Алешин Станислав Владимирович, Подколзин Александр Сергеевич
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра МаТИС]
Семестр
Год
Тип курса
Спецкурс по выбору кафедры
Учебный год
2024/25
Список тем
Понятие автомата
Детерминированные функции
Неотличимость автоматов
Регулярность событий
Абстрактные автоматы
Структурные автоматы
Сложность управляющих систем
Автоматы в лабиринтах
Список источников
Теория автоматов : учебник для вузов / В. Б. Кудрявцев, С. В. Алешин, А. С. Подколзин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 320 с
Дополнительная информация
Курс содержит изложение основ теории автоматов, представляющих собой одну из основных моделей управляющих систем. Достаточно широко представлены результаты по теории абстрактных и структурных автоматов, полученные отечественными и зарубежными авторами за время с момента возникновения и последующего формирования теории автоматов.
Курс рассчитан на студентов, специализирующихся в области математической кибернетики и дискретной математики.
Алешин Станислав Владимирович, Подколзин Александр Сергеевич
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра МаТИС]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору кафедры
Учебный год
2024/25
Список тем
Абстрактные автоматы
Структурные автоматы
Сложность управляющих систем
Список источников
Теория автоматов : учебник для вузов / В. Б. Кудрявцев, С. В. Алешин, А. С. Подколзин. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 320 с
Дополнительная информация
Курс содержит изложение основ теории автоматов, представляющих собой одну из основных моделей управляющих систем. Достаточно широко представлены результаты по теории абстрактных и структурных автоматов, полученные отечественными и зарубежными авторами за время с момента возникновения и последующего формирования теории автоматов. Курс рассчитан на студентов, специализирующихся в области математической кибернетики и дискретной математики.
Обязательный для 4 курса кафедры МаТИС.
Ауд 1404
День недели
среда
Время
12:30-14:05
Аудитория
Ещё не назначена
Дата первого занятия
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена
Статус курса
Запись открыта
Форма записи на курс
Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.
Artificial intelligence methods in data analysis and program verification
Авторы курса
Миронов Андрей Михайлович
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
1-2 курс
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра МаТИС]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Задачи и модели машинного обучения.
Линейно разделимые выборки. Алгоритм обучения Розенблатта. Теорема Новикова.
Метод градиентного спуска. Метод стохастического градиента.
Метод обратного распространения ошибки для обучения нейронных сетей.
Метод опорных векторов. Теорема Каруша-Куна-Таккера.
Построение оптимальной разделяющей гиперплоскости по зашумленной выборке.
Ядерный метод машинного обучения.
Алгоритм вычисления калибруемых прогнозов.
Алгоритм взвешенного большинства. Алгоритм оптимального распределения потерь в
режиме онлайн.
Алгоритм экспоненциального взвешивания экспертных решений.
Агрегирующий алгоритм Вовка.
Игры и прогнозы. Антагонистические игры двух игроков. Достаточное условие
существования седловой точки. Смешанные расширения матричных игр.
Игры на универсальные прогнозы. Рандомизированные калибруемые прогнозы.
Теорема Блекуэлла о достижимости
Калибруемые прогнозы и коррелированное равновесие.
Список источников
Миронов А.М., Машинное обучение, часть 1 Москва, МАКС-пресс, 2018, 88 с.
Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и
прогнозирования. Москва, издательство МЦНМО, 2018 384 с.
Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Алгоритмы выбора моделей и построения
коллективных решений в задачах классификации,
основанные на принципе устойчивости. Москва, URSS, 2006 112 с
В. Н. Вапник, А. Я. Червоненкис. Теория распознавания образов.
Статистические проблемы обучения. М., Наука. (1974)
Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. - Springer, Series:
Information Science and Statistics, 2006 - 740 pp.
Murphy Kevin P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. The MIT Press,
2012, 1104 с.
Дополнительная информация
Спецкурс включает знакомство с основными понятиями теории машинного обучения и прогнозирования. В первой части курса рассматривается формализация основных задач машинного обучения, излагаются алгоритмы обучения для линейно разделимых обучающих выборок, методы градиентного спуска и его разновидности, метод обучения нейронных сетей, метод опорных векторов, ядерные методы машинного обучения, регрессионный анализ, метрические и вероятностные модели машинного обучения, логические модели машинного обучения. Во второй части рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: игры с прогнозами и прогнозы с использованием экспертных стратегий.
