Курс лекций «Сложность алгоритмов» (ИСПРАН, 3 курс МФТИ)

Материал из DISCOPAL
(перенаправлено с «Course-3y-ispras»)
Перейти к: навигация, поиск
Короткая ссылка: Course-3y-ispras







Проходим квест:

  • Зарегистрироваться здесь. Залогинится.
  • Зайти на страницу настроек, указать свой email и подтвердить его.
  • На своей личной странице (это не страница настроек, это то, что сверху слева, с иконкой человечка), написать хотя бы ФИО и группу.
    • Боже, как много народу с рассеянным вниманием уже до сюда не дочитывает.
  • Присоединится к телеграмм-группе.
  • Отметится в этом голосовании:

Записываемся на курс «Сложность алгоритмов-2024»?

Да17
94%
Alexpaniman, Dainbow, Danmax2003, Dany, DeGekata, Ermakov, Kosty, Mishaglik, Nemoumbra, Protobarhatus, Schet, Sferf, Stanislav, Taekwandodo, Xdlolik, Гусаков Игорь, КрисУкралРис
Нет1
6%
ArtemMaslov

Вы должны войти в систему, чтобы участвовать в этом голосовании.






Семестровый курс по выбору для студентов 3-го курса ФУПМ МФТИ.

Лекторы
Стас Фомин,



Формат проведения лекций: демонстрация с проектором с параллельным обсуждением, проверка тестами знаний по предыдущим темам. Подразумевается параллельное изучение студентами электронной версии курса, просмотра видео лекций, решение задач.

Ведется список посещений.

В карантинное время — занимаемся самостоятельно по темам из раздела «Фокус», читаем книгу, смотрим видео и слайды, решаем задачи, см. ниже.


Успеваемость зарегистрированных студентов


Книга

На растерзание отдается свежая сборка — можно искать в ней ошибки (они 100% есть — даже орфографические).

Специально искать опечатки смысла мало, проще действовать по принципу WIN-WIN, читать с помощью PDFXChange или другого ридера, позволяющего делать комментарии, делать пометки по ходу чтения и отсылать (каждый день) помеченный вариант на mailto:stas-fomin@yandex.ru. И каждый день скачивать заново — ибо книга будет пересобираться и меняться постоянно.

?

Темы

Пройдено

Усвоим весь объем — вовсе нет.png

Фокус

Может и не будем

На этих страницах слайды презентаций, задачи, и т.п. Замечания по каждой презентации можно (и нужно) писать на вкладку «Обсуждение», для соотвествующего PDF-файла.

В книге (и прошлых лекциях) всего сильно больше, но мы сфокусируемся именно на этих темах — на экзамене спрашивать будем только по ним. Но можно конечно читать и больше, найденные ошибки зачтутся, а знания скорее всего пригодятся на шестом курсе.



Тренировка

Проверь себя, помнишь ли элементарные понятия и факты из курса.

Практика

2021-10-15 Practical Block 2021-11-03 14-27-56 image0.png

Концептуально:

2021-10-15 Practical Block 2021-11-03 15-02-30 image0.png

2021-10-15 Practical Block 2021-11-03 14-24-09 image0.png

(Их там 58)

    • Не нужно брать десятки задач на себя сразу, и освобождайте то, что не получается.
  • Решенное
    • Ну смотрите, как оформлено в прошлые годы
    • Решение на подстранице вашей личной страницы
      • Вики-ссылка на задачу
      • Python-код в «<source lang="python"></source>»
      • Метка «{{checkme}}», когда решите.
2021-10-15 Practical Block 2021-11-03 14-22-47 image0.png

(Их там 11)


  • Как легче решать Python
    • Загрузка данных
    • Выбирайте более свежий CPython или PyPy.

Моделирование труднорешаемых задач

Обязательно посмотрите

Цели: для осеннего курса 2023, где собрались скорее заинтересованные практикой, чем сложностью задач, можно

  • Сделать одну задачу целиком (визуализация, постановка в ЦЛП и сведение от 3SAT)
  • Или пару задач «поверхностно» — постановка + визуализация (это легкая часть), без части про сведение от 3SAT и тестирования (это может быть очень головоломно).
  • Можно сделать и больше, такой же блок, может заменить решение задачи из Моделирование бизнес-задач, если те почему-то не понравились.
  • Может можно будет даже сделать и меньше, если будет сделано качественно (красивая визуализация, или сложная задача и т.п) — т.е. не надо гнать количество, лучше сделать хорошо и красиво.
  • Разумеется, можно использовать все, что найдете в интернете (код, статьи, книги), или подскажут нейросети (но они обычно подсказывают неверно).


