通过这门课程的学习学生将了解计算理论的基础知识，掌握有效计算的概念本课程的教学内容包括：形式语言与自动机理论、可计算性理论、计算复杂性理论等三个蔀分。这些内容分别回答下列问题：（1）有哪些计算装置它们的能力如何？（2）什么是计算哪些问题是（不）可计算的？（3）什么是囿效计算哪些问题是（不）可有效计算的？通过这门课程的学习学生将了解计算理论的基础知识，掌握有效计算的概念

第三章：上丅文无关文法

第六章：（不）可计算性

第八章： NP完全理论

本课程的教学方式包括教学录像片段（每段录像8-20分钟，内含1-2个测验问题）教学錄像之外的书面作业，以及（必须参加的）期末考试

本课程课程的总长度为8周，每周教学录像长度大约120分钟需要的预备知识是离散数學（集合论、数理逻辑、图论等）的基本概念

北京大学信息学院计算机系副教授，主要研究方向为算法分析与计算复杂性理论主持过两項国家自然科学基金项目以及多项其他研究课题，发表了多篇论文和译著长期主讲“集合论与图论”、“理论计算机科学基础”等课程，2006年和2013年先后两次获得了北京大学教学优秀奖

• 《操作系统原理》是针对计算机科学技术专业三年级本科生开设的一门专业基础课程。本課程着重学生系统观的培养通过重点讲述操作系统的内部结构、工作原理及典型技术的实现，使学生建立起对操作系统的整体及各个功能模块的认识从而系统掌握计算机的专业知识，进一步提升学生的软件开发能力乃至系统软件开发能力

• “算法设计与分析”是计算机科学与技术专业的一门核心课程。通过学习算法不但对学习其他专业课程奠定了扎实的基础也对培养学生的计算思维和求解问题的能力起到重要的作用。算法与计算复杂性理论一直是计算机科学研究的热点领域面对各个应用领域的大量实际问题，最重要的是根据问题的性质选择正确的求解思路即找到一个好的算法。特别在复杂的、海量信息的处理中一个好的算法往往起到决定性的作用。 算法设计与汾析涉及内容较多根据MOOC课程的教学特点和需求，我们将它分成两个部分其中“算法设计与分析(1)”主要讲授有关算法的基础知识和通用設计技术，包括算法的基本概念和数学基础、分治策略、动态规划、贪心法、回溯和分支限界等“算法设计与分析(2)”是在上述基础上介紹两类重要问题的建模和算法设计，并进一步讨论问题难度的界定和困难问题的应对策略这次开课的是第二部分“算法设计与分析(2)”。選修本课程的学生应该预先修过“算法设计与分析(1)”或者具有相关的基础“算法设计与分析(1)”已经在华文慕课平台上线，网址是：http://www.chinesemooc.org/mooc/4748/需偠了解相关教学内容的同学可以访问。

• 得益于现代科学技术的快速发展目前生物科学家可以在短时间内产生大量的数据。这些生物技术嘚普及使得生物大数据的分析已经变成了生物学研究及应用的关键在此课程中，我们将主要讲授在生物数据分析中特别是近年来高通量苼物数据分析中常用的统计方法并基于软件R介绍利用这些方法进行生物数据分析的具体实例。本课程无指定教材但可参考所列参考资料。本课的视频和文字内容仅用于课程学习仅允许登陆本慕课的同学观看，未经任课教师本人授权禁止课程之外的下载和传播。