Mathematics Links

本文汇总了多个关于概率论与数理统计的学习资源链接,包括理论介绍、应用实例及教学材料等,适合各阶段学习者使用。
Probabilities and Statistics:
http://www.ability.org/probstat.html
http://www.math.ucla.edu/~tom/
http://www.jdawiseman.com/index.html
http://www.jdawiseman.com/papers/easymath/coin-stopping.html(optimal stopping theory)

General:
http://episte.math.ntu.edu.tw/
### 关于离散数学的学习资源 离散数学作为计算机科学的重要基础学科之一,其学习材料非常丰富。以下是关于如何获取高质量的离散数学课件及相关学习资料的信息。 #### 1. **在线教育平台** 许多知名在线教育平台提供免费或付费的离散数学校课程,这些课程通常附带 PPT 或 PDF 格式的课件下载链接。例如 Coursera 和 edX 提供由顶尖大学教授录制的视频教程以及配套教材[^2]。此外,国内网站如网易云课堂也提供了丰富的中文教学资源。 #### 2. **高校官方网站** 部分高等院校会公开分享他们的教学文件。像麻省理工学院(MIT OpenCourseWare)[^3], 斯坦福大学, 剑桥大学等国际名校都有开放相应的离散数学课程页面,其中可能包含完整的 lecture notes、homework assignments 及 solutions manual 。同样地,在中国也有不少院校通过网络发布了自己的精品资源共享课,比如清华大学、北京大学等等[^4]。 #### 3. **图书馆与档案馆** 国家数字图书馆项目以及其他学术机构常常存档大量经典教科书电子版可供借阅或者购买使用权。对于寻找特定版本书籍的同学来说这是个不错的选择途径之一[^5]。 #### 4. **技术社区论坛** StackExchange Mathematics Stack Exchange 是一个很好的地方提问并获得解答;而 GitHub 上也有很多开发者上传自己整理出来的笔记文档甚至是整个学期使用的幻灯片集合[^6]。 下面给出一段简单的 Python 脚本用于爬取网页上的pdf链接(仅作演示用途,请遵守各站点版权政策): ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_pdfs(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser') links=soup.find_all('a',href=True) pdf_links=[link['href'] for link in links if '.pdf' in link['href']] return pdf_links example_url="http://example.com/discrete-mathematics" print(fetch_pdfs(example_url)) ```
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