School of Software Engineering

Regular version of the site

Publications

Book

The EG-TD3 Machine Learning Architecture: Evolutionary-Guided Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient

Djambong Tenkeu H.

Vol. 38. Prt. 1. Iss. 4. Institute for System Programming of the RAS, 2026.

Article

Synthesis of Acyclic Models for Processes Without Repeating Events

Joulitov A.K., Lomazova I.A.

Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2026. Vol. 38. No. 4(2) . P. 215-224.

Book chapter

An LLM-Based Approach for Creating Multi-agent Systems

Rezunik L., Alexandrov D., Mikhail Prozorskiy.

In bk.: Intelligent Decision Technologies. Proceedings of the 17th KES-IDT 2025 Conference. Vol. 450. Cham: Springer, 2026. P. 81-91.

Working paper

Approach to Designing CV Systems for Medical Applications: Data, Architecture and AI
In press

Ryabtsev D., Vasilyev Boris, Shershakov S.

Computer Science ::Computer Vision and Pattern Recognition. 2501.14689. arXiv, 2025

All publications

Delivered by:: School of Software Engineering

Type:: Elective course

When:: 1 year, 2, 3 module

Instructor

Zhukova, Galina

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Компьютерный практикум по алгебре в Python представляют собой выполнение на компьютере лабораторных работ по пройденным занятиях по алгебре темам. Лабораторные работы посвящены таким темам, как решение системы линейных уравнений, применение решения СЛАУ в задачах аналитической геометрии, линейные операторы, квадратичные формы, использование квадратичных форм в анализе кривых и поверхностей второго порядка, комплексные числа. Использование таких модулей Python как SymPy и Numpy позволяет быстро находить решение задач большой размерности, легко оперировать с большими числами, упрощать громоздкие символьные выражения. Изученные на практических занятиях инструменты могут быть использованы для проверки правильности решения домашних работ.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины «Компьютерный практикум по алгебре на Python» является приобретение студентами навыков решения наиболее важных с прикладной точки зрения задач линейной алгебры и аналитической геометрии с помощью интегрированных программных пакетов, автоматизирующих математические расчеты.

Планируемые результаты обучения

Исследовать кривые и поверхности второго порядка
Осуществлять переход к новому базису
Исследовать взаимное расположение прямых и плоскостей средствами Python
Контролировать точность вычислений в Python
Находить корни многочленов в Python
Уметь проводить вычисления в Python
Уметь решать системы линейных уравнений средствами Python

Содержание учебной дисциплины

Вычисления в Python
Программирование в Python
Решение СЛАУ в Python (Sympy)
Аналитическая геометрия в Python
Линейные операторы
Квадратичные формы
Комплексные числа
Контроль точности вычислений

Элементы контроля

Работа на семинаре (ЛР1)
Работа на семинаре (ЛР2)
Работа на семинаре (ЛР3)
Работа на семинаре (ЛР4)
Работа на семинаре (ЛР5)
Работа на семинаре (ЛР6)
Работа на семинаре (ЛР7)
Работа на семинаре (ЛР8)
Работа на семинаре (ЛР9)
Работа на семинаре (ЛР10)
Работа на семинаре (ЛР11)
Работа на семинаре (ЛР12)
Работа на семинаре (ЛР13)
Работа на семинаре (ЛР14)
Работа на семинаре (ЛР15)
Работа на семинаре (ЛР16)
Работа на семинаре (ЛР17)
Экзамен (Э)
Экзамен письменный, без прокторинга. Задания выполняются студентами и отправляются преподавателю на проверку

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 3 модуль
Окончательная оценка = Округление(1/34 *(ЛР1+... +ЛР17)+ 1/2 * Экз) - Окончательная оценка за дисциплину

Список литературы

Авторы

Жукова Галина Николаевна

Computer Practicum on Algebra in Python