顺便回一下这个 XD 我也来分享心得 ※ 引述《rdfs (learning)》之铭言： : 深深觉得电机系的课程要念到融会贯通, 真不是件容易的事 : 很多地方不是完全不懂, 但就是觉得要念的很直观, 就真的很难 : 有些地方是觉得比较深层的物理意义还无法领会, 而有些地方是 : 不知道为什麽要这样做, 好处是? 为何不那样做? 而是怎麽样想 : 出这样做? 题目出来可能也是会, 但是这些地方不弄懂又觉得好 : 像没念通 我觉得每个学科都是这样耶 要先累积一定的内功，先看看别人怎样解决问题 自己再来想办法 就像我们电磁学即使是再强再强的高手都无法没有解答而生存 因为那是工程电磁学，里面很多思维是要看大量方法才能熟悉的 : 譬如有些滤波器一颗op就能做了,为何要用到两颗甚至三颗op来做, : 有什麽好处吗? 然後为什麽巧合的可以有这麽多种变化, : 为什麽有这麽多公式都巧合的长得这麽漂亮, 是因为人们花了好多 : 力气才弄得这麽漂亮, 还是本来就这样, 但是为何会如此巧合 应该是花了很多力气吧 今天我们花个半小时一小时把他搞懂 可能人家改良了几年 随便抽掉一颗OP或是电阻他就没那麽完美了 : 信号与系统的疑问也不少, 譬如要怎麽用简单而且直观的方法,解释 : fourier或是laplace, 或是z 转换的那些特性, 如时域移位,频域移位, : 伸缩, 反相, 共轭, 等等. 为何"显然"的会得到这样的结果? 而非透过 : 数学推导, 得到结论之後然後记起来, 这些特性在这些转换之间是否存 : 在什麽关系? 我记得课本很大一部分在推导这些关系耶 显然其实也不显然 唯一要问的问题可能是"为什麽要这样转换"，为什麽要乘以e^-st : 为什麽会如此像? 虽然课本都有讲为何会这样, 也有提到 : 一些物理意义, 但觉得讲的好像都很表面 以上有些要去从数学线性代数的 vector space 的观点来看 然而电机系的课可能很短时间要塞很多给你导致消化不良 我也是最近在准备研究所考试的微分方程才慢慢有点知道这些是怎麽回事 : 资讯系的课程就比较不会遇到这种问题说,像影像处理, 计算机图形学, : 演算法, 程式设计等等, 还有很多. 不是说资讯系的课程比较容易, 只 : 是觉得念起来比较踏实一点. : 呵 随便写写 我觉得我去修程式相关的课都挫折到爆耶　@@ 每次一堆class指标都搞得很晕头转向 害我选择瞬间少一半　XDDD --

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