http://mit.spbau.ru/sewiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Malkovskynv 2026-05-07T16:20:09Z Вклад участника MediaWiki 1.26.2 http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:06_simple_methods.pdf&diff=14426 2018-01-14T17:07:31Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:06 simple methods.pdf</p> <hr /> <div>Примитивные методы оптимизации.</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Proof_hints.pdf&diff=14420 2018-01-10T17:16:52Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:Proof hints.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=14406 2018-01-06T14:51:42Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> *[[Медиа:11_subgradient.pdf|10. Субградиент и субградиенный спуск]]<br /> *[[Медиа:12_constraint_methods.pdf|11. Базовые методы для задач с ограничениями]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи (многочлен Чебышева)]]<br /> *[[Медиа:08_problems.pdf| 11. Задачи (ускоренные градиентные методы)]]<br /> *[[Медиа:08_homework.pdf| 12. Домашнее задание #8]]<br /> *[[Медиа:09_problems.pdf| 13. Задачи (Субградиентный спуск)]]<br /> <br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену]]<br /> [[Медиа:proof_hints.pdf| Идеи доказательств и выводов]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Proof_hints.pdf&diff=14405 2018-01-06T14:50:08Z

<p>Malkovskynv: </p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:09_matrix_decompositions.pdf&diff=14396 2018-01-05T16:51:45Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:09 matrix decompositions.pdf</p> <hr /> <div>Методы решения СЛАУ</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=14304 2017-12-27T02:48:50Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> *[[Медиа:11_subgradient.pdf|10. Субградиент и субградиенный спуск]]<br /> *[[Медиа:12_constraint_methods.pdf|11. Базовые методы для задач с ограничениями]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи (многочлен Чебышева)]]<br /> *[[Медиа:08_problems.pdf| 11. Задачи (ускоренные градиентные методы)]]<br /> *[[Медиа:08_homework.pdf| 12. Домашнее задание #8]]<br /> *[[Медиа:09_problems.pdf| 13. Задачи (Субградиентный спуск)]]<br /> <br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Exam.pdf&diff=14303 2017-12-27T02:48:31Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:Exam.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Exam.pdf&diff=14302 2017-12-27T02:48:29Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:Exam.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=14235 2017-12-21T09:21:38Z

<p>Malkovskynv: /* Лекции */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> *[[Медиа:11_subgradient.pdf|10. Субградиент и субградиенный спуск]]<br /> *[[Медиа:12_constraint_methods.pdf|11. Базовые методы для задач с ограничениями]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи (многочлен Чебышева)]]<br /> *[[Медиа:08_problems.pdf| 11. Задачи (ускоренные градиентные методы)]]<br /> *[[Медиа:08_homework.pdf| 12. Домашнее задание #8]]<br /> *[[Медиа:09_problems.pdf| 13. Задачи (Субградиентный спуск)]]<br /> <br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:11_subgradient.pdf&diff=14086 2017-12-07T09:35:26Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:11 subgradient.pdf</p> <hr /> <div>Субдифференциальное исчисление и субгрдиентный спуск</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:09_problems.pdf&diff=14085 2017-12-07T09:22:38Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:09 problems.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=14084 2017-12-07T00:02:36Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> *[[Медиа:11_subgradient.pdf|10. Субградиент и субградиенный спуск]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи (многочлен Чебышева)]]<br /> *[[Медиа:08_problems.pdf| 11. Задачи (ускоренные градиентные методы)]]<br /> *[[Медиа:08_homework.pdf| 12. Домашнее задание #8]]<br /> *[[Медиа:09_problems.pdf| 13. Задачи (Субградиентный спуск)]]<br /> <br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:09_problems.pdf&diff=14083 2017-12-07T00:02:08Z

<p>Malkovskynv: </p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:11_subgradient.pdf&diff=14082 2017-12-06T23:43:05Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:11 subgradient.pdf</p> <hr /> <div>Субдифференциальное исчисление и субгрдиентный спуск</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:08_Newton_method.pdf&diff=14081 2017-12-06T23:30:16Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:08 Newton method.pdf</p> <hr /> <div>О методе Ньютона</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:08_homework.pdf&diff=13989 2017-11-30T08:51:56Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:08 homework.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:08_homework.pdf&diff=13988 2017-11-30T08:51:55Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:08 homework.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13987 2017-11-30T07:02:38Z

