ConvAppr22 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 45: Строка 45:
 
* [https://www.dropbox.com/s/my855oyfjfs1df1/pr02CA.pdf?dl=0 Семинар 2 и домашнее задание 2] (обратите внимание, что в в задаче MAX-QP матрица считается симметрической, на лекции это условие было пропущено)
 
* [https://www.dropbox.com/s/my855oyfjfs1df1/pr02CA.pdf?dl=0 Семинар 2 и домашнее задание 2] (обратите внимание, что в в задаче MAX-QP матрица считается симметрической, на лекции это условие было пропущено)
  
* [https://www.dropbox.com/s/10db9dzom1xy004/pr03CA.pdf?dl=0  Семинар 3 и домашнее задание 3]
+
* [https://www.dropbox.com/s/10db9dzom1xy004/pr03CA.pdf?dl=0  Семинар 3 и домашнее задание 3] (обратите внимание, что в условии задачи 3.6 определение круга заменено на правильное)

Версия 17:21, 28 января 2022

Общая информация о курсе Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы

Основная цель дисциплины «Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы» - освоение основных понятий и методов построения приближенных алгоритмов для задач комбинаторной оптимизации, которые основаны на решении выпуклых релаксаций задачи.

Курс начинается 10 января!

Правила оценивания

Оценка по курсу состоит из двух компонент: домашние задания (выдаются на неделю в течение модуля) и устный экзамен в сессию после 3го модуля.

Вес домашних заданий в итоговой оценке равен 0.4, вес экзамена равен 0.6. Округление арифметическое.

Контакты

Чат курса в telegram: https://t.me/+MVeYv06RlYlhYmMy

Лектор: Вялый Михаил Николаевич, e-mail: vyalyi@gmail.com, telegram: @mnvyalyi.

Семинарист: Алексей Милованов, e-mail: almas239@gmail.com, telegram: @AlexeySMilovanov.

Таблица с результатами

Литература

Рекомендуется использовать черновик электронного учебника, который полностью покрывает материал этого курса (и содержит много других сведений, в частности, раздел про трудность приближения, который в курсе не обсуждается). Этот файл, возможно, будет меняться во время курса, чтобы наиболее удобным образом покрыть его содержание.

Кроме того, полезными могут оказаться следующие книги:

  1. Approximation algorithms, V. Vazirani, 2001.
  2. Комбинаторная оптимизация: теория и алгоритмы, Корте, Б., Фиген, Й., 2015.
  3. Методы выпуклой оптимизации, Нестеров, Ю. Е.
  4. Н.В.Верещагин, М.Н.Вялый Записки о линейном программировании (учебные материалы для курса ДМ2 2016 года)

Лекции

В конце описания лекции указаны ссылки на соответствующие разделы черновик электронного учебника.

  1. (10.01) Основные понятия, связанные с приближенными алгоритмами. Метод усреднения. (1.1, 1.2, 1.3, 2.1)
  2. (17.01) Трудности при использовании метода усреднения. ЛП релаксации на примере задач о (вершинном) покрытии. (2.3, 3.3, 3.4)
  3. (24.01) Общая задача ЛП. Полиэдры и многогранники. Вершины и ребра. (3.1)

Материалы для семинаров и домашние задания