- 從 時域 到 頻域
- 從 矩陣 到 線性
- 從 機率 到 測度
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從實數到複數
尤拉公式 (Euler’s Formula)
1.引入 相位分析
2.處理 週期信號
相量 (phasor) 與相位 (phase)
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從時域到頻域
拉普拉斯轉換 (Laplace Transform)
1.引入 調和分析
2.引入 對偶
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從矩陣到線性
線性映射、對角化與喬丹形式
座標系
向量空間
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常見的誤解
1. 線性代數是矩陣的學問
2. 對角化用來算…呃 , 大概是矩陣的 n 次方吧
3. 喬丹形式…那是什麼 ? 有用嗎 ?
 No! 矩陣只是給定座標系而已 , 重點在線性轉換
對角化可以讓你不被座標迷惑 , 喬丹形式則清清楚
楚讓你看清發生了什麼事 .
從矩陣到線性
固有值 / 向量 (eigenvalue/vector)
( 向量 v, 純量 c) 稱 線性轉換 T 的固有值 / 向量
即
T(v) = cv
普通的課本因計算方便 , 會教你 :
1. 算出所有 固有值
2. 算每個 固有 對應的 固有向量值
3. 看 幾何重數 與 代數重數 各多少來判斷可否對角化
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其實恰好相反
本質上重要的是 固有向量 , 也就是 :
“ 些向量哪 v 在作用之後方向不變 , 長度變 c 倍”
因此 線性 讓我們知道這轉換 T 的整個樣貌
把這些向量當作 基底 , 寫成矩陣便是 對角化
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圖示
看這個線性轉換
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圖示
可以被這兩個向量所刻劃
D = 為這個轉換的本質
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圖示
在座標轉換下 , 原本的矩陣 A 可能亂七八糟
但本質不會變 , 就是一個方向拉長三倍
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固有臉 (Eigenface)
為第一個成功的人臉辨識
技術 , 從 可能人臉 的向
量空間中擷取固有向量 ,
便稱 固有臉 .
任何人臉都近乎由 平均
人臉 和某些固有臉的加
權所合成 .
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從機率到測度
什麼是機率 ?
- 國中生 : 事情發生的可能性啊 ~
- 高中生 : 是… 事件中的 樣本點 個數
樣本空間 中 樣本點 總數
- 大學生 : 機率密度函數 的積分
這些都講不清楚
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機率學家表示 :
1. 講機率 , 是要說
「我們多相信事件 A 在樣本空間 S 中會發生」
2. 機率論的三位一體 , 就是 機率空間 (S, F, P)
- 樣本空間 S 包含 所有 結果
- 事件集合 F 中的每個 事件 是 S 的子集
- 機率測度 P 是個滿足 P(S) =1 的 測度
(measure)
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機率學家表示 :
 即 , 測度 為一函數 P: F → R 滿足 :
1. 對所有事件 E 都有 P(E) ≧ 0
2. P(Ø) = 0
3. P 可數疊加 , 即對可數集 {Ei} 來說 , 有
P(∪Ei) = Σ P(Ei)
 在此背景下 , 事件 E 發生的機率為
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大綱
工程師與數學
數學大地圖
高等數學導論
電機所組別中的數學
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高等數學粗分成 代數 與 分析
線性代數 微積分
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核心課程分別為 代數導論 和 高等微積分
線性代數 微積分
高等微積分代數導論
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和電機有關的大學部數學課
線性代數 微積分
高等微積分代數導論
偏微分方程
機率導論
複變函數
大學部
常微分方程
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離散數學 是圖論、組合和邏輯中的某些主題
線性代數 微積分
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
機率導論
複變函數
圖論組合學
研究所
大學部
代數導論
離散數學
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通訊原理 的理論基礎是 隨機過程
線性代數 微積分
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
實分析
機率導論
複變函數
圖論
隨機過程
組合學
研究所
大學部
代數導論
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某些尖端的研究需要 代數 與 拓樸 的觀念
線性代數 微積分
代數
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
實分析
機率導論
複變函數
圖論
隨機過程
拓樸
代數拓樸
組合學
研究所
大學部
代數導論
拓樸 ???
