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近世代数最新视觉报道_近世代数知识点总结(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

近世代数

港大PhD数学辅导｜全方位课程覆盖本人是香港大学（HKU）的数学博士，曾在英国留学并获得帝国理工学院（IC）的应用数学硕士学位。累计6年辅导经验，擅长在科研中提出与解决问题，对多个高校的教学课程和内容有深入的了解和熟悉。致力于提供高质量的教学服务，包括辅导、小测验和考试。以下是我提供的课程教学服务：高等数学导数与微积分积分学微分方程多元微积分线性代数数学分析离散数学概率论运筹学优化方法实分析复分析泛函分析 Fourier分析常微分方程偏微分方程高等代数抽象代数/近世代数有限群表示论拓扑群表示论（包括抽象调和分析） Lie代数及其表示论交换代数逻辑学初等数论代数数论图论微分流形点集拓扑工程数学此外，我还擅长使用Python、Java、Matlab、Maple和R语言等进行编程辅导。无论是在英美澳加新等英语授课地区，都能提供高质量的辅导服务。 ✅能接就是有把握的，不会误人子弟！实力很强！质量保证！ ‼️注意鉴别盗图盗文案的行为‼️

抽象代数的经典教材推荐 𐟓š 1️⃣ 抽象代数的背景知识 “抽象代数”也被称为“近世代数”或“代数学”，是数学中的一个重要分支。它与“高等代数”和“线性代数”有着本质的区别，难度也更大。抽象代数的难度甚至超过了“数学分析”和“微积分”之间的差距。通常，本科阶段的抽象代数难度要大于分析学，但如果能同时掌握好代数和分析学，这对后续深入学习几何学非常有帮助。 2️⃣ 抽象代数的经典教材瓦尔登的《代数学》是抽象代数的开山之作，被誉为“名著中的名著”。这本书几乎没有任何废话，但语言偏古典，且不涉及同调和范畴（“同调”也不简单），后者可以理解为现代代数学的基础。邓&朱的《抽代》则相对友好，但讲解较少。我之前系统研读过这本书，并以此为参考，进一步补充了深度的教材，学习时可能不会感觉那么难。丘维声老师的《近世代数》也非常不错，适合追求系统化的读者。 3️⃣ 伽罗瓦理论的教材推荐如果你想深入了解伽罗瓦理论（简言之，就是论证一元五次及以上方程无求根公式的理论），一般的抽象代数教材无法满足要求。你可以阅读Artin的《Algebra with Galois Theory》（我看完了，感觉不太友好），以及Morandi的《Field and Galois Theory》（这本书我还没翻完），后者相对简单。 4️⃣ 其他数学名著除了抽象代数，还有其他数学名著值得一读。例如，《数学分析》、《微分几何》、《拓扑学》等，这些书籍将为你提供更全面的数学视角。

「姜萍事件通报」「阿里巴巴就姜萍事件道歉」「为什么数学水平最难造假」数学专业的挂科比例非常高的，非数学专业的高等数学、线性代数不少人都应付不过来，更何况数学专业的数学分析、高等代数、实变函数、近世代数等课程！

南开大学PhD贝叶斯统计推断辅导个人南开大学PhD，专业辅导留学生数学与统计学，尤其是贝叶斯统计推断。以下是我能提供的教学内容：数学数值分析高等代数高等现代数学实分析复分析复变函数微积分多元微积分泛函分析抽象调和分析 Fourier分析抽象代数（近世代数）有限群表示论复半单Lie代数表示论交换代数代数数论解析数论初等数论点集拓扑代数拓扑解析几何微分几何几何拓扑统计学 R语言统计分析机器学习统计推断 R语言、绘图、数据挖掘、数据管理样本量估算假设检验方差分析回归分析数据预处理概率、分布与随机模拟假设检验回归分析多元统计分析关联规则假设检验正态检验分布检验多元线性回归一元线性非线性回归单因素和双因素的方差分析二次判别机器学习算法分类预测 Logistic回归时间序列分析多元分析贝叶斯抽样调查非参数统计概率论数理统计

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数学专业考研复试全攻略：准备与调剂 𐟓š 复试科目准备专业课：实变函数、泛函分析、常微分方程、概率论与数理统计、复变函数、近世代数、数值分析。看清楚哪些科目是必选，哪些是自选。个人推荐自选科目：常微分方程，很简单，主要考计算题，整本书的证明题就几个，而且很难考到。所有科目都可以在小破站上找到视频，见图1、2。 𐟗㯸英语口语自我介绍必背，赶紧练起来吧。 𐟤” 导师提问把自己本科的贡献亮出来吧，比如数学建模大赛、数学竞赛、创新创业大赛等等。 𐟓Œ 调剂只要你过了国家线，只要你想读书，你就得按上面准备一番。调剂是一场持久战、选择战、激烈战。持久战：从出现在调剂结束，持续有2-3个月，现在可以预调剂（一志愿没有招满的学校）。选择战：今年大概率是线下复试，必然要跑到跑西，有些学校可能是同一天复试，所以得做好选择。同时，你选择的一些调剂院校，尽量复试科目一致，不然很难搞。激烈战：年年都有985、211被刷下来的考生，必将卷入无尽的战场中。到时候，为了上岸，不顾学校好坏了，只要孩子有书读就可以了。确定要调剂的，一边准备复试科目，一边关注各大学校官网。