Лабиринты: прямоугольные, мозаичные, шахматные.
Перемещение независимых систем автоматов в лабиринтах.
Возможность обхода конечных мозаичных лабиринтов конечными автоматами.
Теорема Будаха-Подколзина (невозможность обхода конечным автоматом всех мозаичных лабиринтов).
Обход автоматом конечных односвязных шахматных лабиринтов.
Обход конечным автоматом конечных лабиринтов с ограниченными внутренними дырами.
Перемещение в лабиринтах коллективов автоматов.
Периодичность поведения системы автоматов в конечных лабиринтах.
Пример непериодического поведения коллектива автоматов.
Автоматы со счётчиками.
Обход произвольных конечных шахматных лабиринтов автоматом со счётчиком.
Обход произвольных конечных шахматных лабиринтов коллективом автоматов.
Обход коллективом автоматов лабиринтов с одной дырой.
Постановка задачи преследования в шахматных лабиринтах.
Поведение конечного автомата в L0.
Задача преследования независимой системой хищников независимой системы жертв в L0.
Поведение конечного автомата в L1.
Задача преследования независимой системой хищников независимой системы жертв в L1.
Поведение конечного автомата в L2(l).
Задача преследования независимой системой хищников независимой системы жертв в L2(l).
Поведение конечного автомата в L3(l) и L4.
Задача преследования независимой системой хищников независимой системы жертв в L3(l) и L4.
Поимка данной жертвы в L0 коллективом хищников.
Существование универсального коллектива хищников в L0.
Существование универсального коллектива хищников в L1, L2(l), L3(l) и L4.
Задача преследования коллективом хищников независимой системы жертв в L5(l).
Нерешённые лабиринтные задачи.
Список источников
Н.Ю. Волков. "Об автоматной модели преследования". Дискретная математика, т.19, вып.2, стр. 131-160, 2007 г.
Обработка двумерных цветных изображений
Обработка двумерных полутоновых изображений
Перевод аналоговых изображений к их дискретному цифровому представлению
Список источников
An automata approach to analysis and synthesis of audio and video patterns, Babin D.N., Mazurenko I.L. , 2001, Plenum Press USA, с. 121-126
Дополнительная информация
Спецкурс адресован студентам, интересующимся практическими приложениями математики в области цифровой обработки изображений и видео. Основные задачи курса – предоставить математические знания в области цифровой обработки двумерных цветных и полутоновых изображений, а также описать математический аппарат, позволяющий свести работу с аналоговыми изображениями к их дискретному цифровому представлению. Основное внимание уделяется прикладным вопросам цифровой обработки изображений и видео. Приводятся примеры различных производственных задач и приложений, в которых цифровая обработка аналоговых данных находит свое массовое и эффективное применение.
Постановка основных математических задач в теории сложности алгоритмов и их значение для обработки экономической информации.
Роль оптимизации и сложности алгоритмов в разработке программных продуктов искусственного интеллекта.
Машины произвольного доступа к памяти, машины Тьюринга и их модификации.
Взаимное моделирование моделей вычислений.
Функции сложности алгоритмов и их свойства.
Существование сложных задач.
Теорема Блюма об ускорении.
Труднорешаемость задач.
Классы P и NP и их свойства.
Полиномиальная сводимость задач.
NP-полные задачи. Теорема Кука о NP-полноте проблемы выполнимости формул алгебры высказываний.
Основные NP-полные задачи.
Задачи с числовыми параметрами. Задача о рюкзаке. Сильная NP-полнота.
Бесконечная серия NP-полных задач Шиффера.
Методы построения быстрых алгоритмов.
Структуры данных.
Рекурсия. Типы полиномиальных оценок сложности рекурсивных алгоритмов.
Рекурсивные алгоритмы для задач сортировки массивов чисел, умножения чисел, умножения матриц, преобразования формул алгебры логики.
Быстрое преобразование Фурье и его применения. Сложность умножения многочленов.
Быстрые алгоритмы на графах. Поиск в глубину и в ширину. Кратчайшие пути. Минимальные остовные деревья. Алгоритмы для задачи о паросочетании.
Потоки в сетях и алгоритмы нахождения максимального потока.
Методы решения труднорешаемых задач.
Метод ограничения параметров.
Метод приближенных алгоритмов. Существование приближенных алгоритмов с различными мерами уклонений от точных алгоритмов.