有一天我同學 (Now
@ UMich) 向我求救 ,
他需要報告一篇充滿
數學的文章
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拓樸 ???
目標 :
判斷 MRI 掃描的大腦資
料是不是同一顆
方法 :
將大腦視為 黎曼流形
(Riemannian Manifold) 並套用
梯度最佳化演算法
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黎曼流形 (Riemannian Manifold)
 (M,g) 稱為 黎曼流形 即 :
1. M 為 可微流形
2. M 上每一點的 切空間 都配有內積 g,
 M 稱為 流形 即
1. M 為 T2 拓樸空間
2. M 中任一點 都有 鄰域 和歐式空間中的開盤同胚
 … 相當難 , 換句話說 , 也相當有意思 !
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大綱
工程師與數學
數學大地圖
高等數學導論
電機所組別中的數學
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微積分
課程大綱 :
- 微積分基本定理的應用
- 練習積分技巧
精神 :
- 熟悉論證的模式
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線性代數
課程大綱 :
- 計算矩陣固有值 (eigenvalue)
- 練習對角化及尋找喬丹形式
精神 :
- 不要被矩陣的基底所 限侷 , 以線性轉換來理解
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高等微積分
課程大綱 :
- 微積分基本定理的證明
- 微分、積分與極限能交換的條件
- 連續函數的大定理
精神 :
- 熟悉較有巧思的構造及證明
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代數導論
課程大綱 :
- 有限群的分類技巧
- 有限生成 PID 模基本定理 ( 喬丹形式存在 )
- 一元五次方程式不保證根式解的理論
精神 :
- 熟悉抽象定義後所隱藏的直觀
( 和電機最無關 , 通常只有作密碼學的需要 )
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微分方程
課程大綱 :
- 大量計算各式各樣的微分方程
精神 :
- 大量計算各式各樣的微分方程…
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機率與統計
課程大綱 :
- 高中機率
- 隨機變數
- 機率密度函數
精神 :
- 將直覺的機率以積分形式表達 , 以承接機率測度
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複變函數
課程大綱 :
- 解析函數與柯西定理
- 留數 (Residue) 定理
- 保角映射與史瓦茲引理
精神 :
- 能用留數定理計算複雜的積分
- 能用柯西定理理解轉移函數
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大綱
工程師與數學
數學大地圖
高等數學導論
電機所組別中的數學
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自動控制組 :
線性代數 微積分
代數
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
實分析
機率導論
複變函數
圖論
隨機過程
拓樸
代數拓樸
組合學
研究所
大學部
代數導論
Lai, CJ  Page 45
電力組 :
線性代數 微積分
代數
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
實分析
機率導論
複變函數
圖論
隨機過程
拓樸
代數拓樸
組合學
研究所
大學部
代數導論
Lai, CJ  Page 46
計算機組 :
線性代數 微積分
代數
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
實分析
機率導論
複變函數
圖論
隨機過程
拓樸
代數拓樸
組合學
研究所
大學部
代數導論
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通訊與訊號處理組 :
線性代數 微積分
代數
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
實分析
機率導論
複變函數
圖論
隨機過程
拓樸
代數拓樸
組合學
研究所
大學部
代數導論
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光電組 :
線性代數 微積分
代數
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
實分析
機率導論
複變函數
圖論
隨機過程
拓樸
代數拓樸
組合學
研究所
大學部
代數導論
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電波組 :
線性代數 微積分
代數
高等微積分 常微分方程
偏微分方程
實分析
機率導論
複變函數
圖論
隨機過程
拓樸
代數拓樸
組合學
研究所
大學部
代數導論
Q & A
1. 我念電機系的課 , 裡面的數學符號 / 推導看不懂怎麼辦 ?
2. 拿到一本數學課本 , 我要怎麼讀他 ?