究竟是谁在学懂数学分析近世代数复变函数实变函数

近世代数 -你家开卷ai都不会…怪不得你开卷

「新书速递」《近世代数基础》（第三版）由张禾瑞著，本次修订在保持上一版风格和特色的同时，对全书的符号系统进行了更新，对部分名词进行了修改，每章适当添加了一些习题，以利于读者巩固和提高。本书内容主要包括基本概念、群论、环与域、整环里的因子分解和扩域五章。本书可作为高等学校数学类专业本科生近世代数教材或教学参考书。

留学生必备数学与统计学辅导指南 𐟌Ÿ 数学科目全覆盖 𐟌Ÿ 高等数学：从基础到高级，全面掌握导数与微积分、积分学、多元微积分等。线性代数：涵盖矩阵、行列式、向量空间等，为后续课程打下坚实基础。数学分析：深入探索函数的极限、连续性、可导性等。离散数学：包括图论、组合数学、逻辑学等，锻炼逻辑思维。概率论：从基础到高级，掌握各种概率分布和随机过程。运筹学：优化方法、决策理论等，解决实际问题。实分析：深入探索实数、复数、函数空间等。复分析：从复数到复变函数，全面掌握复分析的理论和方法。泛函分析：研究函数空间和算子理论，为现代数学打下基础。 Fourier分析：掌握Fourier级数和Fourier变换，应用于信号处理和图像处理。常微分方程：从基础到高级，掌握各种微分方程的解法。偏微分方程：包括椭圆型、抛物型、双曲型方程，应用于物理和工程。高等代数：抽象代数、近世代数等，培养数学素养。有限群表示论：研究有限群的表示理论，应用于物理和化学。拓扑群表示论：包括抽象调和分析，研究群在拓扑空间上的作用。 Lie代数及其表示论：研究Lie代数及其表示理论，应用于物理和数学。交换代数：研究交换环和交换代数，应用于代数几何和数论。逻辑学：从基础到高级，掌握逻辑推理和证明方法。初等数论：包括素数、合数、同余方程等，培养数学直觉。代数数论：研究代数数域和代数整数，应用于密码学和计算机科学。图论：从基础到高级，掌握图的性质和算法。微分流形：研究流形上的微分结构，应用于物理和几何。点集拓扑：研究拓扑空间和连续映射，应用于数学基础。工程数学：将数学应用于工程实际问题，提高解决实际问题的能力。 𐟓ˆ 统计学科目全覆盖 𐟓ˆ 数理统计：从基础到高级，掌握各种统计分布和假设检验。运筹学：优化方法、决策理论等，解决实际问题。拓扑学：研究拓扑空间和连续映射，应用于数学基础。时间序列：掌握时间序列分析方法，应用于金融和经济。贝叶斯统计推断：应用贝叶斯方法进行统计推断，提高预测准确性。应用回归分析：从基础到高级，掌握回归分析的方法和应用。生物统计：将统计学应用于生物学研究，提高生物实验的统计可靠性。现代人口分析方法：研究人口统计方法，应用于社会和政策分析。线性模型：从基础到高级，掌握线性模型的理论和方法。 SPSS/Stata：掌握统计软件的使用方法，提高数据处理效率。数值分析：研究数值计算方法和误差分析，应用于科学计算。商务统计：将统计学应用于商业数据分析，提高商业决策的准确性。应用统计：从基础到高级，掌握应用统计的方法和应用领域。概论率与数据统计：研究概率论和数据统计的基础理论和方法。线性数学模型：从基础到高级，掌握线性数学模型的理论和方法。离散数学模型：研究离散数学模型的理论和方法，应用于计算机科学和工程。微积分数学建模：应用微分方程进行数学建模，解决实际问题。概率论与数理统计：从基础到高级，掌握概率论与数理统计的理论和方法。数值分析方法：研究数值计算方法和误差分析，应用于科学计算。样本量估计：应用统计学原理进行样本量估计，提高实验设计的科学性。正态检验：应用正态检验方法进行数据检验，提高数据质量。假设检验：应用假设检验方法进行统计推断，提高预测准确性。方差分析：应用方差分析方法进行数据比较和分析，提高数据分析的准确性。相关分析：应用相关分析方法进行变量间的关系研究，提高数据解释的准确性。回归分析：从基础到高级，掌握回归分析的方法和应用领域。多元统计分析：应用多元统计分析方法进行多维数据的处理和分析，提高数据挖掘的效率。时间序列分析：掌握时间序列分析方法，应用于金融和经济领域。逻辑回归：应用逻辑回归方法进行分类问题的研究，提高预测准确性。

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