Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

 ✖
  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
vision Версия для слабовидящих Меню
Учебные курсы
ФКН
НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде
vision Версия для слабовидящих
Расширенный поиск по сайту
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)
Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)
Контакты

603093 Н.Новгород, ул. Родионова, д. 136, 406 к.

Тел: (831) 436-13-97
E-mail: kaf_pmi@hse.ru

О кафедре

Кафедра ПМИ создана в 2006 году как выпускающая кафедра по направлению "Прикладная математика и информатика".

Целью деятельности кафедры «Прикладной математики и информатики» является подготовка высококвалифицированных специалистов (бакалавров и магистров) по направлению 010500 «Прикладная математика и информатика», обладающих знаниями и квалификацией, необходимыми для профессионального моделирования и информационного обеспечения экономических и бизнес процессов, анализа и обработки данных.

Научная деятельность

Кафедра выполняет межкафедральные (кафедры Информационных систем и технологий, Математики и др.) исследовательские проекты, национальные проекты в составе общих исследовательских групп (РФФИ, проекты Минобрнауки РФ и др.) с участием  партнеров из Института прикладной математики им. М. Келдыша РАН, Математического института им. В. Стеклова РАН, Института прикладной физики РАН, МГУ им. М. Ломоносова, ННГУ им Н. Лобачевского. Осуществляется международное сотрудничество с различными научными центрами Европы и США.

Публикации
Книга
Теория вероятностей и математическая статистика. 2-е изд.

Колданов А. П., Колданов П. А.

М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2024.

Статья
Эффективный поиск минимального дерева на точках пространства в $l_1$-норме

Каймаков К. В., Малышев Д. С.

Математические заметки. 2025. Т. 117. № 5. С. 672-679.

Глава в книге
ALOE: Boosting Large Language Model Fine-Tuning with Aggressive Loss-Based Elimination of Samples

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

In bk.: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications: 27th European Conference on Artificial Intelligence, 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain. Vol. 392. IOS Press Ebooks, 2024. P. 3980-3986.

Препринт
The Gamma-Theta Conjecture holds for planar graphs

Taletskii D.

math. arXiv. Cornell University, 2024

Все публикации
Контакты

603093 Н.Новгород, ул. Родионова, д. 136, 406 к.

Тел: (831) 436-13-97
E-mail: kaf_pmi@hse.ru

Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород)
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)

Алгоритмы исследования операций

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты
Кто читает:
Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
3-й курс, 4 модуль

Преподаватель

Бурашников Евгений Павлович

Бурашников Евгений Павлович

Программа дисциплины

Полная версия программы учебной дисциплиныЗадать вопрос

Аннотация

Изучение дисциплины «Алгоритмы исследования операций» базируется на следующих дисциплинах: - Дискретная математика; - Основы и методология программирования; - Алгоритмы и структуры данных; - Исследование операций. Для освоения учебной дисциплины студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: • знать основные структуры данных и уметь реализовывать и использовать их на одном из языков программирования; • знать основные понятия и алгоритмы дискретной математики, исследования операций • обладать навыками разработки программ на одном или нескольких языках программирования
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Алгоритмы исследования операций» являются овладение студентами теоретическими знаниями и практическими навыками для решения задач из области исследования операций
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Иметь навык оценки сложности задач и алгоритмов
  • Иметь навык построения точных алгоритмов
  • Уметь реализовывать алгоритмы, подсказанные природой
  • Уметь реализовывать эвристические алгоритмы
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Алгоритмы и алгоритмические модели
  • Эвристические алгоритмы
  • Алгоритмы подсказанные природой (Nature inspired algorithms)
  • Точные методы
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Лабораторная работа №1
  • неблокирующий Лабораторная работа №2
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится с использованием асинхронного прокторинга. Прокторинг на платформе Экзамус (https://hse.student.examus.net). К экзамену необходимо подключиться за 15 минут. На платформе Экзамус доступно тестирование системы. Компьютер студента должен удовлетворять следующим требованиям: https://elearning.hse.ru/data/2020/05/07/1544135594/Технические%20требования%20к%20ПК%20студента.pdf) Для участия в экзамене студент обязан: заранее зайти на платформу прокторинга, провести тест системы, включить камеру и микрофон, подтвердить личность. Во время экзамена студентам запрещено: общаться (в социальных сетях, с людьми в комнате), списывать. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи до 10 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи 10 минут и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
  • неблокирующий Лабораторная работа №1
  • неблокирующий Лабораторная работа №2
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится с использованием асинхронного прокторинга. Прокторинг на платформе Экзамус (https://hse.student.examus.net). К экзамену необходимо подключиться за 15 минут. На платформе Экзамус доступно тестирование системы. Компьютер студента должен удовлетворять следующим требованиям: https://elearning.hse.ru/data/2020/05/07/1544135594/Технические%20требования%20к%20ПК%20студента.pdf) Для участия в экзамене студент обязан: заранее зайти на платформу прокторинга, провести тест системы, включить камеру и микрофон, подтвердить личность. Во время экзамена студентам запрещено: общаться (в социальных сетях, с людьми в комнате), списывать. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи до 10 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи 10 минут и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    0.4 * Экзамен + 0.3 * Лабораторная работа №1 + 0.3 * Лабораторная работа №2
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Алексеев, В. Е. Графы и алгоритмы : учебное пособие / В. Е. Алексеев, В. А. Таланов. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 153 с. — ISBN 5-9556-0066-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100593 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C. Introduction to Algorithms (3rd edition). – MIT Press, 2009. – 1292 pp.

Авторы

  • Калягин Валерий Александрович
  • Бурашников Евгений Павлович