Самостоятельная работа Статические и динамические меры сложности алгоритма. Трудности с точки зрения времени и памяти

Самостоятельная работа

	Статические и динамические меры сложности алгоритма. Трудности с точки зрения времени и памяти
	Оценка алгоритмов в наихудшем и среднем случаях
	Плоские и логарифмические критерии сравнения при оценке временной и объемной сложности алгоритмов.
	Методы представления последовательностей, наборов, деревьев, графов.
	Сравнение методов приближенного интегрирования с точки зрения точности и объема вычислений.
	Оценка методов приближенного решения алгебраических и трансцендентных уравнений по скорости сходимости.
	Методы приближенного решения систем линейных алгебраических уравнений. Условия сходимости.
	Каноническое вид задач линейного программирования. Симплексный метод.
	Метод Фурье в цифровой обработке решении информации. Спектральный анализ.
	Методы динамического программирования в статистической обработке информации и прогнозировании
	Обход графов в глубину и ширину.
	Жадный алгоритм Крускала для построения самого дешевого остовного дерева графов.
	Алгоритмы Прима-Дейкстры. Оценка со временем.
	“Алгоритмы «разделяй и властвуй».
	Понятие о классах P и NP, NP-полных задачах.
	Критерии оценки алгоритма. Примеры оценки времени и объема.
	Формулы Ньютона-Котеса в приближении интегралов. Идея и процедура ошибки.
	Формулы Гаусса в приближении интегралов. Идея и процедура ошибок. Эффективность
	Короткая преобразования множеств. Их примеры и их практическое применение
	Сравнение методов деления пополам и хорда по эффективности при приближенном решении алгебраических и трансцендентных уравнений
	Сравнение методов хорда и Ньютона по эффективности при приближенном решении алгебраических и трансцендентных уравнений
	Рекомендации по построению метода итераций и его эффективных вариантов при приближенном решении алгебраических и трансцендентных уравнений
	Норма Матрицы и методы ее определения
	Методы простой итерации и Зейделя для решения систем линейных алгебраических уравнений, условия их сходимости.
	Основные понятия опорного решения задач линейного программирования, методы их определения.
	Двойственная задача для задач линейного программирования, ее формулировка и анализ экономических последствий.
	Спектральный анализ цифровой информации и его применение при решении практических задач
	Методы построения дерева графа и оценки сложности.
	Оценить количества шагов, необходимых для вычисления определителей.
	Оценка количества шагов, необходимых для точного решения системы линейных алгебраических уравнений.