• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Numerical Methods

2021/2022
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
5
ECTS credits
Delivered at:
Department of Informatics
Course type:
Elective course
When:
3 year, 1, 2 module

Instructors


Yarevsky, Evgeny

Программа дисциплины

Аннотация

Является дисциплиной по выбору. Дисциплина направлена на ознакомление студентов с приближенными методами для решения задач интерполяции, аппроксимации, приближённого решения уравнений, возникающих при работе с данными и формирование практических навыков работы с данными и приближенного решения частых практических задач в области машинного обучения, оптимизации и имитационного моделирования. Для освоения дисциплины студентам необходимы знания, полученные в результате изучения дисциплин «Математический анализ», «Дифференциальные уравнения», «Теория вероятностей и математическая статистика».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам применения численных методов для решения различных задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает основные приближенные методы для решения задач интерполяции, аппроксимации, приближённого решения уравнений, их ограничения и области применения, классы задач вычислительной математики и их постановки, способы построения численных методов, источники ошибок, понимание сходимости и устойчивости алгоритмов численного решения задач математического анализа и линейной алгебры.
  • Умеет реализовывать изученные алгоритмы в программном коде, выделять подзадачи, требующие приближенного численного решения, конструировать вычислительный алгоритм и реализовывать его, получать и использовать на практике априорные и апостериорные оценки, ориентироваться в математическом аппарате, используемом для построения методов, работать со справочной литературой, тестировать и проводить сравнительный анализ разных методов решения типовых задач.
  • Имеет навыки использования методов приближенного решения, применения их при моделировании реальных ситуаций.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Прямые методы решения систем линейных уравнений (СЛАУ)
  • Итерационные методы решения СЛАУ
  • Численные методы аппроксимации табличных функций
  • Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание 1
  • неблокирующий Домашнее задание 2
  • неблокирующий Домашнее задание 3
  • неблокирующий Домашнее задание 4
  • блокирующий Устный экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
    0.25 * Домашнее задание 4 + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.25 * Домашнее задание 3 + 0.25 * Домашнее задание 1
  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.7 * Устный экзамен + 0.3 * 2021/2022 учебный год 1 модуль