大学意味着什么.docx

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大学意味着什么

大学意味着什么？

成长，做人，理想，爱情…… 这些都是隐藏在生活之后的。

对大多数人来说，最实际的是：

四年，八学期，100门课，200学分。

上面装了一下酷。

都是高考过来的，这没什么好说的。

不过100多门课一齐放在你面前，确实还是能让人晕乎晕乎的。

我们把一些东西展示出来，希望来日大家制定规划，选课上课的时候，能更加的从容一点。

在这里把所有的必修选修课分为五类，公共基础课（数学），计算机类，专业基础，专业课，还有全校性的任选课。

下面逐一介绍：

公共基础课（数学）

在现代社会，科学技术和人才的流动都是日新月异，经常以个人难以预计的趋向发展和变化。

很多时候，我们受个人兴趣的转移或者社会需求的转变，不得不主动或被动地变幻自己的导向（即所谓major）。

我看到很多的案例，本科的时候学一个专业，研究生阶段转了方向，到国外读完Ph. D以后，从事的工作又是完全另外一个方向了。

比如本科的时候是学物理的，到了国外以后就研究Computer Networking了，最后工作的时候也许摇身一变，到finance行业干了。

即使始终是在技术科学的领域内做研究，也是需要紧跟前沿的变化，不断变幻自己的方向的。

比如我们大家尊敬的李衍达院长，就是我们学习的榜样。

本科学习还是处于一个通才教育的培养阶段，在这样的阶段，多努力一些，在自己学识和能力上打下一个坚实的基础，为未来建立一个相对高的起点，还是很重要的。

除去在社会阅历、人际交往能力、社会活动能力、文艺修养等等方面的提高与培养不说，我觉得就学业方面，对我们今后的发展最有用的，且最能经得起时间考验的，英语、计算机和数学是属于基础的三大支柱。

咱们这样的学科专业数学学习与运用的主线。

对于"本门武功"最重要的控制理论，本科阶段主要接触的还是最经典的线性的动力学系统（包括所谓'现代控制理论'－状态空间法也是），从数学的角度看，无非是线性的微分方程或者微分方程组，所谓Dynamic Systems。

对于这样的控制问题，最重要的数学工具和描述语言就是微积分和线性代数。

而且这两门课是几乎任何近代科学技术的基础工具，其重要性再怎么强调也是不为过的（就是说，如果你在低年级的时候把这两门武功练得纯属了，到了以后学起很多课程都会觉得巨爽）。

还有一门重要的武功，对于我们练"自控派"的控制原理以及"信号与系统"这样的后续武学很有裨益的，就是"复变函数"了，不过我更喜欢把这门武功称为"复变函数与积分变换"，因为对于我们最有用的工具，就是Laplacian Transform，Fourier Transform和Z Transform三大变换了。

想着当年一代武学宗师Fourier在华山顶上苦思冥想，终于悟出了Fourier Transform这门惊世骇俗的绝世武功，后来又经过Cooly和Tukey的发扬光大，创出快速傅立叶变换（FFT），已成为现代信号处理界的镇帮之宝了^_^

