Основы матричных вычислений 2021/2022
Содержание
О курсе
Курс для студентов 2 курса в 3-4 модулях.
Лектор: Рахуба Максим Владимирович
Семинаристы:
| Группа | Преподаватель | Учебный ассистент | Инвайт в anytask | Чат в телеграм | Консультации |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Рахуба Максим Владимирович | ||||
| 2 | Сушникова Дарья Алексеевна | ||||
| 3 | Высоцкий Лев Игоревич | ||||
| 4 | Высоцкий Лев Игоревич | ||||
| 5 | Сушникова Дарья Алексеевна | ||||
| 6 | Зароднюк Алёна Владимировна |
Полезные ссылки
Телеграм-канал курса: https://t.me/+u0U2pqXT4WE0NGEy
Телеграм-чат курса: https://t.me/+eCqsF6E-UzI5MjVi
План курса
Проверочные работы на семинарах
Каждые 1-2 недели на семинарах будет проходить короткие тесты по теме лекции и семинара с предыдущей недели. На первом семинаре пройдет пробный тест, за который не будет выставляться баллов. Подробнее о правилах проведения будет рассказано на первом семинаре.
Домашние задания
На курсе предусмотрены теоретические домашние задания и практические домашние задания на языке Python. Выдаются каждые 2-3 недели.
Контрольная работа
Экзамен
Итоговая оценка за курс
3 модуль
Итог = Округление(min(10, 0.4 * ТДЗ + 0.3 * ПДЗ + 0.2 * ПР + 0.1 * ФПР + 0.1 * БДЗ))
4 модуль
Итог = Округление(min(10, 0.2 * ТДЗ + 0.15 * ПДЗ + 0.1 * ПР + 0.05 * ФПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э + 0.1 * БДЗ))
Обратите внимание, что в 4-м модуле ТДЗ, ПДЗ, ПР являются средними оценками за оба модуля
ТДЗ – средняя оценка за теоретические домашние задания ПДЗ – средняя оценка за практические домашние задания в Python БДЗ – средняя оценка за бонусные задачи ПР – средняя оценка за проверочные работы (до 10 минут), проводимые каждые 1-2 недели на семинарах ФПР – оценка за финальную проверочную работу, которая проводится в конце 3-го модуля КР – оценка за письменную контрольную работу, включающую теоретические вопросы и задачи Э – оценка за письменный экзамен, проводимый в конце 4-го модуля
Округление арифметическое.
Автоматов не предусмотрено
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.
