Матричные вычисления 20/21 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
(План курса)
 
(не показаны 33 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
== О курсе ==
 
 
Курс по выбору для студентов для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях.
 
 
'''Лектор:''' Рахуба Максим Владимирович
 
 
Лекции проходят на Покровке по вторникам в ауд. D510 (09:30 - 10:50)
 
 
'''Семинарист:''' Высоцкий Лев Игоревич
 
 
Семинары проходят онлайн по пятницам (13:00 - 14:20)
 
Ссылка на регулярную Zoom-конференцию: https://zoom.us/j/91934043735
 
 
=== Полезные ссылки ===
 
 
Телеграм-канал курса: https://t.me/joinchat/AAAAAFkvC-gUnDmoK-YY2w
 
 
Телеграм-чат курса: https://t.me/joinchat/AiDEvBgUTMjcfkWpD8NMWA
 
 
Anytask курса: https://anytask.org/course/706
 
 
== План курса ==
 
 
=== Еженедельные тесты ===
 
 
На каждом семинаре (начиная с первого) будет проходить короткий тест по теме последней лекции.
 
 
=== Лекции ===
 
 
'''1. Основы матричного анализа''' [https://yadi.sk/i/iTZgqpcy1EDATg Записи с лекции]
 
 
Матричные нормы. Сохранение длин и унитарные матрицы. Разложение Шура. Нормальные матрицы.
 
 
'''2. Малоранговая аппроксимация матриц''' [https://yadi.sk/i/06phQHGsdvmTjQ Записи с лекции]
 
 
Разделение переменных и скелетное разложение. Сингулярное разложение матриц. Теорема Эккарта-Янга-Мирского. Ортопроекторы. Простейший рандомизированный алгоритм поиска малорангового приближения матриц.
 
 
=== Домашние задания ===
 
 
'''Домашнее задание 1''' [https://yadi.sk/d/e0-v9kUjJ2uZDQ Папка с заданием]
 
 
Задание состоит из [https://yadi.sk/i/yL3BZPCZw1mKSA теоретических задач] в pdf файле и [https://yadi.sk/d/csFrVusKGyLnJw практической задачи] в Jupyter Notebook (не забудьте дополнительно скачать файл с видео из папки).
 
 
Выдается: 02.09.20
 
Дедлайн: 17.09.20 в 21:59
 
 
=== Контрольная работа ===
 
 
Проведение: предварительно - вторая неделя 2-го модуля
 
 
=== Экзамен ===
 
 
Устный экзамен в аудитории, разрешается пользоваться рукописным листком А4 при подготовке.
 
 
=== Итоговая оценка за курс ===
 
 
Итог = Округление(min(10, 0.4 * ДЗ + 0.1 * Б + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э))
 
 
ДЗ –– средняя оценка за домашние задания
 
Б –– средняя оценка за бонусные задачи в ДЗ
 
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
 
КР –– оценка за контрольную работу (проводится в первой половине 2-го модуля)
 
Э –– устный экзамен
 
 
Округление арифметическое
 
 
Автоматы не предусмотрены
 
 
 
== Литература ==
 
== Литература ==
  
Строка 74: Строка 6:
  
 
3) Trefethen, L. N., & Bau III, D. (1997). Numerical linear algebra. (Vol. 50). Siam. Philadelphia.
 
3) Trefethen, L. N., & Bau III, D. (1997). Numerical linear algebra. (Vol. 50). Siam. Philadelphia.
 +
 +
4) Demmel, James W. Applied numerical linear algebra. Society for Industrial and Applied Mathematics, 1997.

Текущая версия на 23:22, 17 января 2021

Литература

1) Golub, G. H., & Van Loan, C. F. (2013). Matrix Computations 4th Edition. The Johns Hopkins University Press. Baltimore.

2) Тыртышников, Е. Е. (2007). Методы численного анализа. Академия, Москва.

3) Trefethen, L. N., & Bau III, D. (1997). Numerical linear algebra. (Vol. 50). Siam. Philadelphia.

4) Demmel, James W. Applied numerical linear algebra. Society for Industrial and Applied Mathematics, 1997.