Анализ_алгоритмов_Вводный_курс_2004_Дж_Макконелл.zip
13 MB
📕 Анализ алгоритмов: Вводный курс [2004] Дж. Макконелл
Формально книга позиционируется как вводный курс, стремящийся демистифицировать сложную тему анализа эффективности алгоритмов, избегая излишней формализации и математической строгости. Макконнелл ставит перед собой амбициозную задачу: объяснить ключевые концепции (О-нотация, анализ затрат времени, рекуррентные соотношения) на интуитивном уровне, делая материал доступным для студентов, не обладающих серьёзной математической подготовкой. Эта гуманистическая, объяснительная миссия — главный и безусловный плюс книги.
➕ Плюсы книги:
1. Доступность изложения. Автор действительно преуспел в том, чтобы говорить просто о сложном. Объяснения таких понятий, как асимптотическая сложность, «худший/средний/лучший случай», часто построены на удачных аналогиях и пошаговых рассуждениях. Для человека, впервые сталкивающегося с этими концепциями, книга может стать «спасательным кругом».
2. Упор на понимание, а не на формальности. Вместо сухих теорем и доказательств Макконнелл часто прибегает к эмпирическому подходу: предлагает «пощупать» разницу между алгоритмами, сравнивая время их выполнения на конкретных примерах. Это формирует важную первичную интуицию.
3. Практическая ориентированность. Рассмотрение не только классических алгоритмов сортировки и поиска, но и вопросов эмпирического измерения времени, оценки стоимости операций, анализа использования памяти — выгодно отличает книгу от чисто теоретических трактатов.
4. Главы об эмпирическом анализе и отладке. Эти разделы, посвящённые методологии тестирования производительности и поиску «узких мест», являются, пожалуй, наиболее ценными и вневременными. Они прививают важнейшие инженерные навыки.
➖ Минусы книги:
1. Поверхностность и недостаток глубины. Стремление к простоте часто оборачивается серьёзным упрощенчеством. Книга даёт иллюзию понимания, которой может оказаться недостаточно для успешного изучения последующих, более строгих курсов (например, по структурам данных или алгоритмам). Студент, освоивший материал только по Макконнеллу, окажется неподготовленным к формальному языку Кормена, Лейзерсона или Кнута.
2. Устаревший инструментарий и контекст. 2004 год — это эпоха доминирования Java и C++, но даже для того времени выбор инструментов (например, акцент на псевдокоде, напоминающем Паскаль) выглядел консервативно. Сегодня же ссылки на конкретные измерительные методики и «железо» безнадёжно устарели. Это снижает практическую ценность многих глав для современного читателя.
3. Несистематичность. Книга напоминает скорее набор лекций или эссе, чем целостный учебник. Некоторые важные темы (например, динамическое программиние или жадные алгоритмы) затрагиваются лишь вскользь, в то время как менее значительным вопросам уделяется непропорционально много внимания.
4. Размытость целевой аудитории. Кому она адресована сейчас? Серьёзному студенту-информатику её будет катастрофически не хватать. Практикующему разработчику-самоучке, возможно, будет полезен стиль, но содержание придётся искать в более современных источниках. Остаётся узкая ниша: абсолютный новичок-гуманитарий, желающий получить самое общее представление «без математики».
▪️ Для кого может быть полезна: Для студентов непрофильных специальностей, начинающих самоучек с гуманитарным складом ума, или как самое первое, «нулевое» чтение перед изучением серьёзных учебников. А также для преподавателей, ищущих удачные бытовые аналогии для объяснения сложных понятий.
▪️ Кому стоит обойти стороной: Студентам бакалавриата компьютерных наук, готовящимся к техническим собеседованиям разработчикам, а также всем, кто ищет строгий, глубокий и современный охват темы.
▪️ Главный вывод: Книга выполнила свою историческую миссию по популяризации области, но на сегодняшний день она является скорее интеллектуальным антиквариатом, нежели актуальным учебным пособием.
