| 课程号 |
04833430 |
学分 |
3 |
| 英文名称 |
Discrete Mathematics and Structures (II) |
| 先修课程 |
离散数学与结构（I） |
| 中文简介 |
课程着重介绍现代大数据、多代理交互环境的离散数学的结构与协议。
1.高维数据分析计算
2.均衡理论、拓扑组合学、不动点计算。
3.随机计算及去随机性分析、马尔可夫决策
4.公钥体系及交互计算。
5.交互式协议、共识机制、多代理协议与拜占庭协议 |
| 英文简介 |
In this second discrete mathematics, we introduce methodologies for agent interactions and related to bigdata analysis,
including high dimensional space geometrical computation, approximation, randomization, de-randomization, markovian analysis, fixed point computation, topological combinatorics, equilibrium theory, public key computation, interactive computing and protocols, consensus, byzhantine agreement, and multi-agent mechanisms. |
| 开课院系 |
信息科学技术学院 |
| 通选课领域 |
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| 是否属于艺术与美育 |
否 |
| 平台课性质 |
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| 平台课类型 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
From Reliable to Secure Distributed Programming,Christian Cachin* Rachid Guerraoui Luís Rodrigues,,Springer,1,978-3642152597；
无；
Bitcoin and Cryptocurrency Technologies,Arvind Narayanan, Joseph Bonneau, Edward Felten, Andrew Miller, Steven Goldfeder,Princeton University Press, |
| 参考书 |
1,978-0691171692；
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| 教学大纲 |
引入近似、随机、分布、动态及代理计算相关的离散数学方法。
1.高维数据分析计算
2.均衡理论、拓扑组合学、不动点计算，动态系统分析
3.随机计算及去随机性分析、马尔可夫决策
4.公钥体系及交互计算。
5.交互式协议、共识机制、多代理协议与拜占庭协议
主要课堂讲授。3学时学生报告。
70%考试，20%作业，10%杰出表现。
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| 教学评估 |
邓小铁：
学年度学期：17-18-2，课程班：离散数学与结构（Ⅱ）1，课程推荐得分：4.49，教师推荐得分：4.53，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：18-19-2，课程班：离散数学与结构（Ⅱ）1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.08，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：19-20-2，课程班：离散数学与结构（Ⅱ）1，课程推荐得分：null，教师推荐得分：null，课程得分分数段：null；
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