㈠ coursera如果在七天試用期內學完課程,並通過考核,退訂後能
在Coursera的七天試用期內，如果完成所有評分項目並取得證書，退訂後證書仍然有效。這意味著，只要在試用期通過課程，就可免費獲得證書。然而，完成這一目標確實頗具挑戰，我們為其他同學所做的幫助往往需要多個相關專業的人共同協作。一堂課可能包含四到五個甚至幾十個考試，加上繁復的互評和編程作業，僅憑個人在七天內完成所有課程內容實屬不易。對於希望自主學習的用戶，申請助學金是一個很好的選擇。希望以上信息能幫助到您，如果有任何問題，歡迎隨時交流。
㈡ 如何學習組合優化
學習組合優化的挑戰與路徑
學習組合優化的過程，對於許多非數學背景的學生，如計算機專業的學生，常常充滿了挑戰。這門課程，以《組合最優化：演算法與復雜性》作為教材，由普林斯頓大學提供，通過劉振宏等人翻譯，是研究生階段學習的難啃之物之一。從單純形法開始，難度逐漸顯現，特別是對於長時間連上四小時的課程，若未能理解，那種疲憊和難以理解的感覺，令人印象深刻。
學習組合優化的難點在於數學理論的深度和復雜性，這要求學生具備較強的線性代數和最優化理論的基礎。同時，演算法設計和數據結構的知識也是挑戰之一，因為組合優化不僅需要對問題進行分析和證明，更需要設計高效的演算法來找到解決方案。
如何學習這門課程呢？
首先，保持耐心和持續性。組合優化的學習是一個漸進的過程，需要時間去理解和消化。通過看教材和課堂內容，可以初步接觸組合優化的基本問題和解決方法，比如線性規劃、最大流、費用流等，它們在多項式時間內找到全局最優解的特性。盡管對於NP-hard問題如背包問題、旅行商問題等，其解決難度更大，但通過實例和演算法的學習，可以找到在大問題規模下的近似解。
其次，實踐與應用。Coursera上的Discrete Optimization課程是一個很好的學習資源。這門課程提供了實踐導向的學習路徑，通過Python編程實現演算法，解決NP-hard問題。課程設計的作業不僅幫助學生鞏固理論知識，更在編程實踐中提升解決問題的能力。課程成績完全基於編程作業，多次提交以優化結果來計算分數，這不僅要求學生具備良好的編程技能，還鼓勵學生嘗試不同的優化技術，以應對復雜問題。
最後，深入探索與思考。組合優化是一門涉及數學與計算機科學的交叉學科，其深度與廣度要求學生不僅要理解理論，還要具備創造性思維。通過閱讀補充材料、參與網路討論，可以進一步深化對課程內容的理解。同時，了解組合優化在現實世界中的應用，如流行文化中的優化問題和問題庫，可以幫助學生從不同角度思考優化問題的解決方案，提升問題解決能力。
總的來說，學習組合優化是一個持續學習、實踐探索和深度思考的過程。通過課程資源、實踐操作和自我反思，學生可以逐步掌握這門課程的核心知識，理解其在解決實際問題中的應用價值。即使面臨挑戰，通過正確的方法和態度，每個人都能在這個過程中找到自己的學習路徑，最終實現知識與能力的提升。