Программа для поступления в Школу анализа данных
Версия 2019 года
Алгебра
- Подстановки. Определение подстановки, четность подстановок. Произведение подстановок, разложение подстановок в произведение транспозиций и независимых циклов.
- Комплексные числа. Геометрическое изображение, алгебраическая и тригонометрическая форма записи, извлечение корней, корни из единицы.
- Системы линейных уравнений. Прямоугольные матрицы. Приведение матриц и систем линейных уравнений к ступенчатому виду. Метод Гаусса.
- Линейная зависимость и ранг. Линейная зависимость строк (столбцов). Основная лемма о линейной зависимости, базис и ранг системы строк (столбцов). Ранг матрицы. Критерий совместности и определенности системы линейных уравнений в терминах рангов матриц. Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений.
- Определители. Определитель квадратной матрицы, его основные свойства. Критерий равенства определителя нулю. Формула разложения определителя матрицы по строке (столбцу).
- Операции над матрицами. Операции над матрицами и их свойства. Теорема о ранге произведения двух матриц. Определитель произведения квадратных матриц. Обратная матрица, ее явный вид (формула), способ выражения с помощью элементарных преобразований строк.
- Векторные пространства; базис. Векторное пространство, его базис и размерность. Преобразования координат в векторном пространстве. Подпространства как множества решений систем однородных линейных уравнений. Связь между размерностями суммы и пересечения двух подпространств. Линейная независимость подпространств. Базис и размерность прямой суммы подпространств.
- Линейные отображения и линейные операторы. Линейные отображения, их запись в координатах. Образ и ядро линейного отображения, связь между их размерностями. Сопряженное пространство и сопряженные базисы. Изменение матрицы линейного оператора при переходе к другому базису.
- Билинейные и квадратичные функции. Билинейные функции, их запись в координатах. Изменение матрицы билинейной функции при переходе к другому базису. Ортогональное дополнение к подпространству относительно симметрической билинейной функции. Связь между симметрическими билинейными и квадратичными функциями. Существование ортогонального базиса для симметрической билинейной функции. Нормальный вид вещественной квадратичной функции. Закон инерции.
- Евклидовы пространства. Неравенство Коши-Буняковского. Ортогональные базисы. Ортогонализация Грама-Шмидта. Ортогональные операторы.
- Собственные векторы и собственные значения. Собственные векторы и собственные значения линейного оператора. Собственные подпространства линейного оператора, их линейная независимость. Условие диагонализируемости оператора.
Литература
[1] Кострикин А.И. Введение в алгебру, 1977, Наука.
[2] Кострикин А.И. Введение в алгебру, ч. I,II, 2000, Физмат,.лит.
[3] Курош А.Г. Курс высшей алгебры, 1975, Наука.
[4] Винберг Э.Б. Курс алгебры, 1999, 2001, Факториал.
[5] Сборник задач по алгебре под редакцией Кострикина А.И. / И.В. Аржанцев, В.А. Артамонов, Ю.А. Бахтурин и др. — МНЦМО Москва, 2009
[1] Кострикин А.И. Введение в алгебру, 1977, Наука.
[2] Кострикин А.И. Введение в алгебру, ч. I,II, 2000, Физмат,.лит.
[3] Курош А.Г. Курс высшей алгебры, 1975, Наука.
[4] Винберг Э.Б. Курс алгебры, 1999, 2001, Факториал.
[5] Сборник задач по алгебре под редакцией Кострикина А.И. / И.В. Аржанцев, В.А. Артамонов, Ю.А. Бахтурин и др. — МНЦМО Москва, 2009
Математический анализ
- Пределы и непрерывность. Пределы последовательностей и функций. Непрерывные функции.
- Ряды. Числовые и функциональные ряды. Признаки сходимости (Даламбера, Коши, интегральный, Лейбница). Абсолютно и условно сходящиеся ряды.
- Дифференцирование. Дифференцирование функций. Применение производной для нахождения экстремумов функций. Формула Тейлора.
- Функции многих переменных. Частные производные. Градиент и его геометрический смысл. Гессиан. Метод градиентного спуска. Поиск экстремумов функций от многих переменных.
- Интегрирование. Определенный и неопределенный интегралы. Методы интегрирования функций. Первообразные различных элементарных функций. Кратные интегралы (двойные, тройные), замена координат, связь с повторными.
- Элементы функционального анализа: нормированные, метрические пространства, непрерывность, ограниченность.
Литература
[1] Архипов Г. И., Садовничий В. А., Чубариков В. Н. Лекции по мат. анализу. Изд-во Университет, 1999.
[2] Зорич В. А. Математический анализ. Часть I. М.: Наука, 1981. 544 с. Часть II. М.: Наука, 1984. 640 с.
[3] Кудрявцев, Л.Д., Курс математического анализа (в трех томах). Т. 1. Дифференциальное и интегральное исчисления (функций одной переменной. Т. 2. Ряды. Дифференциальное и интегральное исчисления (функций! многих переменных. Т. 3. Гармонический анализ. Москва, Изд-во Высшая школа, 1981.
[4] Демидович, Б. П, Сборник задач и упражнений по .математическому анализу. Изд-во АСТ, 2007.
[1] Архипов Г. И., Садовничий В. А., Чубариков В. Н. Лекции по мат. анализу. Изд-во Университет, 1999.
[2] Зорич В. А. Математический анализ. Часть I. М.: Наука, 1981. 544 с. Часть II. М.: Наука, 1984. 640 с.
[3] Кудрявцев, Л.Д., Курс математического анализа (в трех томах). Т. 1. Дифференциальное и интегральное исчисления (функций одной переменной. Т. 2. Ряды. Дифференциальное и интегральное исчисления (функций! многих переменных. Т. 3. Гармонический анализ. Москва, Изд-во Высшая школа, 1981.