Lai, CJ  Page 50

台大電機中的數學

  • 1.
    Lai, CJ Page 1 2011, June 22 賴俊儒 cjlai@ntu.edu.tw 國家理論科學研究中心 研究助理 台大電機 109 屆 雙主修數學 台大電機中的數學
  • 2.
    台大電機課綱中的數學課 微積分 工程數㈻ - 線性㈹數 工程數㈻- 複變 工程數㈻ - 離散 工程數㈻ - 微分方程 機率與統計 高等微積分 ㈹數導論 為什麼要學這些 ? Lai, CJ  Page 2
  • 3.
    如果 只有乖乖把畢業學分修完…你  那你會成為有如過江之鯽、沒 有競爭力的”耗材” 工程師。  競爭力來自 : - 洞察力 - 基本功 Lai, CJ  Page 3
  • 4.
    何謂基本功 ? 以向電磁波橫 (TEM) 為例 :  電磁學課本教你 : - 解偏微分方程 - 得 Lai, CJ  Page 4
  • 5.
    何謂基本功 ? 以向電磁波橫 (TEM) 為例 :  普通人 : - 背誦解 Lai, CJ  Page 5
  • 6.
    何謂基本功 ? 以向電磁波橫 (TEM) 為例 :  工程師 : - 背誦解、瞭解意義並能用 Lai, CJ  Page 6 正向波 負向波
  • 7.
    需要創新時 :  一般工程師: - 「啊 , 我只會我學過的 , 改條件我就不會了」  有競爭力的工程師 : - 「哈哈 , 改條件我也會導 . 」 - 「我還知道改什麼條件合理 , 改什麼條件可行 . 」 - … etc Lai, CJ  Page 7
  • 8.
    何謂基本功 ? 以向電磁波橫 (TEM) 為例 :  基本功 ( 此時 ): - 給一個能解的偏微分方程 , 可以算出解的形式 .  目的 與 手段 相輔相成 - 學電磁學要知道微分方程的完整理論及技術 - 學微分方程要知道定義定理的鋪陳是為了電磁學的應用 Lai, CJ  Page 8
  • 9.
    Lai, CJ Page 9 大綱 工程師與數學 數學大地圖 高等數學導論 電機所組別中的數學
  • 10.
    Lai, CJ Page 10 除非 只想要賣肝賺錢…你 “ 優秀” 工程師以 數學 和 程式 創造新世界 高等數學 - 從 實數 到 複數 - 從 時域 到 頻域 - 從 矩陣 到 線性 - 從 機率 到 測度
  • 11.
    Lai, CJ Page 11 從實數到複數 尤拉公式 (Euler’s Formula) 1.引入 相位分析 2.處理 週期信號
  • 12.
    相量 (phasor) 與相位(phase) Lai, CJ  Page 12
  • 13.
    Lai, CJ Page 13 從時域到頻域 拉普拉斯轉換 (Laplace Transform) 1.引入 調和分析 2.引入 對偶
  • 14.
    Lai, CJ Page 14 從矩陣到線性 線性映射、對角化與喬丹形式 座標系 向量空間
  • 15.
    Lai, CJ Page 15 常見的誤解 1. 線性代數是矩陣的學問 2. 對角化用來算…呃 , 大概是矩陣的 n 次方吧 3. 喬丹形式…那是什麼 ? 有用嗎 ?  No! 矩陣只是給定座標系而已 , 重點在線性轉換 對角化可以讓你不被座標迷惑 , 喬丹形式則清清楚 楚讓你看清發生了什麼事 .
  • 16.
    從矩陣到線性 固有值 / 向量(eigenvalue/vector) ( 向量 v, 純量 c) 稱 線性轉換 T 的固有值 / 向量 即 T(v) = cv 普通的課本因計算方便 , 會教你 : 1. 算出所有 固有值 2. 算每個 固有 對應的 固有向量值 3. 看 幾何重數 與 代數重數 各多少來判斷可否對角化 Lai, CJ  Page 16
  • 17.