相比之下，"数理方程"或称"数学物理方法"（研究多元的偏微分方程的解析解法的）这门课的重要性就远远不如复变函数了。

现在在实际的工程技术问题里都运用，或者只能用数值计算的方法求数值解了，谁还死抱着古典的解析方法去求解析解呢。

除非你要研究一些空间里电磁场传播的理论，或者对分布参数的电路进行计算，则另当别论。

这里又说到了数值计算与数值分析的技术。

我略微看了一下03级以后的课表，好像对于Numerical Analysis这门课，是从开出的四个不同要求的课中选择一门吧。

在实际的工程问题中遇到的问题都会很复杂，运用数值的方法进行分析与计算是大势所趋。

另外，西域的米国有一个叫Mathworks的小帮派，打造出一把叫Matlab的兵器，真是神力无比，削铁如泥，大家不妨都用一下啦。

顺便介绍一下，这竿神兵最早是由米国Stanford寺院一位叫J. Little的老僧用C语言锻造出来的，着是一段佳话。

江湖人称米国"西斯坦，东麻工"，此言不虚。

还有一个重要的方面，就是对随机性事件的研究。

在学科上主要是由三个部分组成的：

概率论（the Theory of Probabilities），随机过程（Stochastic Process）和数理统计学（Statistics）。

概率论是告诉我们如何描述与研究随机变量的，当然是后两部分的前提与基础。

随机过程就开始研究多个随机变量之间关系，特别是随时间变化的随机变量（称为随机过程）的性质。

数理统计主要是研究如何去估计概率模型参数，以及对模型假设进行检验的学科。

应该说，从现在的发展看，对随机性数学工具的研究与掌握是越来越重要了。

对于咱们系的很多研究方向，随机数学的知识是非常有利的。

比如信号处理、模式识别、随机控制、系统辨识、很多算法问题的研究（比如像遗传算法G.A、模拟煺火算法S.A这样的优化算法的分析都需要运用随机过程的知识），还有就是我现在搞的Bioinformatics中要用到很多的统计学的知识。

现在就知道了这三大随机数学工具的重要性了，所以对ddmm们说，当你们第一次接触什么是random variable，什么是r.v的distribution的时候就要学好。

插两句，去年何毓琦教授给系里的研究生本科生作报告的时候，被问到：

哪门课的知识是最重要的。

教授毫不犹豫地说：

随机过程。

怎么样，够分量吧。

以前本科不开随机过程，但系统辨识，信号处理，随机控制等很多课都要用到，于是每门课都讲一点，零散而不扎实。

现在的DDMM们幸福了。

最后谈一下咱们系的本科培养中比较有特色的一个分支，就是那门"运筹学"。

个人认为在咱们系能学到这门课真是很受益的一件事。

"运筹学"又称为"数学优化方法"或者"数学规划"，是一门研究各种形式不同的数学问题求最优值的武功（当然也只是这个领域最初步、最入门的知识而已）。

因为在很多研究中，求最优值（解析解或者迭代的数值解）都是很常用的，所以学好运筹学，打好这方面的基础是很有益的。

如果你想往其它学科交叉发展，比如I.E、经济学、金融学、管理学，有一个良好的数学优化的功底将会成为你很有力的资本。

另外，咱们系的王凌老师（非常地年轻有为，以能在核心期刊上"灌水"著称，admire一下）对高年级还开了一门名为"智能优化算法与应用"的选修课，则是在"运筹学"这门课基础上的提高，讲授80年代以后的搜索优化方法的课。

主要介绍的是模拟煺火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithm）、禁忌搜索（Tabu Search）以及人工神经元网络（Artificial Neural Networks）的基本知识，还有王老师悟出的绝学--混合优化策略。

很推荐选一下王老师的这门课，对以后做很多方面的研究工作是极有好处的。

看三字班的教学计划，学校还开设了数学辅修学位，推荐学有余力的同学试一下。

有一个坚实的数学基础，无论将来从事什么具体研究，都会感到游刃有余的。

我们系有不少老师都是学数学出身的。

计算机课程（自学）

计算机软件相关：

首先是基础编程语言，我们主要用的是C（或者C++），把这部分学好是必需的，因为很多高年级的课程都需要用C语言进行编程实验；而且建议能够熟练使用vc++编程环境，这方面主要靠自学，也可以选修对应的课程，前提是对C（或者C++）有比较好的基础。

个人建议可以通过假期时间集中学习，例如大一结束的那个暑假，以前不让新生买电脑，正好可以利用这个假期自学，而且也有修了C语言的基础课程；图书馆这方面的资源相当丰富（主要集中在新书阅览室，48小时）。

使用VC++初期，建议多动手进行编程实践，哪怕是照搬书上的程序，光靠看书效果不是很好；能够熟练进行简单编程后，应该多使用msdn作为帮助，熟练msdn的格式以及常用的词汇，这对于将来查找其他帮助很有效，如果有兴趣，可以看看相关源代码。