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Формально книга позиционируется как вводный курс, стремящийся демистифицировать сложную тему анализа эффективности алгоритмов, избегая излишней формализации и математической строгости. Макконнелл ставит перед собой амбициозную задачу: объяснить ключевые концепции (О-нотация, анализ затрат времени, рекуррентные соотношения) на интуитивном уровне, делая материал доступным для студентов, не обладающих серьёзной математической подготовкой. Эта гуманистическая, объяснительная миссия — главный и безусловный плюс книги.
➕ Плюсы книги:
1. Доступность изложения. Автор действительно преуспел в том, чтобы говорить просто о сложном. Объяснения таких понятий, как асимптотическая сложность, «худший/средний/лучший случай», часто построены на удачных аналогиях и пошаговых рассуждениях. Для человека, впервые сталкивающегося с этими концепциями, книга может стать «спасательным кругом».
2. Упор на понимание, а не на формальности. Вместо сухих теорем и доказательств Макконнелл часто прибегает к эмпирическому подходу: предлагает «пощупать» разницу между алгоритмами, сравнивая время их выполнения на конкретных примерах. Это формирует важную первичную интуицию.
3. Практическая ориентированность. Рассмотрение не только классических алгоритмов сортировки и поиска, но и вопросов эмпирического измерения времени, оценки стоимости операций, анализа использования памяти — выгодно отличает книгу от чисто теоретических трактатов.
4. Главы об эмпирическом анализе и отладке. Эти разделы, посвящённые методологии тестирования производительности и поиску «узких мест», являются, пожалуй, наиболее ценными и вневременными. Они прививают важнейшие инженерные навыки.
➖ Минусы книги:
1. Поверхностность и недостаток глубины. Стремление к простоте часто оборачивается серьёзным упрощенчеством. Книга даёт иллюзию понимания, которой может оказаться недостаточно для успешного изучения последующих, более строгих курсов (например, по структурам данных или алгоритмам). Студент, освоивший материал только по Макконнеллу, окажется неподготовленным к формальному языку Кормена, Лейзерсона или Кнута.
2. Устаревший инструментарий и контекст. 2004 год — это эпоха доминирования Java и C++, но даже для того времени выбор инструментов (например, акцент на псевдокоде, напоминающем Паскаль) выглядел консервативно. Сегодня же ссылки на конкретные измерительные методики и «железо» безнадёжно устарели. Это снижает практическую ценность многих глав для современного читателя.
3. Несистематичность. Книга напоминает скорее набор лекций или эссе, чем целостный учебник. Некоторые важные темы (например, динамическое программиние или жадные алгоритмы) затрагиваются лишь вскользь, в то время как менее значительным вопросам уделяется непропорционально много внимания.
4. Размытость целевой аудитории. Кому она адресована сейчас? Серьёзному студенту-информатику её будет катастрофически не хватать. Практикующему разработчику-самоучке, возможно, будет полезен стиль, но содержание придётся искать в более современных источниках. Остаётся узкая ниша: абсолютный новичок-гуманитарий, желающий получить самое общее представление «без математики».
▪️ Для кого может быть полезна: Для студентов непрофильных специальностей, начинающих самоучек с гуманитарным складом ума, или как самое первое, «нулевое» чтение перед изучением серьёзных учебников. А также для преподавателей, ищущих удачные бытовые аналогии для объяснения сложных понятий.
▪️ Кому стоит обойти стороной: Студентам бакалавриата компьютерных наук, готовящимся к техническим собеседованиям разработчикам, а также всем, кто ищет строгий, глубокий и современный охват темы.
▪️ Главный вывод: Книга выполнила свою историческую миссию по популяризации области, но на сегодняшний день она является скорее интеллектуальным антиквариатом, нежели актуальным учебным пособием.
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
👍43❤9🔥8🗿6⚡1
📚 Сборник задач по математике для втузов [1986-1990] Ефимов А.В.
