Jupyterization — различия между версиями

Версия 11:23, 16 октября 2019

Квест «Юпитеризация».

Выберите свежую статью связанную с алгоритмами курса, и постарайтесь сделать jupyter-ноутбук-презентацию, сконцентрированную на:

• Донесении основной идеи — зачем это, для чего применяется.
• Реализации там алгоритма на Python
  • Визуализация его работы (графы, матрицы, возможно анимация)
    • Демонстрация работы на худших случаях, лучших, в среднем.
  • Переписывать доказательства теорем не обязательно (если не видите метод упрощения), но формулировки — показать и разьяснить.
• Делать можно в любых сервисах
  • http://colab.research.google.com
  • http://datalore.io
  • http://cocalc.com
  • Просто в локальном Jupyter, но тогда публикуйте на github.

Подразумевается, что его преподаватель сможет удаленно отревьювить, писать комментарии (возможно созвон по Zoom и т.п.). В конце — выступление минут на 20-30-40 перед студентами, рассказ-защита темы.

Статьи

Выбрав статью, подпишите сбоку четыремя тильдами «~~~~», это будет означать, что вы ее застолбили за собой. Можно брать и несколько, но лучше по очереди^[1], в общем, давайте сначала сделаем по одной, но максимально добротно и качественно.

• «Approximability of Adaptive Seeding under Knapsack Constraints (2015)»^{скачать}

• «An Evolutionary Path Relinking Approach for the Quadratic Multiple Knapsack Problem (2015)»^{скачать}

• «Column generation strategies and decomposition approaches to the size robust multiple knapsack problem (2015)»^{скачать}

• «Optimizing some constructions with bars: new geometric knapsack problems (2014)»^{скачать}