Библиотека матричных операций (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница, с помощью формы Новый_проект)
 
Строка 37: Строка 37:
 
* Хорошо: Реализация дополнительных операций -- обращение матрицы, вычисление ранга, подсчет определителя и следа матрицы.
 
* Хорошо: Реализация дополнительных операций -- обращение матрицы, вычисление ранга, подсчет определителя и следа матрицы.
 
* Отлично: Реализация нескольких алгоритмов декомпозиции матриц, eigen-decomposition (нахождение собственных значений и векторов), LU-разложение.
 
* Отлично: Реализация нескольких алгоритмов декомпозиции матриц, eigen-decomposition (нахождение собственных значений и векторов), LU-разложение.
 +
 +
=== Дополнительные ссылки ===
 +
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%93%D0%B0%D1%83%D1%81%D1%81%D0%B0 Метод Гаусса решения систем линейных уравнений]
 +
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/LU-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 LU разложение]

Версия 14:42, 30 ноября 2014

Ментор Архангельский Сергей
Учебный семестр Весна 2015
Учебный курс 1-й курс
Проект можно развивать на летней практике



Что это за проект?

Задача проекта -- разработать библиотеку позволяющую выполнять различные операции над матрицами,

Чему вы научитесь?

  • Использованию объектно-ориентированного подхода на практике
  • Основам линейной алгебры
  • Разнице между теоретической и вычислительной математике -- не все что можно сделать в теории, можно сделать на практике (например определить ранг матрицы)
  • Практике тестирования кода

Какие начальные требования?

  • Владение одним из языков программирования (C++ / Python) в рамках прослушанного курса
  • _Базовое_ знание линейной алгебры.

Какие будут использоваться технологии?

Те, которые предполагаются форматом проектного семинара, git, github, возможно среды разработки.

Темы вводных занятий

  • Основые алгоритмы линейной алгебры

Направления развития

  • Поддержка разреженных (sparse) матриц
  • Реализация консольного интерфейса к библиотеке, по аналогии с Matlab и R.
  • Реализация с помощью библиотеке простейших методов машинного обучения, например линейной регрессии, метода PCA.

Критерии оценки

  • Удовлетворительно: Реализация базовых операций, чтение / запись в файл и на консоль, транспонирование, доступ к элементам, сложение, умножение, решение системы линейных уравнений.
  • Хорошо: Реализация дополнительных операций -- обращение матрицы, вычисление ранга, подсчет определителя и следа матрицы.
  • Отлично: Реализация нескольких алгоритмов декомпозиции матриц, eigen-decomposition (нахождение собственных значений и векторов), LU-разложение.

Дополнительные ссылки