Курс «Эффективные алгоритмы» для МФТИ

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
Короткая ссылка: Advanced-algorithms


Курс лекций «Эффективные алгоритмы» для 6 курса МФТИ.


Преподаватель
С.А. Фомин


Для ФУПМов 6 курса, желающих записаться на курс по выбору «Эффективные алгоритмы», нужно:

  • 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 «Advanced Algorithms-2024»?

Да13
100%
ADanilenko, Akazikov, Eavladimirov, Evvnes, Isypovi, Kdzelenova, LunevLA, MariaZharova, Markvernikov, Ssyrovatkin, Vladyur, VoyakinaES, Yaroslav Klimov М05-304Б
Нет0
0%

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

  • Первое установочное занятие будет 6 сентября, в 18-30 в 907 КПМ


Формат flipped classroom — т.е. по существующим материалам не будем повторять лекции, встречаться будем только для семинаров, и активной работы (решение задач, разбор сложных моментов, что-нибудь интересное придумаю) по заранее изученным материалам.


Вопросы пишите на почту, или задавайте в группе.


Успеваемость зарегистрированных студентов

В списке вы можете видеть разные цифры, отражающие вашу активность по темам курса. В конце — некоторые суммарные метрики, рассчитанные по волшебным формулам.

Если вы в зеленой группе — вы кандидат на «отлично автоматом».


Содержание

Блок 1 — Алгоритмическая 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 93)

    • 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 36)


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

Блок 2 — «Бизнес-моделирование»

Моделирование труднорешаемых задач и решение из промышленными солверами. Концептуально:

  • Win-Win!
  • Бизнес-аналитикам, алгоритмистам, прожект и продукт-менеджерам.
  • 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.
  • Надо решить одну! задачу, но очень желательно сделать это красиво!
    • Если все совсем шикарно — бонусные очки (если задача окажется сложной — тоже).
  • Идем на Lab17
  • «adv2022-course-pyomo-business-optimization» — курсы.
    • Если совсем новые в юпитер-ноутбуках — см. jupyter-intro
    • Параллельно можно смотреть воркшоп по Pyomo
    • Можно править, комментировать, но без вандализма, полезные улучшения (визуализации, исправления ошибок → бонус).
    • Там будет видео в каждом питон-ноутбуке.
  • Оформляем свои ноутбуки в папке «homeworks-2023», заведите там подпапку по вашему логину, желательно без пробелов.
  • Учимся на готовых решениях коллег - Решенные бизнес задачи, ну и в папке «optprob»


Блок 3 — 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 «лаборатории»..
  • Текущая лаборатория
    • Lab22
    • Lab17 заболела (и может сдохла).
  • Как поотлаживаться локально через VSCode — потом.

Еще раз обо всем этом на одном слайде .

Файл:Idea-hard-problems-course.svg

Картинка в полный размер

Блок 4 — Теоретический

Необязательно (если вы набрали нужные баллы другими блоками), но может быть полезно, у кого аллергия к коду, Pyomo, а хочется что-то читать и решать, как в старые добрые времена. Тут буду упражнения, и простые темы, по которым будут тесты.


Бонусные квесты

Визуализация алгоритмов

Опциональный квест.

  • Но которым можно закрыть и весь курс!

Проблема текущих подходов.

См. доклад PyAlgovizualizer — эффективное преподавание алгоритмов

Почему это вам полезно практически? .

  • VSCode / CodeServer
  • Python — борьба за
    • компактность-лаконичность-понятность
    • эффективность
  • Matplotlib (Must for бизнес-аналитик-алгоритмист!)
  • Формулы LaTeX
  • OBS и навыки видеодокументирования

Полезно для других блоков .


Почему это вам удобно .

  • Вы уже решили задачи для визуализации
    • хорошо их помните
    • можно их сделать блестящими (ну или наконец понять)!
  • Вся среда настроена, коллаборативная, можете помогать друг-другу.
  • Хватит чтобы закрыть весь курс
    • В 2024ом, по 1 баллу за визуализацию, итого → 8 задач, (2+8) = 10.
      • Потом может быть меньше, посмотрим.

Что делать?.

  • Изучить визуализацию алгоритмов с PyVisualizer
    • Проект «algo-visual» на алгоритм.испран.рф (ну или где-то еще), файл «contributing.md»
  • Заведите подпапку «algo-visual/homeworks/2024/ВашЛогинНаDiscopal»
  • Там создавайте файлы визуализированных алгоритмов, с названиями как у LC задачи
  • Можно смотреть, как задачу визуализировали другие — подсмотрите идеи.

Воркфлоу.

Пометьте соотвествующее «решение» «на проверку», как в «Практикуемся В Алгоритмах»

  • написав что есть визуализация.
  • Я проверю, возможно будет фидбек, как при решении.

Когда все ОК

  • Запишите видео «прохождения с объяснением» с помощью OBS
    • можно выложить и подшить ссылку, или просто прислать

Получить фидбек — и повторить!

Изучение тестов по Computer Science

ТеорУпражнения

Осенью 2024 достаточно 4 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.

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.





ТеорТемы

Тут отобраны только детские темы про алгоритмы, никакой сложности, будем проверять, то что вы их читали тестами на созвонах — и так, можно будет набрать «переключающий балл» (отберем персентилями по сумме всех результатов). Плюс можно еще балл за задачи, ну или как-то вместе может они наберут балл, или как-то учтется в 10-бальной оценке.

Замечания по каждой презентации можно (и нужно) писать на вкладку «Обсуждение», для соответствующего PDF-файла.


Материалы

Наверно не пригодятся для курса 2022 года.

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

Book-advanced-algorithms.pdf

Смешное — реакция «обычных программистов»


Примечания и ссылки

  • Рекомендуется прочитать хотя бы первые лекции по введению в Python и научные вычисления.

Полезная сопутствующая литература по курсу.


[ Хронологический вид ]Комментарии

Можно ввести какое-то ограничение на количество забронированных задач? Люди бронируют по 10 задач и за неделю не делают ни одной из них.

— Глеб Фоков • 7 ноября 2020 в 14:48

Да, я учел, ваш коммент, стал «срубать блокировки» старше 5 дней. Ограничение по количеству увы, в таком простом ворфлоу сделать сложно, остается рассчитывать на разумность и совесть (что не залочит все задачи) участников.

— Стас Фомин • 17 декабря 2020 в 14:53

Войдите, чтобы комментировать.

Источник — «https://discopal.ispras.ru/index.php?title=Курс_«Эффективные_алгоритмы»_для_МФТИ&oldid=29695»