Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/computers-waves-simulations

在当今科技快速发展的时代,数值方法在科学与工程领域中的重要性愈发凸显。今天,我想和大家分享一门我在Coursera上学习的课程:计算机、波动、模拟:使用Python进行数值方法的实践入门。这门课程对于想要学习如何用Python解决偏微分方程的同学们来说,无疑是一个极好的选择。

课程概述:
本课程着重于应用数值方法解决偏微分方程,并将这些方法转化为Python代码。包括有限差分法、伪谱方法、线性和谱元素法等各种方法,适用于1D(或2D)标量波方程。理论推导与Python代码相结合,使用Jupyter笔记本进行实践,这种独特的设置使得学习过程更加直观和易于理解。

详细课程周安排:
课程共分为9周,每周都有不同的主题和重点:

  • 第一周:介绍离散世界、波动物理与计算机的基础知识,讨论了数值方法的应用实例,例如地球科学中的实际应用。
  • 第二周:介绍有限差分法的基本定义及其通过Taylor级数来估计误差的方法,学习如何在Python中实现数值导数。
  • 第三周:深入研究1D波方程的有限差分算法,讨论边界条件和初始化模拟示例,还分析了数值伪影。
  • 第四周:扩展到2D波方程,并完善了对数值非物理各向异性的分析。
  • 第五周:学习伪谱方法和函数插值,阐述如何使用Chebyshev多项式作为插值的基础函数。
  • 第六周:介绍有限元法的基本概念,并针对静态弹性问题发展出有限元算法。
  • 第七周:进一步拓展有限元法用于动态弹性波方程,进行不同方法的比较。
  • 第八周:引入谱元素法的基础,从而构建1D弹性波方程的求解方案。
  • 第九周:展示同质与非同质介质的数值解。

推荐理由:
这门课程不仅深入浅出,适合不同学术背景的学习者,而且实践性强,通过Jupyter笔记本的使用,你可以实时观察和修正代码中的错误,极大增强了学习的趣味性和有效性。无论你是对物理、计算机科学还是工程有兴趣,这门课程都能为你提供丰富的知识和实用的技能。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/computers-waves-simulations

作者 CourseEye