    其實恰好相反 本質上重要的是 固有向量 ,也就是 : “ 些向量哪 v 在作用之後方向不變 , 長度變 c 倍” 因此 線性 讓我們知道這轉換 T 的整個樣貌 把這些向量當作 基底 , 寫成矩陣便是 對角化 Lai, CJ  Page 17
  • 18.
  • 19.
  • 20.
    圖示 在座標轉換下 , 原本的矩陣A 可能亂七八糟 但本質不會變 , 就是一個方向拉長三倍 Lai, CJ  Page 20
  • 21.
    固有臉 (Eigenface) 為第一個成功的人臉辨識 技術 ,從 可能人臉 的向 量空間中擷取固有向量 , 便稱 固有臉 . 任何人臉都近乎由 平均 人臉 和某些固有臉的加 權所合成 . Lai, CJ  Page 21
  • 22.
    Lai, CJ Page 22 從機率到測度 什麼是機率 ? - 國中生 : 事情發生的可能性啊 ~ - 高中生 : 是… 事件中的 樣本點 個數 樣本空間 中 樣本點 總數 - 大學生 : 機率密度函數 的積分 這些都講不清楚
  • 23.
    Lai, CJ Page 23 機率學家表示 : 1. 講機率 , 是要說 「我們多相信事件 A 在樣本空間 S 中會發生」 2. 機率論的三位一體 , 就是 機率空間 (S, F, P) - 樣本空間 S 包含 所有 結果 - 事件集合 F 中的每個 事件 是 S 的子集 - 機率測度 P 是個滿足 P(S) =1 的 測度 (measure)
  • 24.
    Lai, CJ Page 24 機率學家表示 :  即 , 測度 為一函數 P: F → R 滿足 : 1. 對所有事件 E 都有 P(E) ≧ 0 2. P(Ø) = 0 3. P 可數疊加 , 即對可數集 {Ei} 來說 , 有 P(∪Ei) = Σ P(Ei)  在此背景下 , 事件 E 發生的機率為
  • 25.
    Lai, CJ Page 25 大綱 工程師與數學 數學大地圖 高等數學導論 電機所組別中的數學
  • 26.
    Lai, CJ Page 26 高等數學粗分成 代數 與 分析 線性代數 微積分
  • 27.
    Lai, CJ Page 27 核心課程分別為 代數導論 和 高等微積分 線性代數 微積分 高等微積分代數導論
  • 28.
    Lai, CJ Page 28 和電機有關的大學部數學課 線性代數 微積分 高等微積分代數導論 偏微分方程 機率導論 複變函數 大學部 常微分方程
  • 29.
    Lai, CJ Page 29 離散數學 是圖論、組合和邏輯中的某些主題 線性代數 微積分 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 機率導論 複變函數 圖論組合學 研究所 大學部 代數導論 離散數學
  • 30.
    Lai, CJ Page 30 通訊原理 的理論基礎是 隨機過程 線性代數 微積分 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 實分析 機率導論 複變函數 圖論 隨機過程 組合學 研究所 大學部 代數導論
  • 31.
    Lai, CJ Page 31 某些尖端的研究需要 代數 與 拓樸 的觀念 線性代數 微積分 代數 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 實分析 機率導論 複變函數 圖論 隨機過程 拓樸 代數拓樸 組合學 研究所 大學部 代數導論
  • 32.
    拓樸 ??? 有一天我同學 (Now @UMich) 向我求救 , 他需要報告一篇充滿 數學的文章 Lai, CJ  Page 32
  • 33.
    拓樸 ??? 目標 : 判斷MRI 掃描的大腦資 料是不是同一顆 方法 : 將大腦視為 黎曼流形 (Riemannian Manifold) 並套用 梯度最佳化演算法 Lai, CJ  Page 33
  • 34.
