Практические занятия по алгоритмам и структурам данных в спортивном программировании

Название спецкурса на английском языке
Algorithms and data structures in competitive programming. Practice
Авторы курса
Кошелев Михаил Михайлович, Календаров Андрей Эмилевич
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
1-2 курс
3-6 курс, магистранты
аспиранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Остовные деревья.
Строковые алгоритмы.
Деревья отрезков.
Вычислительная геометрия
Список источников
http://e-maxx.ru/algo/
http://cp-algorithms.com/
Дополнительная информация

Вся текущая информация по курсу будет публиковаться в телеграм канале https://t.me/msu_icpc

День недели
суббота
Время
16:45-18:20
Аудитория
Ещё не назначена
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.

Дополнительные главы алгоритмов и структур данных в спортивном программировании

Название спецкурса на английском языке
Additional chapters of algorithms and data structures in competitive programming
Авторы курса
Кошелев Михаил Михайлович, Календаров Андрей Эмилевич
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
1-2 курс
3-6 курс, магистранты
аспиранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Разделяй и властвуй.
Корневая декомпозиция.
Паросочетания и алгоритм Куна
Список источников
http://e-maxx.ru/algo/
http://cp-algorithms.com/
Дополнительная информация

Вся текущая информация по курсу будет публиковаться в телеграм канале https://t.me/msu_icpc

День недели
четверг
Время
16:45-18:20
Аудитория
Ещё не назначена
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.

Аэродинамика. Основы работы в открытых пакетах OpenFOAM, ParaView, Salome

Название спецкурса на английском языке
Arodynamics. Basics of working in open packages OpenFOAM, ParaView, Salome
Авторы курса
Романова Дарья Игоревна, Эглит Маргарита Эрнестовна
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
1-2 курс
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Основы аэродинамики
Знакомство с пакетом OpenFOAM
Обзор структуры пакета OpenFOAM
Расчёт классических задач аэромеханики
Визуализация и анализ результатов в пакете ParaView
Построение различных форм в пакете Salome
Список источников
Эглит М.Э. Лекции по основам механики сплошных сред. М., 2010
Ferziger J. H. , Perić M., Street R. L. Computational Methods for Fluid Dynamics. Fourth Edition. Springer Nature, 2020
https://doc.openfoam.com/2306/
https://www.paraview.org/
https://www.salome-platform.org/
Дополнительная информация

Целью спецкурса является знакомство студентов с аэродинамикой. Основные законы аэродинамики будут обсуждаться простым языком, а их действие будет наглядно исследовано с помощью вычислительного пакета OpenFOAM. На спецкурсе студенты познакомятся с понятием сплошной среды и её различными свойствами, научатся самостоятельно проводить расчёт аэродинамики различных объектов в пакете OpenFOAM, проводить анализ результатов в пакете ParaView, и строить свои объекты в исследования в пакете Salome.


 

День недели
по согласованию
Время
по согласованию
Аудитория
Ещё не назначена
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена

Введение в методы машинного обучения 2

Название спецкурса на английском языке
Introduction to machine learning methods 2
Авторы курса
Кумсков Михаил Иванович
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Постановка задачи и обозначения.
Основные типы моделей для поиска закономерностей в данных
Введение в анализ данных
Близость (похожесть) объектов. Кластеры и их поиск
Метод главных компонент
Продвинутые методы анализа
Нейронные сети.
Список источников
Х. Брикс, Дж. Ричардс, М. Феверолф. Машинное обучение.
А. Мюллер, С. Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью PYTHON.
Р. Саттон, Э. Барто. Обучение с подкреплением
Ф. Шолле. Глубокое обучение на Python
Н. Шакла. Машинное обучение и TensorFlow.
Дополнительная информация

 Запись на курс по почте  mikhail.kumskov@math.msu.ru

Рассматриваются основные типы моделей, используемые
закономерностей в данных: регрессионный анализ, кластеризация данных, построение простых и обобщенных деревьев решений, сокращение данных – метод главных компонент. Эти методы, входящие в научную дисциплину «Распознавания образов» (Pattern Recognition), являются основой такой быстро развивающейся дисциплины как Business Intelligence (BI) и Машинное обучение (Machine Learning). Методы широко используются в бизнес-аналитике.
Кратко обсуждаются идеи и методы нейронных сетей и машины поддерживающих векторов (SVM – Support Vector Machine), а также методы bootstrap-построения оценок при недостаточном числе исходных данных. Рассматриваются основные понятия «нечеткого» (fuzzy) анализа данных и их применения для построения новых признаков и ведения «нелинейности» в модели. Предлагаемые алгоритмы могут быть использованы в базах данных для восстановления (предсказания) пропущенных значений.

