RU ENG
Учебное пособие
Рекомендовано для обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика» факультета вычислительной математики и кибернетики, студентов направления «Вычислительные методы и методика моделирования» филиала МГУ имени М. В. Ломоносова в г. Сарове, а также будет полезно студентам и аспирантам физико-математических специальностей.
Обратите внимание! Если Вы покупаете электронное издание, лучше зарегистрироваться на сайте и запомнить данные для входа в личный кабинет. Ссылка на книгу будет доступна в Вашем личном кабинете в разделе "Купленные электронные товары" и прислана Вам на почту, но некоторые почтовые серверы не пропускают письма со ссылками.
Печатается по решению Редакционно-издательского совета факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова
Настоящее пособие содержит методические материалы, в качестве введения в курсе формулируются необходимые базовые сведения об алгоритмах построения малоранговых матричных разложений (LU, QR, SVD, адаптивная крестовая аппроксимация, рандомизированные методы линейной алгебры), крайне важных для дальнейшей работы студентов с тензорными разложениями. Дополнительно слушателям курса рассказывается о применениях матричных и численных методов в задачах теории графов, решения систем кинетических уравнений типа Смолуховского и глобального анализа чувствительности многомерных функций. Основное содержание курса посвящено трём популярным видам тензорных разложений (каноническому, Таккера и тензорному поезду) и их применениям в современных задачах вычислительной математики и анализа данных.
Издание предназначено для обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика» факультета вычислительной математики и кибернетики, студентов направления «Вычислительные методы и методика моделирования» филиала МГУ имени М. В. Ломоносова в г. Сарове, а также будет полезно студентам и аспирантам физико-математических специальностей.
доктор физико-математических наук,
Автор более 120 научных публикаций, в том числе 6 книг.
подробнее, ещё книгикандидат физико-математических наук,
Имеет опыт работы в проектах Российского фонда фундаментальных исследований, Российского научного фонда, фонда Nordforsk и по контрактам с компаниями Huawei, РусАгро, MailRu/Vk.
подробнее, ещё книгиРецензенты
Осинский А. И. — кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Сколковского института науки и технологий
Желтков Д. А. — кандидат физико-математических наук, научный сотрудник института вычислительной математики им. Г. И. Марчука Российской академии наук, ассистент кафедры вычислительных технологий и моделирования факультета ВМК МГУ имени М.В.Ломоносова
