Prof. Kailath
Kailath, Sayed and Hassibi, State-Space Estimation Theory. De första sju kapitlen fick vi köpa, och ytterligare några kapitel delades ut på förelasningar. Boken skall ges ut snart. Vissa delar av andra böcker delades också ut. En mycket bra och tjock bok. Enligt Kailath var delar av boken helt nytt material bl a tagit från Hassibi's Doktorsavhandling.
Least-squares estimation. Wiener and Kalman filters for processes with state-space models. Square-root and Chandrasekhar algorithms. Extended Kalman filters for nonlinear estimation.
Linjär algebra, statistik, Stationära Stokastiska Processer, och reglerteknik.
Kailath's föreläsningar är inte så bra. Han använder overheadkopior av boken och pratar lite till dem. När man själv läser i den utmärkta boken, förstår man dock det mesta. Hassibi hade en föreläsning, och det är nog meningen att han skall föreläsa mer nästa år. Hassibi's föreläsning var utmärkt.
TA i denna kurs, var Dr Hassibi. Han höll review sessions ibland, ibland fick man reda på detta endast några timmar i förväg, via e-mail. Hassibi och Kailath hade också office-hours.
Normalt sex uppgifter per vecka. Veckan efter midtermen fick vi dock 13 uppgifter för att kompensera för att vi inte haft uppgifter under midterm- veckan. Första omgången uppgifter var riktigt svår, sedan blev de något lättare.
24-timmars take-home. En lätt och tre svåra uppgifter. Mer än ca 10 timmar behövde jag dock inte lägga ner på den.
24-timmars take-home. Sex mycket svåra uppgifter. Det fanns också en del fel i uppgifterna. Några av felen rättades via e-mail, som jag dock inte kollade under tiden jag hade provet.
En mycket bra och rolig kurs. Det är mycket viktigt att man läser själv i boken och utdelade papper, då föreläsningarna inte täcker allt. Ibland känns det som man tappar bort sig i stora invecklade matrisformler, men kämpar man på med uppgifterna, och läser mycket i boken, får man överblick över materialet efter ett tag.