ConvAppr22 — различия между версиями

Версия 18:05, 18 января 2022

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.

Курс начинается 10 января!

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.

Вес домашних заданий в итоговой оценке равен 0.4, вес экзамена равен 0.6. Округление арифметическое.

Контакты

Чат курса в telegram: https://t.me/+MVeYv06RlYlhYmMy

Лектор: Вялый Михаил Николаевич, e-mail: vyalyi@gmail.com, telegram: @mnvyalyi.

Семинарист: Алексей Милованов, e-mail: almas239@gmail.com, telegram: @AlexeySMilovanov.

Таблица с результатами

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:

1. Approximation algorithms, V. Vazirani, 2001.
2. Комбинаторная оптимизация : теория и алгоритмы, Корте, Б., Фиген, Й., 2015.
3. Методы выпуклой оптимизации, Нестеров, Ю. Е.

Материалы для семинаров и домашние задания

• Семинар 1 и домашнее задание 1 (обратите внимание, что условие задачи 1.8 изменено по сравнению с исходным вариантом)

• Семинар 2 и домашнее задание 2