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 | Время начала семинара | Инвайт в anytask | Чат в телеграм | Консультации |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Высоцкий Лев Игоревич | Иоанн Довгополый | Пт, 11:10 | ecpmalC | tg | |
| 2 | Рахуба Максим Владимирович | Михаил Петров | Пт, 09:30 | WaheRR2 | tg | |
| 3 | Сушникова Дарья Алексеевна | Александр Демин | Пт, 11:10 | ZIeqosn | tg | |
| 4 | Сушникова Дарья Алексеевна | Влад Княжевский | Пт, 09:30 | yYBADOt | tg | |
| 5 | Медведь Никита Юрьевич | Дмитрий Лишуди | Вт, 11:10 | 6T48c6J | tg | ? |
| 6 | Зароднюк Алёна Владимировна | Ира Голобородько | Вт, 11:10 | BjKRP6u | tg |
Полезные ссылки
Телеграм-канал курса: t.me
Телеграм-чат курса: t.me
Таблица с оценками: docs.google.com
Материалы курса: disk.yandex.ru
Плейлист с видеозаписями: youtube.com
План курса
Лекции
- Основы матричного анализа (14.01.2022). Векторные и матричные нормы. Скалярное произведение и ортогональность. Разложение Шура. Конспект Видео (youtube) Конспект (TeX)
- Малоранговое приближение матриц – 1 (21.01.2022). Нормальные матрицы. Знакоопределённые матрицы. Сингулярное разложение (SVD): доказательство существования, наивный алгоритм, связь с матричными нормами. Теорема Эккарта-Янга-Мирского. Конспект Видео (youtube) Конспект (TeX)
- Малоранговое приближение матриц – 2 (28.01.2022). Скелетное разложение: разделение переменных и ранг, CUR-разложение и интерполяционная формула. Малоранговая арифметика: QR-разложение, преобразование скелетного разложения в SVD. Конспект Видео (zoom.us) Видео (youtube)
- Малоранговое приближение матриц – 3 (04.02.2022). Ортопроекторы. Приближение образа матрицы. Простейший рандомизированный алгоритм поиска усечённого SVD. Конспект Видео (zoom.us) Видео (youtube)
- Малоранговое приближение матриц – 4 (11.02.2022). Alternating least squares (ALS). Матрично-векторное дифференцирование. Кронекерово произведение. Конспект Видео (zoom.us) Видео (youtube)
- Малоранговое приближение многомерных массивов (18.02.2022). Каноническое тензорное разложение. Разложение Таккера. Higher-order SVD. Конспект Видео (zoom.us) Видео (youtube)
- Вычисление QR-разложения (25.02.2022). Отражения Хаусхолдера. Вращения Гивенса. Rank-revealing QR (RRQR). Конспект Видео (zoom.us) Видео (youtube)
- Метод наименьших квадратов и псевдообратные матрицы (04.03.2022). Полноранговый случай. Общий случай. Регуляризация. Конспект Видео (zoom.us) Видео (youtube)
- FFT и структурированные матрицы (11.03.2022). Быстрое преобразование Фурье (FFT). Циркулянты. Тёплицевы матрицы. Конспект Видео (youtube)
- FFT и структурированные матрицы – 2 (18.03.2022). FFT для произвольных n. Дискретная свёртка. FFT, тёплицевы матрицы, циркулянты в 2D. Дискретное косинус-преобразование (DCT). Конспект Виде (zoom.us) Видео (youtube)
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.
У каждого студента есть трое суток суммарно, на которые можно продлить срок сдачи любых заданий. Чтобы использовать эту возможность, достаточно просто загрузить работу в anytask после дедлайна.
- Практическое ДЗ-1. Дедлайн: 17.02.22 в 23:59. Условие
- Практическое ДЗ-2. Дедлайн: 13.03.22 в 23:59. Условие
Контрольная работа
Экзамен
По завершению 4-го модуля предусмотрен письменный 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.
