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
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

Контакты

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

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

Научно-исследовательский семинар

2024/2025
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
2
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках дисциплины «Научный семинар» студенты учатся делать доклады по различным разделам современной математики и теоретической информатики. В течение курса необходимо сделать один короткий доклад (10-15 минут) и один длинный доклад (25-30 минут), а также презентации к этим докладам. Докладчик должен уметь отвечать на вопросы по своей теме. В конце курса проводится экзамен по прослушанным докладам.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Умение находить и анализировать источники по научной тематике
  • Формирование у учащихся навыков работы с математическими задачами повышенной трудности
  • Знакомство с началами математического анализа, теории чисел, теории графов и комбинаторики.
  • Уметь докладывать научные результаты публике
  • Умение создавать качественные презентации, сооветствующие докладу
  • Знакомство с некоторыми актуальными направлениями современной математики
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент должен владеть основными методами решения задач оптимизации, а также нестандартными подходами к решению.
  • Знает основные понятия и теоремы. Умеет решать задачи
  • Владеет навыками решения математических задач, возникающих в некоторых прикладных областях
  • Студент должен знать основные понятия теории оптимизации и основ математического анализа
  • Студент должен уметь: анализировать задачи по математике повышенной сложности; принимать нестандартные решения при анализе задач; применять свои знания для решения задач; видеть суть поставленной задачи
  • Знакомство с классическими задачами комбинаторной геометрии
  • Знакомство с некоторыми известными задачами теории графов
  • Знакомство с отдельными актуальными вопросами современной математики
  • Изучение алгоритмов для решения классических задач теоретической информатики
  • Изучение основных задач и алгоритмов теории чисел
  • Изучение понятия NP-полноты
  • Знает основные алгоритмы для решения задач на графах
  • Умеет применять на практике алгоритмы для работы с графами
  • Умеет формулировать современные теоретические и прикладные задачи на языке теории графов
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Модели вычислений и сложность. Стандартные способы представления графов относительно вычислительной модели RAM.
  • Стеки, очереди, деки. Обходы графов.
  • Применение методов алгебры для решения задач на графах
  • Задача о кратчайшем пути и приоритетные очереди.
  • Задача о минимальном глобальном разрезе.
  • Максимальный поток и минимальный разрез
  • Задача об остове максимального веса. Система разделенных множеств. Матроиды.
  • Связь теории выпуклой оптимизации с экстремальными задачами на графах
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Письменный экзамен
    Экзамен проводится на платформах Zoom (https://zoom.us), MS Teams (https://teams.microsoft.com). Ссылка будет отправлена преподавателем за три дня до экзамена.
  • неблокирующий Домашняя работа
  • неблокирующий Аудиторная работа
  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Домашнее задание
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    Накопленная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом: Итоговая оценка = 0.8*накопленная+0.2*экзамен Накопленная оценка = 0.8*дом.работа+0.2*ауд.работа
  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    1 * Домашнее задание + 1 * Домашнее задание
  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    1 * Домашнее задание + 1 * Домашнее задание
  • 2024/2025 учебный год 3 модуль
    1 * Домашнее задание + 1 * Домашнее задание
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Алгоритмы : построение и анализ, пер. с англ., 3-е изд., 1323 с., Кормен, Т., Лейзерсон, Ч., Ривест, Р., Штайн, К., 2018

Авторы

  • Грибанов Дмитрий Владимирович