День недели
по согласованию
Время
по согласованию
Аудитория
Ещё не назначена
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена
Статус курса
Курс не читается

Системный анализ. Информационные системы 2

Название спецкурса на английском языке
System analysis. Information systems 2
Авторы курса
Кумсков Михаил Иванович
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Введение в системный анализ
Объектно-ориентированные модели
Информационная система
Предметная область и ее визуальное представление
Документирование требований
Словарь проекта и его связь с предметной областью
Спецификация сценариев использования
Этап проектирования
Анализ сценария использования
Список источников
Кумсков М.И. Базы данных и процессы их создания. Введение. М.: Изд-во Мехмата МГУ, 2004, - 136с.
Кумсков М.И. Системный Анализ. Предметная область. Модели на UML. - М.: Изд-во ООО "Издательские решения", 2020, - 110с.
Фаулер M. UML. Основы, 3 изд. – Пер. с англ. – СПб: Символ_Плюс, 2004 – 192 с.
Дин Леффингуэлл Д., Уидриг Д. Принципы работы с требованиями к программному обеспечению. Унифицированный подход - Пер. с англ. - М.: Издательский дом
"Вильямс", 2002, - 448 с.
Кролл П., Крачтен Ф. Rational Unified Process — это легко. Руководство по RUP для практиков. – Пер. с англ. - М.: КУДИЦ- Образ, 2004, - 432с.
Ларман К. Применение UML 2 и шаблонов проектирования. Введение в объектно-ориентированный анализ, проектирование и итеративную разработку. – Пер. с англ. – М.: Издательский дом Вильямс, 2004, - 624с.
Соммервилль, И. Инженерия программного обеспечения, 6-е издание. - Пер. с англ. — М.: Издательский дом "Вильямс", 2002. 624 с.
Дополнительная информация

 Запись на курс по почте  mikhail.kumskov@math.msu.ru

Студенты получат навыки документирования требований в виде текстовых спецификаций (Requirements Specification), в форме сценариев использования (Use Cases), бизнес-сценариев использования (Business Use Cases) и «пользовательских историй» (User Stories); они получают представление о том, как качество и полнота требований влияют на архитектуру программного продукта и на успешность проекта разработки системы в целом. Большое внимание уделяется навыкам визуального моделирования (в нотации UML), включая «правильный» выбор объектов моделирования, что позволяет понять структуру и поведение элементов ИС. Знания и навыки, полученные во время обучения по программе, будут достаточны для самостоятельной работы в роли системного и бизнес аналитика как в больших компаниях, так и в стартапах – то есть полезны всем тем, кто участвует в сборе, анализе, в управлении и контроле качества требований при разработке ПО.

День недели
по согласованию
Время
по согласованию
Аудитория
Ещё не назначена
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена
Статус курса
Запись закрыта