Доказательства не существования приближенных алгоритмов с некоторыми мерами уклонения.
Политика жадности. Примеры оптимальности жадных алгоритмов. Приближенные алгоритмы для задач об упаковке, о коммивояжере, о вершинном покрытии. Матроиды. Характеризация случаев оптимальности жадных алгоритмов. Теорема Радо- Эдмонса.
Оптимизация алгоритмов перебора.
Минимизация среднего числа опробований с учетом вероятности истинного варианта и сложности его опробования.
Метод согласования координат при переборе.
Методы получения нижних оценок сложности
Нижние оценки сложности в наследственных алгоритмах, использующих отношение частичной упорядоченности. Теорема Дилуорса. Лемма Анселя для единичного куба..
Сложность оптимального алгоритма выделения монотонной функции.
Нижние оценки вычисления на машине Тьюринга. Проблема симметрии слов. Теорема Барздинь и доказательство оптимальности.
Заключение. Основные направления исследований в области оценок сложности алгоритмов. Приложения к проблемам защиты банковской информации и электронной коммерции.
Список источников
Алгоритмы. Построение и анализ: Кормен, Лейзерсон, Ривест, Диалектика, 2020
Дополнительная информация
Изучение классического раздела дискретной математики, разработанной в целях приложений к компьютерным наукам, касающимся вопросов обработки дискретной информации (Теории дискретных систем, Существования и перечисления комбинаторных конфигураций, Методов оптимизации комбинаторных алгоритмов). Изучение основных комбинаторных чисел и конфигураций, используемых при анализе дискретных систем и касающихся вопросов обработки и передачи информации.
Носов Валентин Александрович, Панкратьев Антон Евгеньевич
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра МаТИС]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Булевы функции и представления. Преобразование Фурье.
Ряды Фурье булевых функций.
Группы инерции булевых функций. Теорема Шеннона.
Выравнивающие свойства булевых функций. Неравенство Шеннона.
Бент-функции.
Области существенных переменных булевых функций.
Запреты булевых функций.
Регистры сдвига. Регулярность. Цикловая структура. Число полноцикловых регистров сдвига. Теорема де Брейна.
Метод склейки-расклейки. Число циклов регистра чистого сдвига.
Счетчики. Условия полноцикловости.
Коммутаторные схемы. Перестраиваемые схемы Клосса.
Узлы замены. Характеристики. Критерий эквивалентности
Переработка периодических последовательностей автоматами.
Условия сокращения периода для счетчиковых элементов.
Линейные автоматы. Свойства графа линейного преобразования. Расчет периодов в линейных автоматах. Линейные регистры сдвига.
Методы решения систем булевых уравнений.
Классы сложности. Легкорешаемые классы булевских уравнений.
Методы сведения к легкорешаемым классам.
Алгоритм DES. Разностные характеристики.
Алгоритм RSA. Рюкзачные системы.
Системы с открытым ключом.
Алгоритм цифровой подписи.
Сложностной подход к оценке стойкости шифров.
Информационный подход к оценке стойкости шифров.
Алгоритм криптографической защиты IDEA.
Стандарты криптографической защиты.
Список источников
Носов В.А., Панкратьев А.Е. О семействах функций, задающих латинские квадраты над абелевыми группами. Лесной вестник, 2, 2007. Стр. 141-144
Декомпозиция автоматов
Группа кос
Проблема Бернсайда
Список источников
В.Б.Кудрявцев, С.В.Алешин, А.С.Подколзин, Элементы теории автоматов, М., Изд-во МГУ, 1978 г
С.В.Алешин Об отсутствии базисов в некоторых классах инициальных автоматов. Проблемы кибернетики, вып.22, 1970 г.
С.В.Алешин Конечные автоматы и проблема Бернсайда о периодических группах.Мат.
заметки, вып3, 1972.
Дополнительная информация
Полугодовой курс, посвященный актуальному, быстро развивающемуся направлению, в котором соединились факты и методы дискретной математики, алгебры, теории чисел. Теория автоматов дала возможность эффективно решать известные проблемы математики, при этом богатая «коллекция» примеров и конструкций возникает уже при анализе автоматов с малым числом состояний, что особенно важно для различных приложений
День недели
четверг
Время
18:30-20:05
Аудитория
469
Дата первого занятия
Аудитория первого занятия
469
Статус курса
Запись открыта
Форма записи на курс
Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.