大學高等數學應該怎麼學才好

　　數學是一門具有高度抽象性、嚴密的邏輯性和廣泛的應用性等特點的學科，在經濟學、管理學、工學等諸多領域都扮演著重要的角色，是學習其他學科不可或缺的重要工具。那麼?以下是小編分享給大家的大學高等數學學習方法的資料，希望可以幫到你!

　　大學高等數學學習方法

　　1.先將我們的高數書仔細看一遍，每一章看完後，便做課後習題，此時肯定是有許多的題不會做，沒關係，將不會做的用筆做個記號，接著做後面的題。

　　2.將不會的習題翻書找出它在哪節中出現過，仔細想想，如果實在想不出就看看例題什麼的，總能找出相似的例題。

　　3.將整本書全部按上述方法做完後開始做模擬試卷，將不會的題對著課本目錄尋找它跟哪章哪節有聯絡，然後將相關章節仔細看一遍，再回過頭來做題.

　　4.公式要記熟，主要是幾個，基本的函式公式，洛必達法則，中值定理，導數公式，積分公式，微分公式;

　　5.例題要做熟，其例項題都是按公式的套路來的，做熟就行了，考試中一定都是那幾個公式都要考的;

　　6.老師佈置的作業非常重要，一定要認真，保質保量地完成，可以與參考書對照，因為老師認為必須學會的作業題很有可能就是考試題。上高數課往往有這樣的感覺，很容易忘記，上一次課的內容到下一次課也許就忘光了，所以複習是必須的.

　　7.學完一章後，最好把這一章沒有做過作業的習題都做一遍，這樣便於理清條理，也是對自己學習情況的檢測。不然等到考試才發現自己還有很多問題不懂，那就麻煩了。考試形式和難度與課後習題相差無幾，考試前做一下這些題是很有用的。

　　8.學習高數時要注重課堂的聽講，即使很困很累也要堅持，一旦落伍了在補就很難了，還要注重提前預習.老師上課之前一定要預習，變被動為主動，上課時自然就輕鬆的很多，高數不要去研究很深的題目，從最基礎的開始，一定要立與課本，把書上的練習題弄透徹了考試也就沒有問題了，然後就是獨立完成作業，不懂的可以請教同學，作為女生可以找個男同學教你，不要找學習很好的，只要覺的比你強就可以，因為越是那樣的同學給你講題時就越仔細，最好關係好點，他們會很認真負責的，然後就是不能急於求成，慢慢來，或許學了很久考試還是那麼多的分，千萬別急，量變達到一定程度就自然會質變，堅持者勝，自覺者贏.

　　大學高等數學學習建議

　　1***上課好好聽老師講課，這點十分重要，因為有些東西老師講了比較仔細，容易理解，而自己看書的話，可能看不明白，或者話的時間比那要多多了。

　　2***熟能生巧，這是老祖宗留下來的良言，沒錯，像數學更是如此，只有練習的多了，其實數學說白了，也就那麼回事，幾個概念加上一些基本定理 還有就是要充分利用網路，比如百度的“知道”等。 學長學姐也是這麼過來的，按這些方法去做的，成績慢慢會有提高~

　　學完高等數學的好處

　　一、圖形學

　　圖形學的目標是創造一個真實的三維場景供你在裡面漫遊，它是所有三維遊戲的基礎。它的原理很簡單，在一個空間裡放上三角形、箱子、機器人或雲，擺好攝像頭，放置光源，然後計算攝像頭應該看到什麼，把結果顯示在電腦螢幕上。不僅是靜態的成像，動態的物理過程也可以實現，比如霧、碰撞、重力等等。

　　輻射3截圖

　　1.1 三維漫遊

　　你可以用OpenGL和C++輕鬆實現一個三維漫遊程式***流暢性優先***，然後不斷往裡面新增各種模型***球體、三角面片幾何體、飛機***和屬性***遮擋、抗鋸齒、透明、玻璃、爆炸***，最終把你的漫遊程式變成一個精美的實時遊戲。

　　三維海戰***圖片來自百度圖片***

　　1.2 光線追蹤器

　　可以著重研究光線是如何照射和成像的***精美性優先***，實現各種相機***雙目、魚眼、弱投影***，材質***金屬、玻璃***，光源型別***點光源、方向光源、區域光源***以及光照模型***BRDF、路徑追蹤***，最終你想畫啥都能畫得惟妙惟肖。光線追蹤器的渲染速度很慢，程式要追蹤海量光線的反射和折射分量，比如下方的鑽石圖案需要執行5分鐘才能畫完。雖然不能實時移動和旋轉相機，但是渲染的結果極其逼真。

　　用C++實現的玻璃材質

　　用光線追蹤器pov-ray畫的鑽石

　　1.3 基於GPU的加速渲染

　　當然，你也可以兼顧渲染質量和動畫幀速，這個時候就需要使用更強大的計算資源，可以平行計算的GPU是不二的選擇。看看CUDA的程式碼，你可以做一個體渲染模組來實時觀察CT影象，賣給醫學影象處理公司***也許***能賺大錢。

　　Volume rendering***圖片來自網路***

　　二、影象處理

　　很多影象應用都需要對影象進行必要地預處理，如去噪、融合、分割、去霧、去模糊、視訊去抖動等等，這個領域非常廣泛，有大量模型和理論支撐。各位常用的Photoshop和美圖秀秀裡面成百上千的濾鏡，可以說每一個背後都有一個數學模型。下面舉一個例子。

　　2.1 分割

　　有一種簡單的分割演算法叫Superpixel，它可以把一幅影象分割成好多個小塊，保證每一個小塊中顏色都差不多。當然，還有其他許多分割演算法，Superpixel的好處是簡單，並且很容易推廣到三維空間。

　　Superpixel分割

　　2.2 醫學影象處理

　　經過分割後，影象被過度分割成了很多小塊，這時就可以用模式識別的演算法把屬於同一類的小塊們再合在一起。利用分割+分類的演算法，可以把三維CT影象中的骨頭全自動剔除。

　　CT影象去骨的結果

　　三、計算機視覺

　　計算機視覺的目標是理解攝像機拍攝的影象，它的研究範圍極其廣泛，比如人臉識別、文字識別、目標追蹤等等。在此介紹這一領域幾個重要的方向。

　　大家都知道影象是二維的，而真實世界是三維的，上面介紹的圖形學的原理是預先建一個三維場景然後研究攝像頭看到的影象是什麼樣子，計算機視覺的野心則大得多：給你幾幅二維影象，還原三維場景是什麼。

　　3.1 一幅影象與測量

　　拿到一幅影象，可以獲得平行關係，測量影象中不同物體的長度比值。

　　單目測量

　　3.2 兩幅影象與雙目視覺

　　拿到兩幅在不同位置拍攝的同一場景的影象，就可以恢復出場景。

　　3.3 多幅影象與三維重建

　　計算機視覺在這二十年最激動人心的成果之一就是完成了從多幅影象序列重建三維場景的研究，從數學上和程式設計實現上解決了這一從二維重建三維的過程。試想你拿著攝像機在街上繞一圈，像CS地圖那樣的三維遊戲場景就實時重建出來是多麼激動人心啊。

　　三維重建更具體的定義是：通過同一場景的多幅影象，恢復出每一幅影象拍攝時相機的位置和姿態，以及每一幅影象上的每一個點在三維空間中的位置。

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