Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008
Материал из MachineLearning.
(→Темы) |
(→Темы: поправил ссылку) |
||
(1 промежуточная версия не показана) | |||
Строка 117: | Строка 117: | ||
* Оптимизация функции одного аргумента | * Оптимизация функции одного аргумента | ||
** 10. [[Метод золотого сечения. Симметричные методы]] (''[[Участник:Евгения Одинокова|Евгения Одинокова]]'') | ** 10. [[Метод золотого сечения. Симметричные методы]] (''[[Участник:Евгения Одинокова|Евгения Одинокова]]'') | ||
- | ** 12. [[Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол | + | ** 12. [[Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол]] (''[[Участник:Lr2k|Екатерина Ломакина-Румянцева]]'') |
* Оптимизация функции многих аргументов | * Оптимизация функции многих аргументов | ||
** 13. [[Метод Нелдера-Мида]] (''[[Участник:Dott|Дмитрий Гордеев]]'') | ** 13. [[Метод Нелдера-Мида]] (''[[Участник:Dott|Дмитрий Гордеев]]'') | ||
- | *** 14.1 [[Метод покоординатного спуска | + | *** 14.1 [[Метод покоординатного спуска]] (''[[Участник:Anton|Антон Осокин]]'') |
- | *** 14.2 [[Метод градиентного спуска | + | *** 14.2 [[Метод градиентного спуска]] (''[[Участник:Anton|Антон Осокин]]'') |
** 15 [[Метод сопряжённых градиентов]] ('' [[ Участник:Slimper| Илья Решетняк]]'') | ** 15 [[Метод сопряжённых градиентов]] ('' [[ Участник:Slimper| Илья Решетняк]]'') | ||
- | ** 16. [[Метод Ньютона. Метод Стеффенсена | + | ** 16. [[Метод Ньютона. Метод Стеффенсена]] (''[[Участник:Alina|Карпинская Алина]]'') |
** 17. [[Безусловный и условный нелинейный МНК]] (''[[Участник:М.А.Задонский|М.А.Задонский]]'') | ** 17. [[Безусловный и условный нелинейный МНК]] (''[[Участник:М.А.Задонский|М.А.Задонский]]'') | ||
*** 18.1 [[Решение переопределённой СЛАУ|Решение переопределённой СЛАУ]] (''[[Участник:Василий Ломакин|Василий Ломакин]]'') | *** 18.1 [[Решение переопределённой СЛАУ|Решение переопределённой СЛАУ]] (''[[Участник:Василий Ломакин|Василий Ломакин]]'') |
Текущая версия
|
Практикум на ЭВМ (осень)
- Обязательный курс для студентов каф. ММП 4 курса, дается в 7-м семестре.
- Семинары — 32 часа.
- Дифференцированный зачет.
- За курс отвечает кафедра Математических методов прогнозирования.
- Автор программы: ассистент А. И. Майсурадзе.
- Преподаватель 2008/09 уч. года: ассистент А. И. Майсурадзе.
![]() | Уважаемые коллеги!
1. Участники данного проекта регулярно нарушают правила именования статей. Название должно быть лаконичным, однозначно определять тематику статьи, не содержать перечислений, эмоциональной окраски или оценок. Желательно, чтобы это был легко узнаваемый стандартный термин. На него должно быть легко делать ссылки, оно должно легко находиться по запросу через строку поиска. Помните: названия пунктов в программе курса и названия статей на вики-ресурсе — это совершенно разные вещи! Примеры неудачных названий:
Если я не упомянул другие статьи, то только потому, чтобы не прослыть занудой. Надеюсь, все всё поняли. Старые статьи мы переименуем. Новые создавайте с учётом изложенных рекомендаций. Посмотрите в качестве образца программу курса Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов), которая почти целиком составлена из названий статей. 2. По поводу категоризации. Имеются категории Категория:Численные методы и Категория:Оптимизация. Все до сих пор созданные статьи относились к ним. Если вам нужны подкатегории, создавайте. Убедительная просьба к AIM — взять на себя категоризацию; это вещь ответственная! Появившаяся здесь несколько дней назад рекомендация включать все статьи в Категория:Учебные задачи является ошибкой. Та категория предназначена совсем для другого (для демонстрации прикладных задач анализа данных с исходными данными, кодом решения и результатами экспериментов). Это объявление позже будет удалено. Пока важно, чтобы его все увидели. Администратор Ресурса, К.В.Воронцов 18:42, 17 ноября 2008 (MSK) |
Аннотация
Этот раздел создан для проведения практикума для студентов четвертого курса кафедры Математических методов прогнозирования факультета Вычислительная математика и кибернетика Московского государственного университета. Студентам предлагается размещать здесь свои тексты на заданные им темы.
