1. 概率论与数理统计:这是数学的一个重要分支,主要研究随机现象。概率论是研究随机事件发生的可能性大小的理论,而数理统计则是通过收集和分析数据来推断总体特征的一门科学。在大数据、人工智能等领域中,概率论与数理统计有着广泛的应用。
2. 线性代数:这是一门研究向量空间和线性映射的数学学科。在线性代数中,我们学习矩阵、行列式、向量、特征值、特征向量等概念,以及这些概念之间的关系和性质。线性代数在计算机图形学、机器学习、信号处理等领域都有重要应用。
3. 矩阵论:矩阵论是线性代数的一个重要分支,主要研究矩阵的各种性质和运算。在矩阵论中,我们学习矩阵的加法、乘法、转置、求逆、特征值和特征向量等运算,以及这些运算的性质和应用。矩阵论在图像处理、数据分析、密码学等领域有重要应用。
以上这些基础知识都是进行高级数学研究的基础,也是许多理工科专业的重要基础课程。对于想要深入学习和研究相关领域的人来说,掌握这些基础知识是非常重要的。