Войти
Курс
Вычислительная линейная алгебра
Александр Катруца

Вычислительная линейная алгебра посвящена матрицам, векторам и операциями над ними.

Это базовые операции анализа данных: один слой полносвязной нейронной сети — это композиция умножения на матрицу и нелинейности, а сверточная нейронная сеть — это умножение на структурированную матрицу, называемую теплицевой матрицей. Базовых задач вычислительной линейной алгебры немного: решение линейных систем, нахождение собственных значений, решение динамических задач. В зависимости от размера задачи, существуют различные методы их решения: матричные разложения для небольших задач, итерационные методы для задач большой размерности. Этот курс посвящен как линейной алгебре, так и эффективным алгоритмам выполнения матричных операций.

Лектор
Программа курса
1
Floating-point arithmetic, vector norms
2
Matrix norms and unitary matrices
3
Matvecs and matmuls, memory hierarchy, Strassen algorithm
4
Matrix rank, low-rank approximation, SVD
5
Linear systems
6
Eigenvalues and eigenvectors
7
Matrix decompositions and how we compute them
8
Symmetric eigenvalue problem and SVD
9
From dense to sparse linear algebra
10
Sparse direct solvers
11
Intro to iterative methods
12
Great Iterative Methods
13
Iterative methods and preconditioners
14
Iterative methods for large scale eigenvalue problems
15
Structured matrices, FFT, convolutions, Toeplitz matrices
16
Matrix functions and matrix equations
17
Tensors and tensor decompositions