<p>Malkovskynv: /* Лекции */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> *[[Медиа:11_subgradient.pdf|10. Субградиент и субградиенный спуск]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи (многочлен Чебышева)]]<br /> *[[Медиа:08_problems.pdf| 11. Задачи (ускоренные градиентные методы)]]<br /> *[[Медиа:08_homework.pdf| 12. Домашнее задание #8]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13952 2017-11-27T10:24:03Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи (многочлен Чебышева)]]<br /> *[[Медиа:08_problems.pdf| 11. Задачи (ускоренные градиентные методы)]]<br /> *[[Медиа:08_homework.pdf| 12. Домашнее задание #8]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:08_homework.pdf&diff=13951 2017-11-27T10:22:39Z

<p>Malkovskynv: </p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13899 2017-11-23T09:15:32Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи (многочлен Чебышева)]]<br /> *[[Медиа:08_problems.pdf| 11. Задачи (ускоренные градиентные методы)]]<br /> <br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:07_homework.pdf&diff=13898 2017-11-23T09:14:47Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:07 homework.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13897 2017-11-23T09:13:55Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи]]<br /> *[[Медиа:08_problems.pdf| 11. Задачи]]<br /> <br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:08_problems.pdf&diff=13896 2017-11-23T09:13:06Z

<p>Malkovskynv: </p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13893 2017-11-23T04:48:39Z

<p>Malkovskynv: /* Лекции */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_Newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13892 2017-11-23T04:48:02Z

<p>Malkovskynv: /* Лекции */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_newton_method.pdf|09. Метод Ньютона]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13891 2017-11-23T04:47:28Z

<p>Malkovskynv: /* Лекции */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|08. Оптимальные градиентные методы (метод Нестерова)]]<br /> *[[Медиа:08_newton_method.pdf|09. Метод Ньютона.]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:10_gradient_optimal.pdf&diff=13890 2017-11-23T04:45:06Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:10 gradient optimal.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13773 2017-11-15T22:17:42Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> *[[Медиа:07_problems.pdf| 10. Задачи]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:07_problems.pdf&diff=13772 2017-11-15T22:15:35Z

<p>Malkovskynv: </p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13743 2017-11-13T21:03:46Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> [[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13742 2017-11-13T21:03:08Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> *[[Медиа:Exam.pdf| Вопросы к экзамену с прошлого семестра]]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13741 2017-11-13T21:01:44Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> *[[Медиа:07_homework.pdf| 09. Домашнее задание #7]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:07_homework.pdf&diff=13739 2017-11-13T20:59:54Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:07 homework.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:09_matrix_decompositions.pdf&diff=13680 2017-11-09T09:43:08Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:09 matrix decompositions.pdf</p> <hr /> <div>Методы решения СЛАУ</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13540 2017-11-02T20:41:59Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> *[[Медиа:06_homework.pdf| 08. Домашнее задание #6]]<br /> <br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:06_homework.pdf&diff=13539 2017-11-02T20:25:19Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:06 homework.pdf</p> <hr /> <div>Домашнее задание #6</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:07_gradient_descent.pdf&diff=13538 2017-11-02T20:23:54Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:07 gradient descent.pdf</p> <hr /> <div>Градиентный спуск и его свойства</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:09_matrix_decompositions.pdf&diff=13537 2017-11-02T20:23:31Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:09 matrix decompositions.pdf</p> <hr /> <div>Методы решения СЛАУ</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13526 2017-11-01T23:36:54Z

<p>Malkovskynv: /* Лекции */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13525 2017-11-01T23:35:49Z