    黎曼流形 (Riemannian Manifold) (M,g) 稱為 黎曼流形 即 : 1. M 為 可微流形 2. M 上每一點的 切空間 都配有內積 g,  M 稱為 流形 即 1. M 為 T2 拓樸空間 2. M 中任一點 都有 鄰域 和歐式空間中的開盤同胚  … 相當難 , 換句話說 , 也相當有意思 ! Lai, CJ  Page 34
  • 35.
    Lai, CJ Page 35 大綱 工程師與數學 數學大地圖 高等數學導論 電機所組別中的數學
  • 36.
    Lai, CJ Page 36 微積分 課程大綱 : - 微積分基本定理的應用 - 練習積分技巧 精神 : - 熟悉論證的模式
  • 37.
    Lai, CJ Page 37 線性代數 課程大綱 : - 計算矩陣固有值 (eigenvalue) - 練習對角化及尋找喬丹形式 精神 : - 不要被矩陣的基底所 限侷 , 以線性轉換來理解
  • 38.
    Lai, CJ Page 38 高等微積分 課程大綱 : - 微積分基本定理的證明 - 微分、積分與極限能交換的條件 - 連續函數的大定理 精神 : - 熟悉較有巧思的構造及證明
  • 39.
    Lai, CJ Page 39 代數導論 課程大綱 : - 有限群的分類技巧 - 有限生成 PID 模基本定理 ( 喬丹形式存在 ) - 一元五次方程式不保證根式解的理論 精神 : - 熟悉抽象定義後所隱藏的直觀 ( 和電機最無關 , 通常只有作密碼學的需要 )
  • 40.
    Lai, CJ Page 40 微分方程 課程大綱 : - 大量計算各式各樣的微分方程 精神 : - 大量計算各式各樣的微分方程…
  • 41.
    Lai, CJ Page 41 機率與統計 課程大綱 : - 高中機率 - 隨機變數 - 機率密度函數 精神 : - 將直覺的機率以積分形式表達 , 以承接機率測度
  • 42.
    Lai, CJ Page 42 複變函數 課程大綱 : - 解析函數與柯西定理 - 留數 (Residue) 定理 - 保角映射與史瓦茲引理 精神 : - 能用留數定理計算複雜的積分 - 能用柯西定理理解轉移函數
  • 43.
    Lai, CJ Page 43 大綱 工程師與數學 數學大地圖 高等數學導論 電機所組別中的數學
  • 44.
    Lai, CJ Page 44 自動控制組 : 線性代數 微積分 代數 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 實分析 機率導論 複變函數 圖論 隨機過程 拓樸 代數拓樸 組合學 研究所 大學部 代數導論
  • 45.
    Lai, CJ Page 45 電力組 : 線性代數 微積分 代數 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 實分析 機率導論 複變函數 圖論 隨機過程 拓樸 代數拓樸 組合學 研究所 大學部 代數導論
  • 46.
    Lai, CJ Page 46 計算機組 : 線性代數 微積分 代數 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 實分析 機率導論 複變函數 圖論 隨機過程 拓樸 代數拓樸 組合學 研究所 大學部 代數導論
  • 47.
    Lai, CJ Page 47 通訊與訊號處理組 : 線性代數 微積分 代數 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 實分析 機率導論 複變函數 圖論 隨機過程 拓樸 代數拓樸 組合學 研究所 大學部 代數導論
  • 48.
    Lai, CJ Page 48 光電組 : 線性代數 微積分 代數 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 實分析 機率導論 複變函數 圖論 隨機過程 拓樸 代數拓樸 組合學 研究所 大學部 代數導論
  • 49.
    Lai, CJ Page 49 電波組 : 線性代數 微積分 代數 高等微積分 常微分方程 偏微分方程 實分析 機率導論 複變函數 圖論 隨機過程 拓樸 代數拓樸 組合學 研究所 大學部 代數導論
  • 50.
    Q & A 1.我念電機系的課 , 裡面的數學符號 / 推導看不懂怎麼辦 ? 2. 拿到一本數學課本 , 我要怎麼讀他 ? Lai, CJ  Page 50