Основы матричных вычислений 2023/24

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 12:18, 15 января 2024; Alsenderovich (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Курс для студентов 2 курса в 3-4 модулях.

Первые лекция и семинары состоятся 19.01

Лектор: Рахуба Максим Владимирович

Семинаристы:

Группа Преподаватель Учебные ассистенты Чат в телеграм
1 Рахуба Максим Владимирович  ?  ?
2 Самсонов Сергей Владимирович  ?  ?
3 Пешехонов Иван Дмитриевич  ?  ?
4 Кухарчук Иван Андреевич  ?  ?
5 Сендерович Александра Леонидовна  ? tg
6 Медведь Никита Юрьевич  ?  ?
7 Левин Илья Валерьевич  ?  ?

Полезные ссылки

Телеграм-канал курса

Телеграм-чат курса

Неофициальный конспект лекций 2021-2022 от студента (могут быть ошибки)

Подготовленные билеты к коллоквиуму 2022-2023 от студентов (могут быть ошибки)

План курса

Если какие-то лекции не выложены или найдены ошибки на вики-странице - пишите @strange_guest

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.

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.