<p>Malkovskynv: /* Лекции */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> *[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. &lt;math&gt;LU,~LL^T&lt;/math&gt; разложения, метод сопряженных градиентов]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:09_matrix_decompositions.pdf&diff=13524 2017-11-01T23:33:42Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:09 matrix decompositions.pdf</p> <hr /> <div>Методы решения СЛАУ</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:07_gradient_descent.pdf&diff=13523 2017-11-01T23:32:52Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:07 gradient descent.pdf</p> <hr /> <div>Градиентный спуск и его свойства</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:07_gradient_descent.pdf&diff=13522 2017-11-01T23:30:53Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:07 gradient descent.pdf</p> <hr /> <div>Градиентный спуск и его свойства</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_3MIT_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2017&diff=13387 2017-10-26T18:50:19Z

<p>Malkovskynv: /* Практика */</p> <hr /> <div>Преподаватель: Мальковский Н. В.<br /> <br /> == Лекции ==<br /> *[[Медиа:02_linear_algebra.pdf|01. Линейная алгебра]]<br /> *[[Медиа:03_intro_analysis.pdf|02. Элементы выпуклого анализа]]<br /> *[[Медиа:05_iterative_schemes.pdf|03. Рекуррентные схемы]]<br /> *[[Медиа:04_KKT_cond.pdf|04. Метод множителей Лагранжа и Условия Каруша-Куна-Такера]]<br /> *[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]<br /> *[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]<br /> <br /> == Практика ==<br /> malkovsky.nikolay@gmail.com<br /> *[[Медиа:01_test.pdf| 01. Задачи]] [[Медиа:01_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:01_homework.pdf| 02. Домашнее задание #1]]<br /> *[[Медиа:02_homework.pdf| 03. Домашнее задание #2]]<br /> *[[Медиа:03_homework.pdf| 04. Домашнее задание #3]]<br /> *[[Медиа:04_homework.pdf| 05. Домашнее задание #4]]<br /> *[[Медиа:02_test.pdf| 06. Контрольная]] [[Медиа:02_solution.pdf| Разбор]]<br /> *[[Медиа:05_homework.pdf| 07. Домашнее задание #5]]<br /> ----<br /> <br /> [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1mbVrVXTAXcyzTDdEam3buKGPTvGX8GfzWSLNXwcyliA/edit?usp=sharing Результаты]<br /> <br /> == Рекомендованная литература ==<br /> [http://bwbooks.net/index.php?id1=4&amp;category=math&amp;author=polya-bt&amp;book=1983 ''Поляк Б.Т.'' Введение в оптимизацию]<br /> <br /> [http://premolab.ru/pub_files/pub5/MnexoB89z7.pdf ''Нестеров Ю.Е.'' Методы выпуклой оптимизации]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf ''Boyd S., Vandenberghe L.'' Convex optimization]<br /> <br /> [https://web.stanford.edu/class/msande310/310trialtext.pdf ''Luenberger D., Ye Y.'' Linear and nonlinear programming]<br /> <br /> [http://www.ict.nsc.ru/matmod/files/textbooks/SharyNuMeth.pdf ''Шарый С.П.'' Курс вычислительных методов]<br /> <br /> [http://www.math.spbu.ru/user/gran/BOOK_WIN.pdf ''Граничин О. Н., Поляк Б. Т.'' Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах]</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:05_homework.pdf&diff=13383 2017-10-26T17:36:00Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:05 homework.pdf</p> <hr /> <div>Домашнее задание №5</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:05_homework.pdf&diff=13382 2017-10-26T17:35:03Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:05 homework.pdf</p> <hr /> <div>Домашнее задание №5</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:05_homework.pdf&diff=13379 2017-10-26T15:17:06Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:05 homework.pdf</p> <hr /> <div>Домашнее задание №5</div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:02_solution.pdf&diff=13378 2017-10-26T10:40:32Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:02 solution.pdf</p> <hr /> <div></div>

Malkovskynv http://mit.spbau.ru/sewiki/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:07_gradient_descent.pdf&diff=13377 2017-10-26T08:56:56Z

<p>Malkovskynv: Malkovskynv загрузил новую версию Файл:07 gradient descent.pdf</p> <hr /> <div>Градиентный спуск и его свойства</div>

Malkovskynv