Магистратура
2021/2022
Математические основания компьютерной лингвистики
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Курс обязательный (Компьютерная лингвистика)
Направление:
45.04.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика
Кто читает:
Школа лингвистики
Где читается:
Факультет гуманитарных наук
Когда читается:
1-й курс, 1-4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Сахарова Нина Евгеньевна
Прогр. обучения:
Компьютерная лингвистика
Язык:
русский
Кредиты:
8
Контактные часы:
124
Программа дисциплины
Аннотация
Курс знакомит студентов с основными разделами математики, необходимыми для изучения прикладных дисциплин, развивает логическое мышление и умение оперировать абстрактными понятиями, развивает навык строгих математических рассуждений и доказательств.
Цель освоения дисциплины
- Знакомство студентов со следующими разделами: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и статистика, графы, конечные автоматы и регулярные языки, необходимых для изучения прикладных дисциплин и дальнейшего практического применения.
- Формирование у слушателей ясного представления о базисных понятиях и методах данных разделов.
- Развитие логического мышления и умения оперировать абстрактными объектами, привитие навыков корректного употребления математических понятий и символов для выражения различных количественных и качественных отношений.
- Развитие навыка строгих математических рассуждений и доказательств.
Планируемые результаты обучения
- Владеет простыми техниками интегрирования
- Оценивает параметры линейной регрессии при помощи МНК
- Понимает и умеет использовать метод градиентного спуска
- Понимает основные определения в теории графов, владеет алгоритмом Дейкстры и алгоритмом Чу-Лю-Эдмондса
- Понимает основные определения, касающиеся линейных пространств. Владеет методом Гаусса решения систем линейных уравнений. Работает с матрицами.
- Умеет анализировать функцию и строить график функций
- Умеет использовать формулу Байеса и формулу полной вероятности
- Умеет использовать формулу Мувра-Лапласа
- Умеет использовать центральную предельную теорему для решения задач
- Умеет находить собственные векторы и собственные значение линейного оператора
Содержание учебной дисциплины
- Исследование функций
- Первообразная и интеграл
- Функции нескольких переменных. Частные производные и градиент.
- Вероятность
- Предельные теоремы в теории вероятностей
- Предельные теоремы в теории вероятностей (продолжение)
- Векторные пространства
- Линейные операторы. Билинейные и квадратичные формы.
- Линейные операторы. Билинейные и квадратичные формы (продолжение)
- Теория графов
- Конечные автоматы и регулярные языки
Элементы контроля
- Домашние заданияПересдача домашних заданий не предусмотрена. Домашние задания, сданные после срока, оцениваются так: опоздание в пределах двух часов – штраф 10% от полученной оценки, в пределах суток – штраф 20%, в пределах недели – штраф 50%. Если при проверке работ установлен факт нарушения академической этики, студент получает оценку «0» за данную работу. Работа студента, предоставившего свою работу для списывания, также аннулируется. Домашние задания, сданные через неделю после указанного срока и позже, не принимаются.
- Контрольные работыКонтрольная работа выполняется в режиме closed-book. Контрольная работа включает в себя письменное решение задач. Пересдача и переписывание контрольных работ с целью повышения оценки не предусмотрено. В случае пропуска контрольной работы по уважительной причине вес оценки переносится на экзаменационную работу.
- ЭкзаменПо общим правилам пересдачи экзамена, пропущенного по уважительной причине.
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 1 модуль0.5 * Домашние задания + 0.5 * Контрольные работы
- 2021/2022 учебный год 4 модуль0.3 * Экзамен + 0.26 * Домашние задания + 0.24 * Контрольные работы + 0.2 * 2021/2022 учебный год 1 модуль
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Алексеев, В. Е. Графы и алгоритмы : учебное пособие / В. Е. Алексеев, В. А. Таланов. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 153 с. — ISBN 5-9556-0066-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100593 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Графы и их применение, Оре, О., 2008
- Задачи и упражнения по дискретной математике : учеб. пособие, Гаврилов, Г. П., 2005
- Теория вероятностей и статистика : учеб. пособие для 10 и 11 кл. общеобразоват. учреждений, Тюрин, Ю. Н., 2014
Рекомендуемая дополнительная литература
- Дискретная математика / Н.П. Редькин. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. - 264 с.: 60x90 1/16. (переплет) ISBN 978-5-9221-1093-8, 700 экз. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/208908