Основы матричных вычислений 2022/2023

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс для студентов 2 курса в 3-4 модулях.

Лектор: Рахуба Максим Владимирович

Первая лекция состоится 13.01, первые семинары - начиная с 16.01..


Полезные ссылки

Телеграм-канал курса

Телеграм-чат курса

План курса

Лекции

Проверочные работы на семинарах

На семинарах будут проходить короткие тесты (проверочные работы) по теме лекции и семинара с предыдущей недели.

Домашние задания

На курсе предусмотрены теоретические домашние задания и практические домашние задания на языке Python. Выдаются каждые 2-3 недели.

Каждый студент 2 раза за семестр может просрочить дедлайн ДЗ на 1 сутки. Чтобы использовать эту возможность, достаточно просто загрузить работу после дедлайна.

Коллоквиум

Экзамен

Итоговая оценка за курс

Итог = Округление(min(10, 0.2 * ТДЗ + 0.15 * ПДЗ + 0.1 * БДЗ + 0.1 * ПР + 0.25 * К + 0.3 * Э))

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 на семинарах.
  • К – оценка за коллоквиум.
  • 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.