Случайные процессы приложения 2025/26: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 13: Строка 13:


== Схема оценки ==  
== Схема оценки ==  
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
Финальная оценка состоит из 2 компонент (каждая из которых несть неотрицательное вещественное число 0 to 10, без предварительного округления) :
* O<sub>HW</sub> for the hometasks
* O<sub>HW</sub> - оценка за домашние задания
* O<sub>Exam</sub> for the final exam 
* O<sub>Exam</sub> - оценка за экзамен
The formula for the final grade is
Формула для финальной оценки
* O<sub>Final</sub> = 0.5*O<sub>HW</sub> + 0.5*O<sub>Exam</sub>
* O<sub>Final</sub> = 0.5*O<sub>HW</sub> + 0.5*O<sub>Exam</sub>
with the usual (arithmetical) rounding rule.
со стандартным (арифметическим) округлением.


== Материалы курса ==
== Материалы курса ==

Версия от 16:25, 21 января 2026

Лектор и семинаристы

Лектор Алексей Наумов [anaumov@hse.ru] T924
Лектор Сергей Самсонов [svsamsonov@hse.ru] T904

О курсе

В рамках курса будут изложены основы теории случайных процессов и стохастического интегрирования. В качестве основного приложения данной теории выбраны стохастические дифференциальные уравнения и их применения к задачам генеративного моделирования и сэмплинга (генерации данных из заданного распределения). Присоединяйтесь к группе в телеграмме Ссылка.

Схема оценки

Финальная оценка состоит из 2 компонент (каждая из которых несть неотрицательное вещественное число 0 to 10, без предварительного округления) :

  • OHW - оценка за домашние задания
  • OExam - оценка за экзамен

Формула для финальной оценки

  • OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam

со стандартным (арифметическим) округлением.

Материалы курса

  • [1] - Видеозаписи лекций текущего академического года
  • [TBD] - Конспект лекций (last update: TBD)

Домашние задания

TBD

Экзамен

TBD

Recommended literature

  • Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
  • Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
  • Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.