MAT 167 021 - Applied Linear Algebra Summer Session 2 2024Python

Java Python MAT 167 021 - Applied Linear Algebra

Summer Session 2 2024

Main Objectives: This is a second course in Linear Algebra where we will expand upon ideas from MAT 22A or whichever class you first learned Linear Algebra in.   In particular, we focus on both the theory and applications of matrix norms, projections, Modified Gram-Schmidt, and Singular Value Decomposition (SVD). We will mainly follow the schedule from the Math Department Syllabus:

https://www.math.ucdavis.edu/courses/syllabus_detail?cm_id=114

Prerequisites: MAT 22A or other Linear Algebra focused course Important Dates:

First Day of Class  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Aug 5 2024

Last Day to Drop Classes (with refund)  . . . . . . . . . . . Aug 9 2024

Midterm  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Aug 30  2024

University Holiday (No Class or Office Hour)  . . . . . Sept 2 2024

Final Project Presentations  . . . . . . . . . . . . . . . . . . Sept  11, 13 2024

Grading Policy: Homework (40%), Quizzes (20%), Midterm (30%), Final Project (10%)

We will use a 10 point grading scale (A 90-100, B 80-90, etc).  Pluses and minuses will be determined at the end of the course.  I may curve the grading scale down  (Ex.  A 88-100, B 76-88, etc.)  but not up  (Ex.  A 93-100, B 86-93, etc.) when determining final grades.

Lectures-

•  Lectures will be held in person every Monday, Wednesday, and Friday

•  Typically, the first 10-15 minutes of lectures are time for questions about previous material or home- work before moving on to new material

• Feel free to interrupt the instructor with questions at anytime either verbally or by raising your hand.

• Attendance is not required, but you are highly encouraged to attend lectures and take notes.

• Lecture Notes will be regularly posted to Canvas under Files

•  Lectures will be recorded and posted to Canvas

• In event of instructor unavailability (due to illness or otherwise), lectures will be moved to Zoom or a sub may lecture

•  Please be respectful to your fellow students by keeping talking to a minimum

Homework-

•  There will be 5 total homework assignments worth 8% of your total grade each, one via WebWork and the rest posted to Canvas.

•  There will be a list several of WebWorks reviewing MAT 22A material. This is HW1.

•  There will be four additional homeworks where you will be completing proofs,  doing  some small computations by hand, and doing some larger calculations or work via MATLAB.

•  Homework will be released each Wednesday night and due following Wednesday night at 11:59pm.

• For HW2-5, you must submit typeset homework solutions.

–  LATEXis preferred, but you may use any word processor.

 You may not handwrite full solutions.

 You are allowed to take pictures of neatly handwritten parts of small calculations and incorporate those images as part of your typed solutions.

  The grader will be instructed to mark anything they cannot read as a zero.

•  Some problems maybe graded for completion instead of correction.  I will not tell you which ones will be f MAT 167 021 - Applied Linear Algebra Summer Session 2 2024Python or correction beforehand. You are expected to attempt and submit every problem.

You are free to ask classmates for help with homework, especially via Piazza, but you should only submit answers if you understand how to do the problem.  There are plenty of great online resources available for learning Linear Algebra and you should feel free to use them.  You may not search for specific homework answers online.

Quizzes-

•  There will be 5 quizzes worth 4% of your grade each.

•  Quizzes will be takehome exams administered via Gradescope.

•  More details will be announced in class and on canvas

Midterm Exam-

•  There is one Midterm Exam on Aug 30th

•  Midterm will be in Normal Classroom at Normal Class Time

• In person attendance is required for Midterm Exam

• You are not allowed to use phones, calculators, or other electronic devices during exams

• A paper exam will be provided with space to write your answers

• You will need to bring your own writing utensil, pencil is heavily preferred over pen

• Additional paper will be provided upon request

• You may turn in your exam and leave as soon as you finish your exam

• After each exam is graded, you will have time to submit regrade requests on individual problems

•  Contact ppwood@ucdavis.edu ASAP if you anticipate an issue attending any exam in person

•  There will not be a Final Exam

Final Project-

• You will be put into a small group and expected to work together on a small project the second half of the course

•  Projects will include a typed report, coding elements, and an in class presentation

•  Typed report must use LATEX

•  Coding Elements can use any appropriate programming language (Matlab, Python, R, etc)

•  In class presentations must use the Beamer class in LATEX

•  More details will be annouceed in class and on canvas

Course Tools:

•  Canvas- You can access class discussions in the Piazza tab, annoucements in the Annoucements tab, lecture notes in Files Tab, Homework in Assignments/Files tabs, grades in the Grades/Gradescope tabs, and lecture recordings in the Media Gallery tab. Please read all announcements posted to Canvas.

• WebWork- Your HW1 will be via WebWork.  You can access HW1 through the Assignments tab of Canvas.

•  Pizza-  Class  discussion will take place on  Piazza.   Please  post  any  questions  you  have  on  Piazza throughout the  Summer  Session  and  answer  your  fellow  student’s  questions.   Do  not  post  about Quizzes or Midterms on Piazza until told you may do so.

•  Gradescope- Gradescope will be used to submit HW2-HW5, facilitate quizzes, see feedback on your Midterm, and submit your Final Project.

•  MATLAB- Use of MATLAB will be required for some homeworks.   All  undergads have access to download MATLAB for free and all students can access it for free using the math department servers         

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值