数据结构，有一定的编程语言基础，例如C（或者C++）。

我们年级的课程安排是把数据结构、数据库和操作系统融合为一门课--计算机软件基础；我个人觉得这三个方面都应该独立出来。

计算机软件基础这门课可以说对我们和比我们高年级的自动化学生都留下了深刻的印象，既然后面的师弟师妹已经没有这门课了，这里也就不多说了。

总的来说，数据结构、数据库和操作系统这三部分都非常重要而且实用，而且对于将来从事不同的研究可能更有侧重。

我个人觉得数据结构投入的精力应该多一些，因为它对应了很多相关的编程实验，后两者我觉得从课程学习而言，更重要的是对这两部分有一个整理的认识，了解主要概念，如果将来从事的工作会用到这些知识，可以很容易的上手；而数据结构不太一样，如果没有写过类似的程序，真正要用到的时候，可能手忙脚乱，而且如果已经写过相应的程序，也可以将其作为公共资源，以后的工作可以直接使用。

数据库，上面已经简单提到过了。

在本科的课程中，关键是打好基础，对一些基本概念、基本处理方法有一定的认识，这样，在本科期间不会花太多的时间，而且如果真正要用到数据库的时候，学起来也比较容易。

在毕业设计和研究生学习期间，不少的方向都会和数据库打交道，所以这一部分的基础要打好。

操作系统，比较抽象，也主要是注重概念。

有兴趣的还可以选修嵌入式操作系统等相关课程。

计算机原理，主要是了解计算机的基本构成、各功能块的作用、汇编语言。

我觉得如果对计算机领域无论是软件和硬件感兴趣，那么这门课都应该好好学，特别是如果将来从事硬件工作，汇编语言都是很可能会用到的。

计算机网络，我觉得还是属于掌握基本概念的课，学到的知识将来不一定会用到，但是作为一个IT工作者，这些基本的常识还是应该知道。

数字图像处理（季梁老师开的课），很好，收获比较大，特别是体会从处理效果和处理效率上考虑，如何选择合适的处理方法，但是可能投入的时间可能比较多一些，但是如果将来从事相关的研究工作，很多基本的图像处理方法都可能涉及到。

Matlab，建议尽早的熟悉其基本用法，不仅在一些课程中可能用到（不一定一定会用到，但是如果会用，能加深对对象的理解），例如自控、运控、仿真等。

Matlab里面有很多工具 箱，如果会用，会很方便，也给将来毕设或者研究生学习节省时间。

专业基础课

大一的电路原理可以说是咱们DA的第一门专业课。

虽然大多数人毕业后从事的工作跟具体到电路层面的事情无关，但电路原理作为后面N多重要专业课的必修基础课程，基础打好了，以后的成绩才有保证。

而且再说了，DA出来的人电路不熟，呵呵，比较没面子。

电路是一门比较典型的工科课程，名为原理，但实际上方法多于理论。

也就是说想学好它，在理解原理的基础上，多做题很关键。

大家高中毕业还没多久，做起题来也不会有很大的困难。

而且电路是DA各专业课中唯一提供官方习题集的课程。

那本习题集题量比较大，能做多少做多少，觉得掌握了就行。

也曾经有位兄弟在失恋暴走的状态下一周内通吃整本，那当然也就成为了一代电路牛人。

大二的模拟电子技术基础，数字电子技术基础，以及计算机原理及应用这三门课息息相关，无论从考试成绩上还是实际掌握上可以说是一荣俱荣，一损俱损。

并且基本上来说这三门课只需要掌握一定的电路原理基础，换句话说大一成绩好的同学不可掉以轻心，成绩不好的同学也不必心存畏惧。

值得注意的就是由于计原是大三，大四许多课程的命根子，而不懂数电，想弄懂计原是完全不可能的事情。

这等大义面前，时间有限，作为数电基础的模电就只好让路，于是在咱们DA就出现了一个奇怪的现象，大二上先修数电，大二下修计原并回过头来再修模电。

这直接导致了数电上手不易。

也难怪，本来物理和电路课程里对半导体相关电性质就是语焉不详一带而过，对其进行详细讨论的模电又放到了后面。

因此对于绝大多数人来说，对于数电里讲的那些芯片的原理完全就是一头雾水，不用管它，等以后学了模电所有谜底就都解开了，只要直接记住芯片外特性就行了，里面具体的东西慈祥的阎老师没考我们，PP的王老师也不会难为大家。

数电搞定了，模电和计原正常认真学就行了，基本一马平川。

大三的时候就要注意了，咱们DA传说中的葵花宝典--两学期的自动控制原理以及同样凶险的信号与系统纷纷闪亮登场。

大二的课程中，基