Lineær algebra: fra idé til formel - gratis kurs fra Open Education, opplæring 6 uker, fra 6 til 7 timer per uke, Dato: 3. desember 2023.
Miscellanea / / December 09, 2023
National Research University Higher School of Economics er et forskningsuniversitet som utfører sitt oppdrag gjennom vitenskapelig-pedagogiske, prosjekt-, ekspertanalytiske og sosiokulturelle aktiviteter basert på internasjonal vitenskapelig og organisatorisk standarder.
Vi anerkjenner oss selv som en del av det globale akademiske fellesskapet; vi anser internasjonalt partnerskap og engasjement i global universitetsinteraksjon som nøkkelelementer i vår bevegelse fremover. Som et russisk universitet jobber vi til beste for Russland og dets innbyggere.
Universitetet vårt er et team av forskere, ansatte, doktorgradsstudenter og studenter som kjennetegnes av en intern forpliktelse til å opprettholde høye akademiske standarder i sine aktiviteter. Vi streber etter å gi de mest gunstige betingelsene for utviklingen av hvert medlem av teamet vårt.
Våre verdier:
- Jakten på sannheten
- Samarbeid og interesse for hverandre
- Ærlighet og åpenhet
- Akademisk frihet og politisk nøytralitet
- Profesjonalitet, selvkrav og ansvar
- Aktiv offentlig stilling
I dag er Higher School of Economics:
- 4 CAMPUS: MOSKVA, ST. PETERSBURG, NIZHNY NOVGOROD, PERM
- ~7000 LÆRERE OG FORSKER
- 50 400+ELEVER
- 100 800 NYKENDTE
Et nytt element i det russiske utdanningssystemet - åpne nettkurs - kan overføres til ethvert universitet. Vi gjør dette til en reell praksis, og utvider utdanningsgrensene for hver student. Et komplett utvalg av kurs fra ledende universiteter. Vi jobber systematisk med å lage kurs for den grunnleggende delen av alle opplæringsområder, for å sikre at ethvert universitet enkelt og lønnsomt kan integrere kurset i sine utdanningsprogrammer.
"Open Education" er en pedagogisk plattform som tilbyr massive nettkurs fra ledende russisk universiteter som har gått sammen for å gi alle muligheten til å få høyere utdanning av høy kvalitet utdanning.
Enhver bruker kan ta kurs fra ledende russiske universiteter helt gratis og når som helst, og studenter ved russiske universiteter vil kunne telle læringsresultatene ved deres universitet.
Boris Demeshev er universitetslektor ved Institutt for matematisk økonomi og økonometrikk, Institutt for anvendt økonomi. Han ble uteksaminert fra bachelor- og mastergradene ved Handelshøyskolen i 2003 med en grad i matematiske metoder for økonomisk analyse.
Boris har lang erfaring (mer enn 10 år) innen undervisning. Underviser i økonometri, sannsynlighetsteori og stokastisk analyse. Han har gjentatte ganger vunnet "Beste lærer"-konkurransen til Higher School of Economics. Han gjennomførte praksis ved London School of Economics i økonometri og stokastisk analyse innen finans, ved University of Sobronn-1 i Paris og ved University of Lucca i Italia. c I 2009–2010 underviste han i matematisk statistikk ved det katolske universitetet i Louvain-la-Neuve i Belgia.
Boris opprettet og vedlikeholder bloggen pokrovka11.wordpress.com, hvor materiell om ulike emner ved avdelingen er lagt ut, samt nyheter i programmeringsverdenen.
Han er godt kjent med moderne datateknologi generelt og publiserer materiell for sine seminarer (økonometri, sannsynlighetsteori) i det offentlige rom. På sine kurs lærer Boris studentene å bruke statistikkpakken R, og viser hvordan de i virkeligheten kan bruke kunnskapen de har tilegnet seg under opplæringen.
Boris forskningsinteresser ligger innenfor områdene dataanalyse, Bayesianske metoder, stokastisk analyse og økonometri. Boris jobber for tiden med sin doktorgradsavhandling. Nylig publiserte Boris sammen med Dmitry Borzykh en problembok om økonometri, der studentene tilbys både teoretiske og praktiske øvelser.
Faglige interesser:
datavisualisering
Bayesiansk tilnærming
utdanning
2003
Mastergrad: High School of Economics, Fakultet: Økonomi, spesialitet "Matematiske metoder for økonomisk analyse"
2001
Bachelorgrad: Høyskole for Økonomi, Fakultet: Økonomi, spesialitet "Økonomi"
Tilleggsutdanning / Videreutdanning / Praksisplasser
Kurs "Økonometri i R", foreleser D. Fantazzini, september-oktober 2014, Higher School of Economics
Kurs "Spatial Econometrics", foreleser A.K. Bera, University of Illinois, USA, 2.-6. juni 2014, Higher School of Economics
Summer School ved University of Essex, Storbritannia, "Hierarchical Models", august 2012
Priser og prestasjoner
juli 2010 Vinner av konkurransen til Educational Innovation Fund ved National Research University Higher School of Economics med et prosjekt for et fjernundervisningsprogram på kurset "Auksjonsmodellering".
november 2011 Vinner av konkurransen til Educational Innovation Fund ved National Research University Higher School of Economics med en original utvikling "Screencast-serien om økonometrisk modellering for studenter i ikke-matematisk og praksisorienterte spesialiseringer ved Det økonomiske fakultet i den fritt distribuerte økonometriske pakken på tvers av plattformer Gretl" (medforfatter med Vakulenko E.S. og Ratnikova T.A.).
Medalje "Anerkjennelse - 15 år med vellykket arbeid" National Research University Higher School of Economics (januar 2018)
Takknemlighet fra Higher School of Economics (november 2013)
Takknemlighet fra Higher School of Economics (desember 2012)
Beste lærer – 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011
Studietillegg (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016)
1. Vektorer og handlinger med dem
I første kapittel skal vi gjøre oss kjent med vektorer og lære hva en lineær operator er, vi skal lære å invertere og transponere noen operatorer. Og på slutten av forelesningen vil egenvektorer og egenverdier dukke opp på scenen.
I det andre kapittelet vil vi lære hvordan du skriver en hvilken som helst lineær operator ved å bruke en talltabell, fant opp en måte å multiplisere talltabeller på, og systematisere metoden for å løse et ligningssystem i den gaussiske algoritmen.
3. Matrisedeterminant og invers matrise
I det tredje kapittelet skal vi lære å definere matriser som beregner arealer og volumer. Du må finne den inverse matrisen på flere måter.
4. Spektral dekomponering
I kapittel 4 lærer du hvordan du finner egenverdier og egenvektorer fra en matrise. Ved å bruke denne kunnskapen vil vi lære å representere en kvadratisk matrise som et produkt av tre enklere matriser og masterprojeksjon for å lage spådommer.
I det nest siste femte kapittelet vil vi se bilder av kvadratiske former, og også lære hvordan vi bestemmer verdisettet til en kvadratisk form, som kalles tegnbestemthet.
6. Enkeltverdidekomponering og hovedkomponentmetode
I det siste sjette kapittelet vil vi lære magien til SVD-dekomponeringen av enhver matrise til produktet av tre enkle, og vi vil forstå den statistiske tolkningen av dekomponeringen - metoden for hovedkomponenter.
Det generelle kurset "Mekanikk" er en del av det generelle fysikkkurset. Studentene skal bli kjent med de grunnleggende mekaniske fenomenene og metodene for deres teoretiske beskrivelse. Forelesningene inkluderer videoopptak av fysiske demonstrasjoner av de mekaniske fenomenene som studeres. Bygge et kurs...
3,3