[4] Демидович, Б. П, Сборник задач и упражнений по .математическому анализу. Изд-во АСТ, 2007.
Комбинаторика
- Основные правила комбинаторики. Правило подсчета количества комбинаторных объектов. Принцип Дирихле. Примеры.
- Множества. Круги Эйлера, операции на множествах. Формула включений и исключений. Примеры.
- Сочетания. Размещения, перестановки и сочетания. Бином Ньютона. Треугольник Паскаля. Сочетания с повторениями.
Литература
[1] Виленкин Н.Я. Комбинаторика. М., Наука, 1969.
[2] С.А. Генкин, И.В. Итенберг, Д.В. Фомин. Ленинградские математические кружки, 1994.
[1] Виленкин Н.Я. Комбинаторика. М., Наука, 1969.
[2] С.А. Генкин, И.В. Итенберг, Д.В. Фомин. Ленинградские математические кружки, 1994.
Теория вероятностей
- Основные понятия теории вероятностей. Определение вероятностного пространства, простейшие дискретные случаи (выборки с порядком и без него, упорядоченные и неупорядоченные), классическая вероятностная модель. Случайная величина, функция распределения.
- Условные вероятности. Определение условной вероятности, формула полной вероятности, формула Байеса.
- Математическое ожидание, дисперсия, корреляция. Определение математического ожидания, дисперсии, ковариации и корреляции, их свойства.
- Независимость событий. Попарная независимость и независимость в совокупности.
- Основные теоремы теории вероятностей. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.
- Распределения. Стандартные дискретные и непрерывные распределения, их математические ожидания, дисперсии и свойства:
• биномиальное;
• равномерное;
• нормальное;
• пуассоновское;
• показательное;
• геометрическое.
• равномерное;
• нормальное;
• пуассоновское;
• показательное;
• геометрическое.
Литература
[1] Гнеденко, Б. В. Курс теории вероятностей, УРСС. М.: 2001.
[2] Гнеденко Б. В., Хинчин А. Я. Элементарное введение в теорию вероятностей, 1970.
[3] Ширяев, А. Н. Вероятность, Наука. М.: 1989.
[4] Севастьянов Б. А., Курс теории вероятностей и .математической статистики, Ч М.: Наука, 1982.
[5] Севастьянов, Б. А., Чистяков, В. П, Зубков, А. М. Сборник задач по теории вероятностей, М.: Наука, 1986.
[1] Гнеденко, Б. В. Курс теории вероятностей, УРСС. М.: 2001.
[2] Гнеденко Б. В., Хинчин А. Я. Элементарное введение в теорию вероятностей, 1970.
[3] Ширяев, А. Н. Вероятность, Наука. М.: 1989.
[4] Севастьянов Б. А., Курс теории вероятностей и .математической статистики, Ч М.: Наука, 1982.
[5] Севастьянов, Б. А., Чистяков, В. П, Зубков, А. М. Сборник задач по теории вероятностей, М.: Наука, 1986.
Программирование, алгоритмы и структуры данных
(предполагается владение одним из основных языков программирования, предпочтительным является C/C++)
- Простейшие конструкции языка программирования. Циклы, ветвления, рекурсия.
- Анализ алгоритмов. Понятие о сложности по времени и по памяти. Асимптотика, О-символика. Инварианты, пред- и пост- условия. Доказательство корректности алгоритмов.
- Простейшие структуры данных. Массивы, стеки, очереди, связные списки. Сравнение временных затрат при различных типах операций.
- Строки и операции над ними. Представление строк. Вычисление длины, конкатенация.
- Сортировки. Нижняя теоретико-информационная оценка сложности задачи сортировки. Алгоритмы сортировки вставками, пузырьком, быстрая сортировка, сортировка слиянием. Оценка сложности.
- Указатели. Указатели и динамическое управление памятью.
Литература
[1] Шень А. Программирование: теоремы и задачи. МЦМНО, 2007.
[2] Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. Изд-во Невский диалект,, 2005.
[3] Керниган Б., Ритчи Д. Язык программирования С. Изд-во Вильямс, 2008.
[4] Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ, 2-е издание. - М. Издательский дом Вильямс, 2005.
[5] http://en.wikipedia.org/wiki/Code_Complete
[6] http://en.wikipedia.org/wiki/Design_Patterns
[7] http://www.amazon.es/Effective-Specific-Programs-Professional-Computing/dp/0321334876
[1] Шень А. Программирование: теоремы и задачи. МЦМНО, 2007.
[2] Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. Изд-во Невский диалект,, 2005.
[3] Керниган Б., Ритчи Д. Язык программирования С. Изд-во Вильямс, 2008.
[4] Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ, 2-е издание. - М. Издательский дом Вильямс, 2005.
[5] http://en.wikipedia.org/wiki/Code_Complete
[6] http://en.wikipedia.org/wiki/Design_Patterns
[7] http://www.amazon.es/Effective-Specific-Programs-Professional-Computing/dp/0321334876
Анализ данных
- Основные задачи машинного обучения: классификация, регрессия, ранжирование, кластеризация. Обучение с учителем и без учителя.
- Предобработка и очистка данных. Работа с пропущенными значениями.
- Feature Engineering. Работа с категориальными признаками.
- Переобучение: как его обнаружить и как с ним бороться. Разделение на обучающую и тестовую выборки. Методы регуляризации.
- Сравнение моделей. Метрики в задачах классификации и регрессии. Методология подбора гиперпараметров.
- Основные модели классификации и регрессии: линейные модели, решающие деревья. Ансамбли алгоритмов.