Математическое обеспечение высокопроизводительных вычислений

Название спецкурса на английском языке
Mathematical support for high-performance computing
Авторы курса
Роганов Владимир Александрович, Васенин Валерий Александрович
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору кафедры
Учебный год
2024/25
Список тем
Введение в предмет «Высокопроизводительные вычисления» (HPC). Вычислительное ядро программы и модель вычислительной системы.
Основные пути повышения производительности программ. Эквивалентные преобразования программ. Граф потока данных (DataFlow).
Принципы алгоритмической и низкоуровневой оптимизации базовых вычислительных операций. Быстрые вычисления как наука
Анализ производительности программного обеспечения путем изучения машинного кода. Профилирование программного обеспечения.
Статическое и динамическое распараллеливание программ. Масштабируемость программ и гиперлинейное ускорение.
Физический и логический параллелизм. Процессы, потоки, "тасклеты" и прочие абстракции в языках программирования.
Организация обмена данными между процессами. Общая память и MPI. Активные сообщения. Latency hiding.
Вопросы синхронизации счета. Гонки и взаимные блокировки. Атомарные операции. Транзакционная память.
Особенности распределенных вычислений. Асинхронный ввод/вывод. Облачные вычислительные платформы и GRID-системы.
Принципы эффективного использования кеш-памяти в многопоточных программах. Many-core процессоры и VLIW-архитектуры.
Векторизация вычислений и использование SIMD-ускорителей для параллельных вычислений. Расширения AVX2 и FMA.
Технологии CUDA и OpenCL: общие черты и различия технологий. Архитектурные особенности графпроцессоров.
Динамический параллелизм в технологиях CUDA и OpenCL. Параллельные диалекты языков C/C++. Языки Charm++ и T++.
Гибридные вычислительные системы и поддержка выгрузки (offloading) вычислений в специализированных компиляторах.
Специализация программ, частичные вычисления и супероптимизация. Мемоизация (табулирование) результатов вычислений.
Реконфигурируемые вычислительные системы на основе программируемых (FPGA) и заказных (ASIC) микросхем.
Обеспечение отказоустойчивости счета на больших суперЭВМ. Операционный недетерминизм и отказоустойчивые алгоритмы.
Список источников
К.Ю. Богачев, Основы параллельного программирования, Бином, 2024
D.Kaeli, P.Mistry, D.Schaa, D.P.Zhang, Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0, Third Edition, AMD, Elsevier Inc., 2015
А.В. Боресков и др. Параллельные вычисления на GPU. Архитектура и программная модель CUDA: Учебное пособие. Изд-во МГУ, 2015
В.В. Воеводин. Параллельные вычисления: учеб. пособие для вузов. БХВ-Петербург, 2002
В.П. Гергель. Высокопроизводительные вычисления для многопроцессорных многоядерных систем: учеб. для вузов. - M.: Изд-во МГУ, 2010
Р. Гримм, Параллельное программирование на современном языке C++, ДМК Пресс, 2022
Э.Д. Уильямс, Параллельное программирование на С++ в действии. Практика разработки многопоточных программ, ДМК Пресс, 2012
Дополнительная информация

Курс посвящен рассмотрению архитектур современных и перспективных высокопроизводительных систем,
общей методологии построения параллельных, распределенных и отказоустойчивых программ, способам
масштабирования программ, современным стандартам для программирования ускорителей OpenCL и CUDA,
а также подходам к преобразованию, специализации и низкоуровневой оптимизации программного кода.

День недели
понедельник
Время
10:45-12:20
Аудитория
1308
Дата первого занятия
Аудитория первого занятия
1308

Математические модели программ и языков программирования

Название спецкурса на английском языке
Mathematical models of software and programming languages
Авторы курса
Кривчиков Максим Александрович
Пререквизиты
Желательно — курс «Математические модели вычислений» в осеннем семестре.
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору кафедры
Учебный год
2024/25
Список тем
История и классификация языков программирования
Формальная семантика языков программирования
Статическая типизация и вывод типов
Список источников
https://maxxk.github.io/programming-languages/
День недели
по согласованию
Время
по согласованию
Аудитория
Ещё не назначена
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена
Статус курса
Курс не читается

Математические модели программ и языков программирования

Название спецкурса на английском языке
Software and programming languages theory
Авторы курса
Кривчиков Максим Александрович
Пререквизиты
Желательно — курс «Математические модели вычислений» в осеннем семестре.
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс на английском языке
Учебный год
2024/25
Список тем
История и классификация языков программирования
Формальная семантика языков программирования
Статическая типизация и вывод типов
Список источников
https://maxxk.github.io/programming-languages/
Дополнительная информация

Страница курса: https://maxxk.github.io/programming-languages/
 

День недели
по согласованию
Время
по согласованию
Аудитория
Ещё не назначена
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.

