6.00.2x is aimed at students with s

6.00.2x is aimed at students with some prior programming experience in Python and a rudimentary knowledge of computational complexity. We have chosen to focus on breadth rather than depth. The goal is to provide students with a brief introduction to many topics, so that they will have an idea of what’s possible when the time comes later in their career to think about how to use computation to accomplish some goal. That said, it is not a “computation appreciation” course. Students will spend a considerable amount of time writing programs to implement the concepts covered in the course. Topics covered include plotting, stochastic programs, probability and statistics, random walks, Monte Carlo simulations, modeling data, optimization problems, and clustering.

Kết quả (Việt) 1:

6.00.2x nhằm mục đích sinh viên với một số kinh nghiệm trong Python và một kiến thức thô sơ về độ phức tạp tính toán lập trình từ trước. Chúng tôi đã chọn để tập trung vào bề rộng chứ không phải là sâu. Mục đích là để cung cấp cho sinh viên với một giới thiệu ngắn gọn về nhiều chủ đề, do đó họ sẽ có một ý tưởng về những gì có thể, khi thời gian đến sau này trong sự nghiệp của họ để suy nghĩ về làm thế nào để sử dụng tính toán để thực hiện một số mục tiêu. Điều đó nói rằng, nó không phải là một khóa học "sự đánh giá cao tính toán". Học sinh sẽ chi tiêu một số lượng đáng kể thời gian viết chương trình để thực hiện các khái niệm được bảo hiểm trong các khóa học. Chủ đề bao gồm âm mưu, ngẫu nhiên các chương trình, xác suất và thống kê, ngẫu nhiên đi, mô phỏng Monte Carlo, mô hình hóa dữ liệu, tối ưu hóa vấn đề và cụm.

Kết quả (Việt) 2:

6.00.2x là nhằm vào sinh viên với một số kinh nghiệm lập trình trước trong Python và một kiến ​​thức thô sơ của tính toán phức tạp. Chúng tôi đã lựa chọn để tập trung vào chiều rộng hơn là chiều sâu. Mục đích là để cung cấp cho sinh viên với một giới thiệu ngắn gọn về nhiều chủ đề, do đó họ sẽ có một ý tưởng về những gì có thể khi thời gian đến sau này trong sự nghiệp của họ để suy nghĩ về làm thế nào để sử dụng tính toán để thực hiện một số mục tiêu. Điều đó nói rằng, nó không phải là một "tính toán đánh giá cao" Tất nhiên. Học sinh sẽ dành một số lượng đáng kể các chương trình bằng văn bản thời gian để thực hiện các khái niệm được đề cập trong khóa học. Các chủ đề bao gồm âm mưu, chương trình ngẫu nhiên, xác suất và thống kê, quãng đường ngẫu nhiên, mô phỏng Monte Carlo, dữ liệu mô hình, các vấn đề tối ưu hóa, và clustering.