作为华威大学DiscreteMathematics,的学生，您将学习以下课程。

继《计算机科学家的编程》（ProgrammingforComputerScientists）中关于编程基础的内容之后，本将教你所有关于数据结构和如何为它们编程。我们将研究如何有效地表示数据结构以及如何对其进行形式化推理。你还将学习使用数据结构的算法。成功完成本课程后，你将能够理解支撑面向对象编程的结构和概念，并能够编写使用大型数据集的程序。

微积分是对连续变化的数学研究。在这个中，将相当强调需要比你在学校时更加精确和谨慎地论证。在同学、讲师和其他帮助者的支持下，你将被鼓励从老师向你展示如何解决每一种问题的情况，发展到你可以开发自己的方法来解决问题。到今年年底，你将能够回答一些有趣的问题，例如，我们所说的"无限"是什么意思？

本将使你进一步探索概率和随机结果。从离散和连续概率空间的例子开始，你将学习计算的方法（包容-排除公式和多项式系数），并研究包括事件的独立性和条件概率在内的理论课题。利用贝叶斯定理，你将推理出一系列涉及信念更新的问题，并接触随机变量，学习概率质量、密度和累积分布函数，以及重要的分布系列。最后，你将学习方差和共变，包括切比雪夫和考奇-施瓦茨不等式。本以讨论著名的中心极限定理结束。

在这个基础中，你将学习离散数学的基本语言、概念和方法，同时发展你对算法和数据结构中如何使用这些方法的理解。到最后，你应该能够理解形式定义、数学证明和基本算法思维在实际问题解决中的作用。你将获得逻辑、集合、关系和函数的知识，并学习求和技术（操作和有限微积分）和概念，包括渐近论和大O符号，为你在计算机科学中使用更高级的技术做准备。

在本中，你将通过对离散概率和数论等概念的学习，在离散数学的基础上再接再厉；学习如何将这些方法应用于问题的解决。在课程结束时，你将能够使用代数技术（包括线性和矩阵代数）来分析基本的离散结构和算法，理解渐进符号的重要性，并能够使用它来分析一些基本算法例子的渐进性能。同时，你将学习图和相关的离散结构的属性，并能将这些与实际例子联系起来。

线性代数解决了同步线性方程的问题。你将学习到矢量空间的属性，线性映射和它的矩阵表示。应用包括解决同步线性方程，向量和矩阵的属性，行列式的属性和计算方法。你将学会定义和计算线性映射或矩阵的特征值和特征向量。你将对矩阵和向量空间有一个了解，以便在以后的中建立。

在本中，无论您的起点如何，您将通过解决问题、基本结构化和面向对象的编程开始对计算机编程的专业理解。你将学习Java编程语言，通过以华威大学机器人迷宫环境为中心的实践工作，这将使你从规范到实施和测试。通过面向对象概念的实践工作，如类、封装、数组和继承，你将在课程结束时知道如何用Java编写程序，并通过你分析错误和测试程序的能力，能够产生设计良好、封装良好和抽象的代码.

正是在它的证明中，可以发现数学的力量和丰富性。大学数学逐渐引入了更多的抽象概念和结构，并要求更多的证明方式，直到你的大部分时间被占用在理解证明和创建自己的证明上。学习处理抽象概念和证明需要时间。本将弥合学校和大学数学之间的差距，把你从强调计算的具体技术，逐步转向抽象和证明。

你将获得对形式语言的基本理解，以及乔姆斯基层次结构如何对它们进行分类。你将学习使用闭合属性和抽出法的技术来探索语言的规律性，同时也考虑自动机模型，以及可计算性的概念。这些概念是计算机科学的核心，完成后，你将看到你能够在各种形式的语言描述之间进行指定，并进行翻译。你将学习词法分析和解析的方法，并能够论证一种形式语言是正规的还是无语境的。授课内容将讨论图灵机和哲学概念，如可判定性、可还原性和停顿问题.

数据结构和算法是编程和理解计算的基础。在这个中，你将使用复杂的工具，将算法技术应用于计算问题。在课程结束时，你将学习各种数据结构，并将使用它们来设计和实现算法，包括测试和证明，并分析其效率。这是一门实用的课程，所以希望通过使用基本的图、贪婪和分而治之的算法来解决现实生活中的问题，并获得动态编程和网络流量的知识。

这个基于项目的将为你提供在监督下设计、开发和实施一个重要项目的经验。从提交大纲和详细规格开始，你将定期编写进度报告，直到展示你的最终成果。这是一个发展重要的专业商业技能的绝佳机会，包括独立学习、自律、组织和时间管理。为你提供从概念到设计、实施和交付的重要个人设计和开发活动的经验。

在本中，你将学习有关离散结构的基础知识，这些结构是许多现实世界问题的核心。一个关键的概念是图，它是一个网络的抽象数学模型，如一个街道网络、一个计算机网络或一个友谊网络。你要学会正式地论证这些结构，并证明有关它们的有趣定理。这将训练你跳出框框思考的能力。".

在本中，你将获得对近似和随机算法的介绍性理解，这些算法通常为标准算法提供简单可行的替代方案。你将学习支撑这种算法的设计和分析的数学基础。同时获得使用合适的数学工具来设计近似算法和分析其性能的经验。你还将学习在特殊情况下设计更快但更弱的算法的技术，如大运行时间。你可以期望涵盖一些重要的概念，包括期望的线性、切尔诺夫界、以及线性程序的确定性和随机舍入。

通过这个实践，你将获得在离散数学中进行重要的个人设计和开发练习的经验，从构思到设计、实施和交付。从选择一个主题和一个合适的导师开始，你将负责定期的进度报告，并在详细的书面报告中介绍你的最终结果。除了提高你的技术知识外，这个过程将帮助你发展重要的技能，如自律、时间管理、组织和专业沟通。

你准备好迎接挑战了吗？在这个中，你将学会分析各种计算挑战的内在难度，并指定可能更难解决的变化。这将要求你学习算法复杂性的概念，以及是什么让一些计算问题比其他问题更难。你将仔细研究什么使算法有效，并研究各种计算模型，特别是经典的确定性和非确定性计算的模型。

海师帮可以为考生们提供专业的华威大学离散数学课程辅导，帮助考生们熟悉课程都学什么？我们的老师们具有丰富的教学经验，能够针对个体的需求提供个性化的辅导。