ConvAppr24 — различия между версиями
Vyalyi (обсуждение | вклад) |
Vyalyi (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 50: | Строка 50: | ||
В конце описания лекции указаны ссылки на соответствующие разделы [https://www.dropbox.com/s/4qqlhubkf6uq7si/approx-lec.pdf?dl=0 черновика электронного учебника]. | В конце описания лекции указаны ссылки на соответствующие разделы [https://www.dropbox.com/s/4qqlhubkf6uq7si/approx-lec.pdf?dl=0 черновика электронного учебника]. | ||
| − | # ( | + | # (15.01) Основные понятия, связанные с приближенными алгоритмами. Метод усреднения. (1.1, 1.2, 1.3, 2.1) |
<!--- | <!--- | ||
# (17.01) Трудности при использовании метода усреднения. ЛП релаксации на примере задач о (вершинном) покрытии. (2.3, 3.3, 3.4) | # (17.01) Трудности при использовании метода усреднения. ЛП релаксации на примере задач о (вершинном) покрытии. (2.3, 3.3, 3.4) | ||
Версия 21:12, 18 января 2024
Содержание
Общая информация о курсе Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы
Основная цель дисциплины «Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы» - освоение основных понятий и методов построения приближенных алгоритмов для задач комбинаторной оптимизации, которые основаны на решении выпуклых релаксаций задачи.
Лекции будут по понедельникам, первая 15 января, начало 14:40, ауд. S301 (в дальнейшем аудитории будут меняться - смотрите распсиание или РУЗ). Семинары будут по субботам, более точная информация появится позже.
Правила оценивания
Оценка по курсу состоит из двух компонент: домашние задания (выдаются на неделю в течение модуля) и устный экзамен в сессию после 3го модуля. Экзамен устный. В билете два вопроса: один на знание определений и формулировок утверждений, второй - на знание доказательств.
Вес домашних заданий в итоговой оценке равен 0.4, вес экзамена равен 0.6. Округление арифметическое.
Контакты
Чат курса в telegram: https://t.me/+cA7MfHGfvYkwY2My
Лектор: Вялый Михаил Николаевич, e-mail: vyalyi@gmail.com, telegram: @mnvyalyi.
Семинарист: Павел Александрович Захаров, telegram: @DuckBinLaden
Литература
Рекомендуется использовать черновик электронного учебника, который полностью покрывает материал этого курса (и содержит много других сведений, в частности, раздел про трудность приближения, который в курсе не обсуждается). Этот файл, возможно, будет меняться во время курса, чтобы наиболее удобным образом покрыть его содержание.
Кроме того, полезными могут оказаться следующие книги:
- Approximation algorithms, V. Vazirani, 2001.
- Комбинаторная оптимизация: теория и алгоритмы, Корте, Б., Фиген, Й., 2015.
- Методы выпуклой оптимизации, Нестеров, Ю. Е.
- Н.В.Верещагин, М.Н.Вялый Записки о линейном программировании (учебные материалы для курса ДМ2 2016 года)
Лекции
В конце описания лекции указаны ссылки на соответствующие разделы черновика электронного учебника.
- (15.01) Основные понятия, связанные с приближенными алгоритмами. Метод усреднения. (1.1, 1.2, 1.3, 2.1)
Материалы для семинаров и домашние задания
Срок выполнения домашнего задания: одна неделя. Домашнее задание должно быть сдано к началу следующего семинара.
