Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия
Предыдущая версия
study:spring2020:sm_sim_pract [2020/03/23 18:11]
nikita [Результаты сдачи заданий]
study:spring2020:sm_sim_pract [2021/04/10 15:07] (текущий)
nikita [Результаты сдачи заданий]
Строка 11: Строка 11:
     - 10/03/20 ГПСЧ в C++  ([[https://pastebin.com/CX7H5txk|пример]]). Моделирование в выпуклом и невыпуклом многоугольнике. Тривиальная аналитическая геометрия, алгоритм Джарвиса и «отрезания ушей».     - 10/03/20 ГПСЧ в C++  ([[https://pastebin.com/CX7H5txk|пример]]). Моделирование в выпуклом и невыпуклом многоугольнике. Тривиальная аналитическая геометрия, алгоритм Джарвиса и «отрезания ушей».
     - 17/03/20 (Удалённый режим). Моделирование случайных перестановок и подвыборок. {{ :study:spring2020:permutations.pdf | Теория }}.     - 17/03/20 (Удалённый режим). Моделирование случайных перестановок и подвыборок. {{ :study:spring2020:permutations.pdf | Теория }}.
 +    - 24/03/20 (Удалённый режим). //Приём задач/пропуск//
 +    - 31/03/20 (Удалённый режим). Многомерное нормальное распределение. Eigendecomposition, разложение Холецкого. Равномерное распределение на сфере, в шаре, в эллипсоиде. {{ :study:spring2020:multivariate_norm.pdf | Теория }}.
 +    - 10/04/20 (Удалённый режим через Skype). Хэш-функции. Ассоциативные массивы: двоичное дерево поиска и хэш-таблицы. Немного о требованиях к криптографическим хэш-функциям. Полиномиальный хэш: связь с LCG, [[http://codeforces.com/blog/entry/4898|коллизии на строках Морса-Туэ]].
 +    - 14/04/20 (Удалённый режим через Skype). ГПСЧ в R. Написание своего ГПСЧ в R.
  
  
-<note important>TODO 
- 
--- ГПСЧ в R. 
-</note> 
 ==== Задачи и материалы к ним ==== ==== Задачи и материалы к ним ====
  
Строка 38: Строка 38:
  
 3 б) Взять небольшой невыпуклый многоугольник, реализовать моделирование в невыпуклом случае. Например, можно взять многоугольник из {{study:spring2017:sm_final_2016.txt|файла}} (это CSV, вершины в порядке обхода против часовой стрелки. Помните, что между последней и первой вершиной есть отрезок), и продемонстрировать ваше решение на нём. 3 б) Взять небольшой невыпуклый многоугольник, реализовать моделирование в невыпуклом случае. Например, можно взять многоугольник из {{study:spring2017:sm_final_2016.txt|файла}} (это CSV, вершины в порядке обхода против часовой стрелки. Помните, что между последней и первой вершиной есть отрезок), и продемонстрировать ваше решение на нём.
 +
 +**Важное замечание**: моделирование дискретного распределения должно работать быстро! Быстро -- это за константу или амортизированную константу, т.е. наивный метод обратной функции не подойдёт. Используйте ''sample()'' в R, ''std::discrete_distribution'' в C++.
  
 **4**. Реализовать моделирование случайной перестановки с помощью метода Фишера-Йетса на ''C++''. Промоделировать перестановку много (~10^5-~10^7) раз, проверить распределение перестановок с помощью распределения позиции i-го элемента и числа циклов длины k для малых и больших длин перестановок (пользуясь соотношениями, упомянутыми на паре, и критерием Хи-квадрат). **4**. Реализовать моделирование случайной перестановки с помощью метода Фишера-Йетса на ''C++''. Промоделировать перестановку много (~10^5-~10^7) раз, проверить распределение перестановок с помощью распределения позиции i-го элемента и числа циклов длины k для малых и больших длин перестановок (пользуясь соотношениями, упомянутыми на паре, и критерием Хи-квадрат).
Строка 43: Строка 45:
 **Замечание**: проверку распределения проще сделать в ''R'', сгенерировав готовый файл со статистиками. **Замечание**: проверку распределения проще сделать в ''R'', сгенерировав готовый файл со статистиками.
  
-<note important>TODO</note>+**5** а) Реализовать моделирование многомерного нормального распределения с невырожденной и вырожденной (несколько примеров) ковариационной матрицей, без использования готовой функций (для моделирования в R разрешён только ''rnorm()''). Продемонстрировать проекции на различные плоскости на рисунке. 
 + 
 +**5** б) Реализовать равномерное распределение в d-мерном шаре и на сфере (несколько примеров). Продемонстрировать проекции на различные плоскости на рисунке. 
 +По желанию можно попробовать продемонстрировать результаты с помощью пакета ''rgl''.
  
 ==== Прошлогодние темы ==== ==== Прошлогодние темы ====
Строка 69: Строка 74:
  
 ^            ^ 1 ^ 2 ^ 3 ^ 4 ^ 5 ^ ^            ^ 1 ^ 2 ^ 3 ^ 4 ^ 5 ^
-^ 1) Шаповал Егор |  +  | Wichmann-Hill |  |  |  | +^ 1) Шаповал Егор |  +  |  +        | 
-^ 2) Чемокос Олег |  | Фибоначчи,|  |  |  | +^ 2) Чемокос Олег |    + (BBS)        | 
-^ 3) Белкова Анна |  | Линейный конгруэнтный |  |  |  | +^ 3) Белкова Анна |    +        | 
-^ 4) Бощенко Алина |  | Фибоначчи, + |  |  |  | +^ 4) Бощенко Алина |           | 
-^ 5) Попов Владимир |  +  | Фибоначчи, XOR |  |  |  | +^ 5) Попов Владимир |  +  |  + (BBS)        | 
-^ 6) Конищева Злата |  | Фибоначчи, + |  |  |  | +^ 6) Конищева Злата | +. | Фибоначчи, + |  |  |  | 
-^ 7) Лобанова Полина |  | Wichmann-Hill |  |  |  | +^ 7) Лобанова Полина |    +        | 
-^ 8) Шешуков Илья |  +  | Фибоначчи, XOR |  |  |  | +^ 8) Шешуков Илья |  +  |  +        | 
-^ 9) Глушков Игорь |  | Линейный конгруэнтный |  |  |  |+^ 9) Глушков Игорь |  +.   +.   +.   |  |
 ^ 10) Сурушкин Иван |  | Фибоначчи, * |  |  |  | ^ 10) Сурушкин Иван |  | Фибоначчи, * |  |  |  |
  
study/spring2020/sm_sim_pract.1584976306.txt.gz · Последнее изменение: 2020/03/23 18:11 — nikita
Наверх
CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
Driven by DokuWiki Recent changes RSS feed Valid CSS Valid XHTML 1.0