Исследование градиентных катастроф

Название спецкурса на английском языке
The study of gradient catastrophes
Авторы курса
Чижонков Евгений Владимирович
Пререквизиты
Курс "численные методы". Механико-математический факультет, 4 курс.
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
аспиранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору кафедры
Учебный год
2024/25
Список тем
Понятие градиентной катастрофы в теории гиперболических уравнений.
Простой пример градиентной катастрофы для уравнения Хопфа.
Примеры формирования градиентных катастроф в различных моделях механики сплошной среды (самогравитирующий газ, бесстолкновительная плазма и др.).
Модельные системы уравнений для изучения градиентной катастрофы.
Система I: характеристическая форма, глобальная теорема существования и единственности, продолженная система, свойства решения, физический смысл функций.
Система II: характеристическая форма, локальные теоремы существования и
несуществования решения, продолженная система, свойства решения, асимптотические методы исследования.
Численное решение модельных систем: эйлеровы и лагранжевы переменные, решение ОДУ и УрЧП.
Аппроксимация, устойчивость, сходимость, дифференциальное приближение.
Методы различных порядков точности.
Метод частиц в ячейке (PiC) для моделирования нелинейных колебаний.
Варианты метода CIC и TSC. Тестовые задачи с решениями в неявной форме.
Эффект опрокидывания.
Усложненные постановки для изучения градиентной катастрофы.
Сочетание аналитических, исследования.
Список источников
Бахвалов Н.С., Корнев А.А., Чижонков Е.В. Численные методы. Решения задач и упражнения. М.: Лаборатория Базовых Знаний. 2016
Куликовский А.Г., Погорелов Н.В., Семенов А.Ю. Математические вопросы численного решения гиперболических уравнений. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2012.
Рождественский Б.Л., Яненко Н.Н. Системы квазилинейных уравнений и их приложения к газовой динамике. Главная редакция физико-математической литературы изд-ва "Наука", М., 1968
Чижонков Е.В. Математические аспекты моделирования колебаний и кильватерных волн в плазме. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2018.
Дополнительная информация

Форма записи на курс.

Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.

также Электронная почта evchizhonkov@yandex.ru с пометкой "Спецкурс"

 

День недели
вторник
Время
16:45-18:20
Аудитория
1315
Аудитория первого занятия
1315

Проблемы применения математического моделирования для биржевых процессов

Название спецкурса на английском языке
Problems in the application of mathematical modeling for stock exchange processes
Авторы курса
Друца Александр Валерьевич, Логвиненко Евгений Николаевич
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
1-2 курс
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра вычислительной математики]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Миф Инвестора и миф спекулянта.
Биржевой рынок и его участники.
Рыночные активы.
Оценка рисков
Оценка прибыльности.
Обработка данных и моделирование
Список источников
Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets. New York: Random House. 2001. ISBN 978-0-8129-7521-5. Second ed., 2005. ISBN 1-58799-190-X.
The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. New York: Random House and Penguin Books. 2007. ISBN 978-1-4000-6351-2. Expanded 2nd ed, 2010 ISBN 978-0812973815.
Fntifragile: Things That Gain from Disorder. New York: Random House. 2012. ISBN 978-1-4000-6782-4.
The Essays of Warren Buffett: Lessons for Corporate America, Second Edition, Warren E. Buffett and Lawrence A. Cunningham, The Cunningham Group; 2nd edition (April 14, 2008). ISBN 978-0-9664461-2-8.
Reminiscences of a Stock Operator, Edwin Lefèvre, ISBN 978-0-471-77088-6
Fractal financial fluctuations; do they threaten sustainability? Benoit B. Mandelbrot
Дэвид Гребер. Долг: первые 5000 лет истории.
Дополнительная информация

Спецкурс по проблемам предсказания экономических и биржевых процессов. Изучаются частые заблуждения и неверные предпосылки, выбор заведомо тупиковых аксиом экономического моделирования. Изучается шаткость экономических теорий и выкладок, на основе которых строятся текущие макро- и микроэкономические предсказания. Разбираются основные сложности при стохастических подходах в моделировании биржевых котировок.

Проводится очно, более подробная информация на сайте: https://ultimanomics.adrutsa.ru/

 

День недели
по согласованию
Время
по согласованию
Аудитория
Ещё не назначена
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена
Статус курса
Запись закрыта