Рекомендации студентам:
- При регистрации в системе настоятельно рекомендуется в качестве ника брать «Имя Фамилия». Это облегчает труд преподавателя по распознаванию трудов группы студентов.
- Создайте свою страницу участника, чтобы представиться и заодно потренироваться в вики-разметке.
- Внимательно прочтите Инструктаж; посмотрите, как оформляются формулы, разделы, гиперссылки, ссылки на литературу.
- Не плодите пустых статей. Сначала продумайте контент, затем создавайте статью. Если собираетесь отложить работу над статьёй на потом, напишите хотя бы заголовки, наметьте план статьи, в конце сделайте приписку
{{Stub}}
или{{Заготовка}}
. - В разделе
==См. также==
своей статьи дайте ссылку на страницу курса (эту страницу). - Согласуйте с преподавателем, в какую содержательную категорию должна быть включена Ваша статья. Не надо включать её в Категория:Учебные курсы — туда включаются только страницы целых курсов, а не отдельных тем.
- Фиксируйте своё авторство не на созданной Вами странице, а на данной странице, рядом с названием Вашей статьи в списке тем.
- Помните, что Вы не только выполняете учебное задание, но и создаёте контент свободной Энциклопедии анализа данных. Придерживайтесь правил, принятых в этой вики.
Задание 1
Первое задание предназначено для того, чтобы студенты ознакомились с «компьютерными» вычислениями и почувствовали их отличие от «идеальной» арифметики. Студенты будут исследовать базовые численные методы, отдавая особое внимание особенностям их реализации на ЭВМ.
Список тем первого задания по практикуму находится здесь. Те темы, которые не начали делать, объявлены снова свободными. Студенты теперь должны их занять.
Темы
- Компьютерная арифметика и ошибки вычисления
- 1. Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВМ (Толстихин Илья)
- 2. Ошибки вычислений (Коликова Екатерина)
- 3. Распространение ошибок (Аманжолов Рустем)
- 4. Анализ сложения большого множества чисел, близких по величине
- 5. Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине
- Вычисление функций, интерполяция и экстраполяция
- 7. Интерполяция каноническим полиномом (Василий Дерябин)
- 8. Интерполяция полиномами Лагранжа и Ньютона (М.А.Задонский)
- 9. Интерполяция степенным рядом, полиномы Чебышева, экономизация рядов, вычисление рядов (Артем Мягков)
- 10. Интерполяция кубическими сплайнами (Ломакина-Румянцева Екатерина)
- 11. Тригонометрическая интерполяция, рациональная интерполяция
- 12. Интерполяция функций двух переменных, проблема выбора узлов (Нарышкин Андрей)
- Численное дифференцирование
- Численное интегрирование (квадратуры)
- 19. Методы прямоугольников и трапеций (Богдан Безродный)
- 20. Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса) (Гордеев Дмитрий)
- 21. Применение сплайнов для численного интегрирования (Александр Двойнев)
- 22. Экстраполяция Ричардсона, оценки по Рунге и Эйткену, вычисление интегралов с заданной точностью (Гуков Алексей)
- 23. Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля) (Василий Ломакин)
- Решение СЛАУ
Задание 2
Список тем второго задания по практикуму находится здесь.
Темы
- Предварительные процедуры
- Поиск корней функции одного аргумента
- Оптимизация функции одного аргумента
- Оптимизация функции многих аргументов
- 13. Метод Нелдера-Мида (Дмитрий Гордеев)
- 15 Метод сопряжённых градиентов ( Илья Решетняк)
- 16. Метод Ньютона. Метод Стеффенсена (Карпинская Алина)
- 17. Безусловный и условный нелинейный МНК (М.А.Задонский)
- 21. Проведение поверхностей наилучшего приближения (Безродный Богдан,Найденов Никита)
- 22. Метод штрафных функций (Джумабекова Айнагуль)
- Решение систем неравенств
Задание 3
Список тем третьего задания по практикуму находится здесь.
Темы
- 2. Байесовский классификатор
- 3. Нейросеть
- 7. Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе (Александр Двойнев)