请教学习几门数学课的的顺序

来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/21 12:12:50
想自学下面几门课，懂眼的帮我安排一下看哪一门比较基础哪一门比较深奥需要后学，主要是需不需要其他的什么课程作为这几门科目的先行课。如果有经验的希望可以推荐基本教材，大部分理论我只想学核心理论，不需要搞数学上的理论研究，谢谢大家~

想学的课程：
样条分析、调和分析、泛函分析、模糊数学、小波分析、人工神经网络以及其他主要的人工智能算法、信息论、模式识别原理、系统控制、离散数学、计算方法、数值分析、数据结构。
注：以前只学过高等数学，线性代数，概率统计，现在矩阵分析开课有老师讲课，复变函数用了一周大概看过一遍了，我想最后学图像处理和模式识别，希望打好数学功底，各位大师多谢多谢~

Duda的《模式分类》附录A给出了模式识别的数学基础：线性代数、概率、统计、信息论、计算复杂性、最优化
只作实验的话，计算复杂性可以先不管
矩阵论肯定要学的，因为国内的线性代数内容不够
计算方法和数值分析内容一样，用C++、Java之类的语言编程肯定需要学，只用Matlab可以暂缓

图像处理的数学以线性代数、概率统计为主，还要点偏微分方程(算子)、信息论、随机过程

样条分析、模糊数学、小波分析、神经网络：理科有理科的学法，工科有工科的学法，这些学问的最基本内容都有工科版本了，不搞理论研究的话，不必学太多数学，大致有些泛函分析的基础就可以学了

人工智能范围很广泛，除了上面全部内容，还有统计学习理论、各种人工智能逻辑等等，不是一两本书就能搞定的
系统控制也是一个大方向，除了线性系统理论，还有非线性系统、随机系统、系统辨识、系统稳定性等等，目前来说跟图像处理、模式识别关系不紧密，要是搞机器人、股票自动交易系统什么的就很重要了

离散数学和数据结构都是计算机专业基础课，离散数学一般包括：数理逻辑、集合论、抽象代数、图论、自动机理论，数据结构讲程序中如何组织数据
如果对计算机科学感兴趣，可以学学离散数学，很有意思的学问
否则可以跳过直接学数据结构(线性表、链表、队列、栈、树、图、各种快速排序快速查找算法)

至于调和分析、函数逼近论、复分析什么的，对数学感兴趣可以看看，否则没必要看

样条分析、调和分析、泛函分析、模糊数学、小波分析、人工神经网络先,模式识别原理、系统控制、离散数学、计算方法、数值分析、数据结构其次,人工智能算法最后!

第一是先学习你认为会的第二是在学习你认为难一点的知识依次高一点.