Mathematics & Computing

学习顺序

1. 数学基础：线性代数、概率、微积分与优化。
2. 科研编程：Python / R、命令行、版本管理与运行环境。
3. 数据管理：数据结构、文件格式、标识符与通用数据操作。

计划整理的专题

完整条目与完成状态见知识地图的 01 数学与科研计算基础。

• 数学基础。
• 编程与计算环境。
• 数据结构与管理。

现有示例：向量与内积，尚待审核。

关联阅读

模型原理见 AI & Machine Learning；统计推断、模型评价与实验规范见 Research Methods。