Теория вероятностей КНАД 2025/26 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
| (не показана одна промежуточная версия этого же участника) | |||
| Строка 21: | Строка 21: | ||
{| class="wikitable" style="text-align:center" | {| class="wikitable" style="text-align:center" | ||
|- | |- | ||
| − | ! БКНАД241 !! БКНАД242 | + | ! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1JF2ycudBpuhgG4WVfLp3LzjJMZRiyR_APqZh_GHLPQ8/edit?gid=706332179#gid=706332179 БКНАД241] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1JF2ycudBpuhgG4WVfLp3LzjJMZRiyR_APqZh_GHLPQ8/edit?gid=854433206#gid=854433206 БКНАД242] |
|} | |} | ||
| Строка 34: | Строка 34: | ||
* Э — оценка за экзамен. | * Э — оценка за экзамен. | ||
Округление арифметическое. | Округление арифметическое. | ||
| + | |||
| + | '''ДЗ''' <br/> | ||
| + | Домашние задания сдаются в Google Classroom. Ссылка на Google Classroom находится в чате курса. <br/> | ||
| + | За один семестр у студента есть возможность '''<span style="color:#A81C07">3</span>''' раза просрочить ДЗ ровно на '''<span style="color:#A81C07">3</span>''' дня с момента самого дедлайна. На одно ДЗ можно применить лишь одну просрочку.<br/> | ||
== Автоматы == | == Автоматы == | ||
Текущая версия на 13:33, 14 ноября 2025
Теория вероятностей (I - II модули)
Преподаватели и учебные ассистенты
| Группы | БКНАД241 | БКНАД242 |
|---|---|---|
| Лектор | Промыслов Платон Валерьевич | |
| Семинаристы | Косолапов Илья | Юрьева Голуба |
| Ассистенты | Король Михаил Антипович Виталий |
Судаков Илья |
| Ассистент лектора | Числова Алёна | |
Ведомость
| БКНАД241 | БКНАД242 |
|---|
Формула оценивания
Формула оценки: Итог = Округление(0.2 * ДЗ + 0.25 * КР + 0.25 * К + 0.3 * Э)
где
- ДЗ — средняя оценка за все домашние задания,
- КР — оценка за контрольную работу,
- К — оценка за коллоквиум,
- Э — оценка за экзамен.
Округление арифметическое.
ДЗ
Домашние задания сдаются в Google Classroom. Ссылка на Google Classroom находится в чате курса.
За один семестр у студента есть возможность 3 раза просрочить ДЗ ровно на 3 дня с момента самого дедлайна. На одно ДЗ можно применить лишь одну просрочку.
Автоматы
Накоп = Округление((0.2 * ДЗ + 0.25 * КР + 0.25 * К ) / 0.7)
Если Накоп >= 6 и контрольная работа написана на 5 баллов или выше, то студент может получить Накоп в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен.
Материалы
Контроль
Коллоквиум
Контрольная работа
Экзамен
Литература
Рекомендуемая основная литература
- Условные распределения.Ширяев А. Н. Вероятность. Том 1 (для дискретных пространств и базовых понятий) и Том 2 (для общего случая, математического ожидания и независимости). Классический учебник, строгое изложение с примерами.
- Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. Основной учебник, охватывающий от дискретных пространств до закона больших чисел, неравенств Маркова и Чебышева, с акцентом на свойства вероятностей и случайных величин.
- Феллер В. Введение в теорию вероятностей и её приложения. Том 1. Фокус на дискретных моделях, независимости, распределениях и законе больших чисел, с множеством примеров, включая схему Бернулли.
- Вентцель Е. С. Теория вероятностей. Доступное изложение, включая условные вероятности, независимость и математическое ожидание, с практическими задачами.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Боровков А. А. Теория вероятностей. Углублённое рассмотрение сигма-алгебр, функций распределения и многомерных пространств, с доказательствами теорем.
- Севастьянов Б. А. Курс теории вероятностей и математической статистики. Полезно для формул подсчёта ожиданий, дисперсий и аппроксимаций (Пуассон, Муавр-Лаплас).
- Росс Ш. М. Введение в теорию вероятностей (A First Course in Probability). Английский оригинал или перевод; ориентировано на вычисления, с примерами, включая неравенства Чернова.
- Митценмахер М., Упфал Э. Вероятность и вычисления: Рандомизированные алгоритмы и вероятностный анализ (Probability and Computing). Изучение теории вероятностей с акцентом на приложения в алгоритмах, симуляциях и анализе данных.
- Харчол-Балтер М. Введение в вероятность для вычислений (Introduction to Probability for Computing). Современный текст с фокусом на компьютерные науки, включая Монте-Карло и стохастические процессы.
- Блицштейн Дж., Хванг Дж. Введение в вероятность (Blitzstein J.K., Hwang J. Introduction to probability). С примерами из CS, включая независимость и закон больших чисел, доступно онлайн.