Проблема текущих подходов.

Моделирование труднорешаемых задач 2023-04-24 14-45-02 image0.png

Проблема текущих подходов к преподаванию вычислительной сложности и труднорешаемых задач:

  • «ненужная заумь для ботанов»
  • «всякой фигни как матло у нас нет, у нас проектный подход»© (день открытых дверей МФТИ).
  • множество книг, слайдов, видео и т.п. — но все как правило перепев «ГД», на досках или одноразовых веселых видео.
    • но не «живые модели»!

Результат .

  • Нет навыков проверяемых доказательств
  • Не получаются навыки работы с труднорешаемыми задачами.
    • Мучать «эвристики» и «нейросети» не приходя в сознание.
      • «Какая у вас задача» — ну мы тут «GAN» сети пробовали, вот теперь трансформеры… — Задача то какая?


Что делать?.

  • Научится формализованно формулировать
    • ЦЛП
    • 3SAT
  • Использовать решатели
    • ЦЛП (cbc, coin, SCIP, CPLEX, GUROBI, COPT, MIPT…)
    • SAT (см. SAT-Races [1]).

Тогда можно .

  • Часто решить задачу для реальных данных сходу
    • Или покрутить постановку чтобы задача решалась (релаксация бизнес-ограничений).
  • Начать тестировать
    • Алгоритмы полиномиальные в среднем
    • Приближенные алгоритмы с гарантией точности
    • Вероятностные алгоритмы
    • Эвристики
  • Доказать труднорешаемость
    • Конструктивное сведение кодом, тестирование
    • Потом статья с объяснением.

Конструктивные алгоритмические доказательства .

Что вы получите .

  • → Бизнес-аналитик-алгоритмист! (нарасхват!)
  • → Курсовые-дипломы-статьи в JN
    • В любой ситуации

С чем работаем .

  • Настоящие классические задачи в одном месте (ГД+ВК+…)
    • Open Classic Hard Problems
      • Не пугайтесь, вам достаточно изучить одну задачу… но можно и все.
        • Не «книга, толщиной защищающая от прочтения»
  • Там (см. беджики-ссылки)
    • Постановки
    • Наброски ноутбуков для всех задач в Lab17
    • Частично готовая модель
        • тестовые данные (генератор)
        • визуализация
        • сведение к ЦЛП через Pyomo
        • сведение с 3SAT к задаче
        • вероятностное тестирование
        • видео с разьяснениями

Начать с простого .

Ваш квест .

  • Pyomo-сведение к ЦЛП → PyomoLogo.png — есть Pyomo-формулировка для ЦЛП., Data-vis-logo.png — есть тестовые данные и визуализация.
  • 3SAT-сведение к задаче → Npc-reduction-python-logo.png — есть сведение на Python NP-полной задачи к данной.
  • Вероятностное тестирование → Yes-you-can-icon.png Можно доработать — сделать Вероятностное тестирование NPC-сведения!
  • Можно
    • все для одной задачи,
    • можно для разных (исправление ошибки или улучшение — ОК)
Желательно напрямую с 3SAT .

Без классического дерева сведения (но можно копировать функции сведения тех задач).

Моделирование труднорешаемых задач 2023-04-27 00-05-30 image0.png

Как с этим работаем .

  • Выбирайте задачи из Open Classic Hard Problems, переходите к редактированию по «Беру…» →
    • Зарезервированные задачи просто помечаются в том же списке, для простоты.
      • Если видите, что зарезервировано кем-то в прошлом году — можно снять чужое резервирование, и поставить свое.
    • Воркфлоу «взятия задачи» аналогичен блоку «Практикуемся_В_Алгоритмах»
    • Только здесь, в вики, на «странице решения» обсуждаем постановку (если что-то непонятно), а решением будет юпитер-ноутбук в Lab17.
  • Всего должно хватать в нашем Lab17
  • Как поотлаживаться локально через VSCode — потом.

Еще раз обо всем этом на одном слайде .

Файл:Idea-hard-problems-course.svg

Картинка в полный размер

Кому надо 10-баллов — запишите видеоролики по вашим питон-ноутбукам, см. Blog:Advanced Algorithms/2022-12-01 Кто решил бизнес-задачи, запишите по ним видеоролики

Теоретические упражнения

Достаточно 3 задач из двух тем.

