运筹与优化
（王超）STA2012025春 2024春 2023春 2022秋 2022春2025春 2024春 2023春 2022秋 2022春
- 课程难度
- 作业多少
- 给分好坏
- 收获大小
| 选课类别：专业任务 | 教学语言：双语 |
| 课程类别：专业基础课 | 开课单位：统计与数据科学系 |
| 课程层次：本科 | 获得学分：3.0 |
评分评分9条点评
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：很多
很棒的一门运筹学/凸优化入门课，课程难度主要集中在chapter7的梯度下降，牛顿法和拟牛顿法。考试中不会涉及过于复杂的证明，只要把ppt上的概念掌握清楚拿一个可观的成绩还是较为轻松的。
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：很多
作为运筹和优化类课程的入门课，这门课可以让你在不那么痛的情况下入门运筹学和凸优化里面最最最基础的概念。至于为何基础，因为运筹或凸优化，任取一个都是应用数学中较难的课题，不是毫无经验的本科生能够直接搞定的，但是院系要求王超老师用一节课搞定，王老师也很为难。
在上完这一门课后，就算是满分，也要清晰的认识到，自己仅仅是双脚踏进了运筹和优化的国度，至于要不要继续深究下去，是你自己要做的选择。如果要继续这个“痛苦并快乐着”的旅途，建议修读以下课程：
1.运筹学——MA210
2.凸优化算法——MAT7083(本研课)
凸优化算法，一般要求有运筹学知识作为前置，理论上修读完运筹与优化的同学是可以直接修读的。但如果认为自己运筹学的不够好（或者学完后还是不知道什么是运筹）那么请先修读MA210，再修读MAT7083
- 难度：简单
- 作业：中等
- 给分：超好
- 收获：一般
如果打算做机器学习的话，运筹与优化的知识是必不可少的。这门课前半学期主要讲线性优化的知识，后半学期讲对偶和最优性条件以及优化算法。
可能是这门课覆盖的内容比较多，后半学期的内容讲的比较粗略。个人感觉线性优化部分可以讲的精简，老师可以多展开一点后续的知识，毕竟现实中也不会有人手算线性优化。
这门课自学起来比较容易，课程资料也很全，考试参考slides即可，算是一门好课
- 难度：困难
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：很多
课程安排非常成熟，感觉除了老师有些口音之外没什么可以挑剔的
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：很多
老师讲的很好 每节课最开始都会带着复习 也会把录屏上传 但板书真不敢恭维 就是说辨认困难😞 好在老师会一边说一边写 问题也不大 一共五六次作业期末前还有一个pre 作业有的题目需要好好想想但总体难度不大 可能会出成考试题 pre是四到五人一组自由组队讲算法 要做ppt不强制要求代码 个人觉得还是有点花时间的尤其是在期末前😭 pre给分还行吧 考试偏基础 概念一定好好看 一个5分真的很伤🥹🥹
匿名用户 2025春- 难度：简单
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：一般
教的内容挺少的，基本围绕线性规划来展开，粗略讲了讲半定规划，锥规划，二阶锥规划等，但主要还是讲线性规划。这门课王老师讲的还是很不错的，ppt没有防自学机制，老师也不考勤，尊重学生自主学习的意愿。这门课主要是数学相关的内容，但是和现实生活的一些应用比较相关，学起来不会像数学系那样的课让人感到枯燥。考试考的也不是很难，但是也容易丢分。
匿名用户 2025春- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：一般
稍微有点无聊的课程，前半学期很简单，后半学期的主要难点在于理解ppt，作业简单，给分好。
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：很多
平心而论老师讲得挺好的吧，课前会带大家把上节课的知识内容复习一下，考试前要把里面涉及的所有内容搞熟搞懂，不然冷不丁就从复习的内容中出比较小点的题，哭都来不及。就是最后被卡绩，老师没给捞，太痛了！
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：一般
王老师上课讲的知识没什么问题，除了有点口音+有的时候偏快，但是每节课上课前都会复习上节课学过的东西，只能说尽量不要落下进度。考试不能说难，但是一定要仔细认真不然一错错好多……
这门课算的东西比数学系多很多，证明要求少，中间在线性规划simplex method那里停留太久，如果真想学好运筹学还是不建议来统计系的运筹优化，可以直接去上数学系的运筹学+凸优化。
以及老师在数学上还挺严谨的，有什么问题都可以随时问，但是考试捞分也很严谨（）
