Матричные вычисления 20/21: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показана 21 промежуточная версия этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
== О курсе ==
Курс по выбору для студентов для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях.
'''Лектор:''' Рахуба Максим Владимирович
Лекции проходят на Покровке по вторникам в ауд. D510 (09:30 - 10:50)
'''Семинарист:''' Высоцкий Лев Игоревич
Семинары проходят онлайн по пятницам (13:00 - 14:20)
Ссылка на регулярную Zoom-конференцию: https://zoom.us/j/91934043735
'''Ассистент курса:''' Фёдоров Андрей Александрович
Домашние задания необходимо присылать на почту aafedorov_2@edu.hse.ru
=== Полезные ссылки ===
Телеграм-канал курса: https://t.me/joinchat/AAAAAFkvC-gUnDmoK-YY2w
Телеграм-чат курса: https://t.me/joinchat/AiDEvBgUTMjcfkWpD8NMWA
Anytask курса: https://anytask.org/course/706
== План курса ==
=== Еженедельные тесты ===
На каждом семинаре (начиная с первого) будет проходить короткий тест по теме последней лекции.
=== Лекции ===
'''1. Основы матричного анализа''' [https://yadi.sk/i/iTZgqpcy1EDATg Записи с лекции]
Матричные нормы. Сохранение длин и унитарные матрицы. Разложение Шура. Нормальные матрицы.
'''2. Малоранговая аппроксимация матриц''' [https://yadi.sk/i/06phQHGsdvmTjQ Записи с лекции]
Разделение переменных и скелетное разложение. Сингулярное разложение матриц. Теорема Эккарта-Янга-Мирского.
Ортопроекторы. Простейший рандомизированный алгоритм поиска малорангового приближения матриц.
'''3. Малоранговая аппроксимация матриц 2''' [https://yadi.sk/i/r3J39_a6KexeNA Записи с лекции], [https://yadi.sk/i/D0jYHzi64B5EZg Слайды (метод крестовой аппроксимации)]
CUR разложение матриц. Метод крестовой аппроксимации матриц. ALS (Alternating Least Square) алгоритм для матричной факторизации.
'''4. Малоранговая аппроксимация тензоров ''' [https://yadi.sk/i/OYKwAVfh3ozEqA Записи с лекции]
Кронекерово и внешнее (тензорное) произведения. Каноническое разложение и разложение Таккера. Теорема о мультилинейном ранге тензора. HOSVD алгоритм.
'''5. QR разложение и метод наименьших квадратов ''' [https://yadi.sk/i/zn3IGmSXXDWk2w Записи с лекции]
QR разложением матриц с помощью отражений Хаусхолдера и вращений Гивенса. Метод наименьших квадратов. Решение системы нормальных уравнений помощью QR и SVD разложений. Псевдообратная матрица Мура-Пенроуза.
'''6. Быстрое преобразование Фурье и структурированные матрицы ''' [https://yadi.sk/i/lT15uA_QTmC_oA Записи с лекции]
Матрица Фурье и быстрое преобразование Фурье. Циркулянты и дискретная теорема свертки. Теплицевы матрицы.
=== Домашние задания ===
'''Домашнее задание 1''' [https://yadi.sk/d/e0-v9kUjJ2uZDQ Папка с заданием]
Задание состоит из [https://yadi.sk/i/yL3BZPCZw1mKSA теоретических задач] в pdf файле и [https://yadi.sk/d/csFrVusKGyLnJw практической задачи] в Jupyter Notebook (не забудьте дополнительно скачать файл с видео из папки).
Выдается: 02.09.20
Дедлайн (строгий): 17.09.20 в 21:59
'''Домашнее задание 2''' [https://yadi.sk/d/NOdnMcvIS6--OA Папка с заданием]
Задание состоит из [https://yadi.sk/i/MF854Jx16pjZEA теоретических задач] в pdf файле и [https://yadi.sk/d/l8WlrYCW_UQiYw практической задачи] в Jupyter Notebook.
Выдается: 18.09.20
Дедлайн (строгий): 01.10.20 в 21:59
'''Домашнее задание 3''' [https://yadi.sk/d/iPcQ9bCgelHMlQ Папка с заданием]
Задание состоит из [https://yadi.sk/i/90SDdHWo_JiZBw теоретических задач] в pdf файле и [https://yadi.sk/d/KB0p4LhUgtlvUw практической задачи] в Jupyter Notebook.
Выдается: 02.10.20
Дедлайн (строгий): 15.10.20 в 21:59
=== Контрольная работа ===
Проведение: предварительно - вторая неделя 2-го модуля.
=== Экзамен ===
Устный экзамен в аудитории, разрешается пользоваться рукописным листком А4 при подготовке.
=== Итоговая оценка за курс ===
Итог = Округление(min(10, 0.4 * ДЗ + 0.1 * Б + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э))
ДЗ –– средняя оценка за домашние задания
Б –– средняя оценка за бонусные задачи в ДЗ
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
КР –– оценка за контрольную работу (проводится в первой половине 2-го модуля)
Э –– устный экзамен
Округление арифметическое
Автоматы не предусмотрены
== Литература ==
== Литература ==


Строка 114: Строка 6:


3) Trefethen, L. N., & Bau III, D. (1997). Numerical linear algebra. (Vol. 50). Siam. Philadelphia.
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.

Текущая версия от 20:22, 17 января 2021

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.