  • Нужно быть залогиненным
    • Скрыто из интернета
  • Надо решить N задач из M разных разделов.
  • Либо одну бонусную задачу — считаем, что ее решение закрывает квест.
  • Выбирайте задачи из Open Exercises, переходите к редактированию по «Беру…»
    • помечайте их как {{reserve-task|~~~~~}}
    • Решение на подстранице вашей личной страницы
      • Вики-ссылка на задачу
      • Решение — можно использовать текст, латех целиком внутри тега «latex», или просто вставки математики внутри тега «m»
      • На худой конец — очень аккуратно оформить на листочке, сфотографировать, загрузить файлы (разберетесь).
      • Метка «{{checkme}}», когда решите.
      • Внизу вставка всего этого по клику →
  • Они попадут в Категория:На проверку
  • Все как обычно в наших квестах.


Бонусные квесты

Простые

«Ката» на Python

Бонусный квест, для тех, кто совсем не не уверенно владеет Python (ну или считает, что презирает и т.п.). Просто зарегистрируйтесь выполните половину простых упражнений из https://exercism.org/tracks/python, ну и как-то покажите это преподавателю. Можете выбирать более сложные или более простые, неважно.

Бонус — 2 балла.

  • Это точно несложно — почти не надо думать, включить Lo-Fi музыку, тренировать параллельно слепую печать, можно (и даже полезно) подглядывать в Community Solutions — можно узнать много нового, поставить стиль — так что это и полезно.
  • Заодно разберетесь с инфраструктурой exercism (возможно поставите его клиента и т.п.) и заинтересуетесь другими языками — там много того, что может пригодится в хардкорном Computer Science и IT (Haskell, C/C++, Rust).
  • Как и любой бонус, полезно для тех, кто слабо заинтересовался курсами (ну или сильно загружен по жизни), не ходит на семинары, и т.п. — ну это базовая грамотность, которую можно легко тренировать в любое время и любом состоянии.

Среднесложно

Изучение тестов по Computer Science

Исследовательские

Разбор статей

Важный квест, для тех, кто не хочет ограничится инженерным IT-уровнем.

  • Цель — попробовать разобраться в свежей статье, связанной с темой курса.
    • Понять постановку, описать максимально просто (оформляем на русском)
      • Чем больше иллюстраций — тем лучше, мы никак не ограничены.
      • Ссылки на видео, другие лекции, все что найдете в процессе разбора — ограничений нет.
    • Если есть доказательства — понять основные идеи
    • Если алгоритм — попробовать реализовать.

В процессе

  • Всяко научитесь пользоваться интерфейсом баз статей researchgate, citeseer, arxiv
  • Возможно найти опровержение или написать новую статью.
  • Поймете, как писать правильную понятную статью, ну или как не писать непонятную.


Оформлять можно

  • Вики-статьи (шаблон набросан, презентация получится сама)
    • Ну и опыт MediaWiki-разметки полезен — кроме Wikipedia, это самая распространенная вики-разметка (вики системы институтов, компаний, баз знаний), и наверно самая используемая плоская разметка, после Markdown (хелп тут).
  • git-репо где угодно с beamer-презентацией или jupyter-ноутбук (возможно погрузим в какую-нибудь лабу для быстрой совместной работы).
  • Выбираете «незанятую» страницу из Категория:Разбор актуальных статей
  • «Резервируете» ее.
  • Работаете, можете меня пинговать — буду смотреть-поправлять в процессе.
    • Если вот знаете интересную статью, как-то связанную (темы, задачи — сложность, алгоритмы в среднем и т.п.) — можете договорится (свяжитесь), и разбирать ее.
  • Бонус — 3-6 баллов (от качества и сложности).


Для избранных

  • Обычно согласовывается с посещающими студентами, выбор некой темы, связанной и с алгоритмами, сложностью и областью научно-практических интересов студента.


Книга

Специальная верстка для чтения с ноутбуков и КПК:

  • альбомная ориентация
  • крупные беззасечные шрифты

Кому не нравится — пишите обоснованные протесты (почему, конструктивные предложения).

Пишите замечания по содержимому — про проблемы с версткой и библиографией не писать, все там только в процессе.

File:book-advanced-algorithms.pdf

Смешное — реакция «обычных программистов»


Примечания и ссылки

Полезная сопутствующая литература по курсу.



[ Хронологический вид ]Комментарии

Здесь можно писать вопросы к курсу

— Стас Фомин • 27 марта 2014 в 09:32

Войдите, чтобы комментировать.

Источник — «https://discopal.ispras.ru/index.php?title=Курс_лекций_«Сложность_алгоритмов»_(ИСПРАН,_3_курс_МФТИ)&oldid=29088»