第一次课
第一次课说到的习题在这，对应复习题上第八题。
1.2误差
计算机计算是有误差的，这么想想计算机做不了精确的积分微分？DSP怎么用的？
每一步都有误差，误差积累。
STM32算PID嘛
巴特沃斯滤波。
处理误差的经验原则
1
2
3
数据摘要
离差阵。多维数据主要是离差阵的计算。
采用递推关系来算离差阵，这样可以大大减小计算。
会从学习通里面点名，中途抽查。
几十秒签一个到。比如30秒，如果你在听肯定签得了。
不然被授予旷课
平时成绩根据这个签到来，以前人多没法签到。
非全这种管理方式不好只是为了获得一个学位。说非全的连新生入学教育都没有参加。
老师的视频只能晚上回去才能传到学习通。
第一次课最后说的这些，上到11点半。
2020年10月25日，第二次课，从第一章讲到了第二章，讲到了2.1 2.1讲完了
一分钟时间签到作为平时成绩，8点58课间末尾上课前，签到前会叫你打开学习通
所以课间也需要注意。
他估计是得等到现场的学生课间出去都回来之后再说，不可能人出去了现场人没到齐说吧。
现在可以理解统计计算的计算指计算数学，就是拿计算机算统计，要考虑计算机产生的误差，怎么算得精度更高。
结合这两次课对统计计算有点基本的感觉了，知道是拿来干什么的。
https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/statcomp/html/_statcompbook/intro-intro.html
重新回看一下第一章和第二章交界也是一节课开始的地方，说什么之前学了什么什么，现在来看什么什么，重新听下他说的什么。
2020.11.1第三次课 2.2函数逼近法开始讲，讲到了3.3，并讲了21,22两个习题。
10点00 果然我看老师课间在那弄大电脑，就觉得可能会点名，果然点了。
我手机点完后打开电脑的签到页面还剩39秒，所以应该是来得及的。
老师吸粉笔灰也不容易。
课间可能只有6分钟。
感觉有必要自己做笔记了，专门弄个笔记本，因为不少和课本不太一样的。
基于二阶展开的方法。
讲了习题的21，和22.有理逼近。我记得第一次课也讲题了的，找找
arctanx的连分式展开，先列幂级数展开
x=1时等于四分之π，这样就得到π的连分式表示
今天上到11点46。
2020年11月8日（把随机数那章讲完了，一个半小时讲完的，感觉那章可能不是重点，更正一下，没有讲完，只是讲完了均匀随机数发生器，下节课讲非均匀随机数发生器）
现在对统计计算有些感觉了，听得懂。
现在很想把这个东西学通学透，
可以看得很有感觉。去把一个东西一本书啃透。
就课堂上听懂就挺好的。整个体系弄清楚了其实那些题也还好。
我发觉听课真正听进去听懂了时间过得还是很快的，没有觉得像以前那样啊一个上午什么什么什么的。所以好好学挺好的。
幂级数展开为连分式
整数可以用递推式。
《计算机程序设计的艺术》只完成了四卷，做了个排班系统，我喜欢，自己做出来一个。
老师实际说签到前签到消息就出来了。
十点钟签到的。
2020.11.15（今天一上午就讲非均匀随机数发生器）
非均匀随机数发生器，上节课讲了均匀随机数发生器。
不产生零也不产生1
在成都看直播似乎也还好。
离散分布的广义反函数这块没听懂。
10点钟没有签到。
反函数抽样也是一种变换抽样
这也是一个习题，两个骰子的概率。
后面的习题有好几个要用到下面这个结果。这个联合变换很有用。一个很有用的变换。
这个红框的变换后面几个习题也会用到。
有一个习题，至少三种方法产生瑞丽分布，下面红框的就是一个。
下面这个可以产生n维正态分布。
下面这也是一个课后习题。
这下面也是一个习题，下面几张截图都是这个题。
11点45我听到了铃声，看来我的基本是同步的，没什么延迟应该。
11点47直播结束，今天没有签到。
11月29
随机数的舍选抽样法开始讲。课本130面
习题里面有好几题是这样的，大家可以做一下、。、
算法非常简单
很简单
给个算法，这个算法符合什么什么随机数，习题里很多这样的。
习题中有一题就是证明近似线性密度抽样
反证法
奇偶抽样法是舍取抽样法的一种。
2020nian12月6日
第七次课
https://zhibo.chaoxing.com//8881018
讲近似抽样方法
依旧是在讲随机数，课本142面讲起
线性函数正好对应均匀分布
舍选抽样是最广泛的抽样，习题里面很多，希望大家好好做下。
这个简单了解一下。
一定要提前打开学习通，是的，视频有延迟。延迟大概可能十几秒几十秒，大概老师说打开学习通的时候 来签到，这个时候手机就有签到消息了。。10点整，老师设置的10点整。可能老师故意延迟说都有可能十点整注意。
打开学习通，反复刷新消息。这也是在成都第一次签到。
等手机消息栏弹出签到消息也是不行，那个也会慢一些，一定老师说话的时候就立马打开。
下面介绍常见分布的抽样，只介绍一种正态分布
统计学百分之九十在处理正态分布
有一个习题，近似抽样，是让大家证明的一个题，习题51.
下面将题
下面还有三次课
下次课讲蒙特卡洛。再两次讲题
现在讲这个题。
上面是近似线性密度的抽样方法
接着讲了50题
用舍选抽样就是 有上界有下界而且计算很容易
解释什么时候可以使用这个舍选规则，密度函数计算很困难的时候，代价很大的时候，而上界下界计算起来代价又特别小的时候。这种情况下使用
讲到11点38，后面还有点时间让自己看看
今天一上午的课我都没听懂。
很多同学关注考试
本科元月四号之前要离校，所以元旦之前考完，研究生没有说
我们十六周上完
另外两个班十七周结束
大家一起考的
具体安排在十八周十九周不清楚，具体研究生院安排，关注研究生院，19周是考试周
考试方式传统考试同一一块考一张卷子 全日制非全
两个小时，有时周末有时晚上
习题一定好好做一遍，不会也看看，讲的时候听明白
课上讲过的不再讲了。
线上很多同学其实没听课
线上很多同学其实没上课，课要好好看一遍，一定要认真好好把习题做一遍
平时成绩多少看考得怎么样，考得差平时成绩占得多些，考得好平时成绩占得少些。
我看下18周周末就是1月10号，和去年差不多。
第一次课我记得老师上课后面讲了一道习题的找出来。
2020.12.13第八次课
今天应该是讲第四章蒙特卡洛。
网络不好，基本听不成，这次课、
还有第一节课老师没有开直播，等于是8点50才开的直播，所以后面看回放时注意一下时间对应。
非常操蛋的一次课，浪费一个上午。
平均值方法 对偶变量法 分层抽样法
十点左右还说了，去回放看看
这个时间点开始讲题，也就是前面蒙特卡洛讲了半个小时。
讲的这个
后面从习题讲起讲了大概十几道，讲到了复习题第13题
讲到11:50
2020.12.20
我去教室听课了，笔记写在本子上，就是讲复习题。
