线性代数与矩阵论、复变函数积分变换、常微分方程、数学物理方法、数理方程、模糊数学理论与方法、数值分析、实变函数论与泛函分析、高等近世代数、简明李群、旋量代数与李群、李代数、实分析与复分析、张量分析等，真难学透，我还在努力地当“做题匠”。

几何学、线性几何引论、解析几何、高等几何、微分几何 、射影几何、拓扑学、代数拓扑学基础、流形拓扑学、代数几何、计算共形几何等几何难上加难，我怎么想不透寻神秘的抽象空间，我继续努力学习。

微分几何入门与广义相对论、高等结构动力学、量子计算与量子信息 反常统计动力学导论、物理动理学、量子电动力学、量子力学、流体动力学、弹性理论、统计物理学凝聚态理论、统计物理学、场论、连续介质电动力学等，物理学是数学的升华，本是一家，机器人的神秘面纱也许就隐藏在这些知识中，我一次以一次地拜读。

理论力学、高等分析力学、材料力学、振动力学、热力学、传热学、数值传热学、流体力学、计算流体力学、有限元分析等是机器人的基础，还有助于人工智能的抽象思维，我学习又学习，希望理清它们之间的链条。

数学模型、最优化理论、算法导论、计算机视觉算法与应用、机器与统计学习、深度学习与神经网络、深度强化学习、自然语言处理、生成模型、模型基础及代码库、AI绘画与视频模型源代码学习、AI绘画教程与技巧等是我陶醉其中的天堂。

机器原理与机械设计、电机学、现代机器人学、概率机器人、最优状态估计、视觉SLAM等是机器人的基础，我学习了一遍又遍，那神秘的高维机器人抽象空间，就是我探索的乐园。