Издательство: Наука
💾 Скачать книги
📕 Книга 1. Линейная алгебра и основы математического анализа.
📘 Книга 2. Специальные разделы математического анализа.
📙 Книга 3. Теория вероятностей и математическая статистика.
📗 Книга 4. Методы оптимизации. Уравнения в частных производных. Интегральные уравнения.
☕️ Для тех, кто захочет задонать на кофе:
ВТБ:
#математика #подборка_книг #math #высшая_математика #математический_анализ #алгебра #calculus
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Издательство: Наука
💾 Скачать книги
📕 Книга 1. Линейная алгебра и основы математического анализа.
📘 Книга 2. Специальные разделы математического анализа.
📙 Книга 3. Теория вероятностей и математическая статистика.
📗 Книга 4. Методы оптимизации. Уравнения в частных производных. Интегральные уравнения.
☕️ Для тех, кто захочет задонать на кофе:
ВТБ:
+79616572047 (СБП) ЮMoney: 410012169999048«Высшее назначение математики — находить порядок в хаосе, который нас окружает» (Норберт Винер).
«Всякая хорошо решённая математическая задача доставляет умственное наслаждение, а сосредоточенные размышления успокаивают сердце, делая его созвучным Вселенной» (Г. Гессе).
#математика #подборка_книг #math #высшая_математика #математический_анализ #алгебра #calculus
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
👍20🔥12❤7⚡1🤩1🗿1
Сборник_задач_по_математике_для_втузов_1986_1990_Ефимов_А_В.zip
117.8 MB
📚 Сборник задач по математике для втузов [1986-1990] Ефимов А.В.
Издательство: Наука
Второе и четвертое издание известного сборника задач по математике для втузов, охватывающего множество разделов высшей математики.
📕 Книга 1. Линейная алгебра и основы математического анализа.
Часть 1. Содержит задачи по линейной алгебре, аналитической геометрии, а также общей алгебре.
📘 Книга 2. Специальные разделы математического анализа.
Часть 2. Содержит задачи по основам математического анализа, а также дифференциальному и интегральному исчислениям функций одной и нескольких переменных, дифференциальным уравнениям и кратным интегралам.
📙 Книга 3. Теория вероятностей и математическая статистика.
Часть 3. Содержит задачи по специальным разделам математического анализа, которые в различных наборах и объемах изучаются в технических вузах и университетах. Сюда включены такие разделы, как векторный анализ, ряды и их применение, элементы теории функций комплексной переменной, операционное исчисление, интегральные уравнения, уравнения в частных производных, а также методы оптимизации.
📗 Книга 4. Методы оптимизации. Уравнения в частных производных. Интегральные уравнения.
Часть 4. Содержит задачи по специальным курсам математики: теории вероятностей и математической статистике. Во всех разделах приводятся необходимые теоретические сведения. Все задачи снабжены ответами, а наиболее сложные - решениями.
Краткие теоретические сведения, снабженные большим количеством разобранных примеров, позволяют использовать сборник для всех видов обучения.
Для студентов высших технических учебных заведений. Под редакцией Ефимова А.В., Поспелова А.С.
#математика #подборка_книг #math #высшая_математика #математический_анализ #алгебра #calculus
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Издательство: Наука
Второе и четвертое издание известного сборника задач по математике для втузов, охватывающего множество разделов высшей математики.
📕 Книга 1. Линейная алгебра и основы математического анализа.
Часть 1. Содержит задачи по линейной алгебре, аналитической геометрии, а также общей алгебре.
📘 Книга 2. Специальные разделы математического анализа.
Часть 2. Содержит задачи по основам математического анализа, а также дифференциальному и интегральному исчислениям функций одной и нескольких переменных, дифференциальным уравнениям и кратным интегралам.
📙 Книга 3. Теория вероятностей и математическая статистика.
Часть 3. Содержит задачи по специальным разделам математического анализа, которые в различных наборах и объемах изучаются в технических вузах и университетах. Сюда включены такие разделы, как векторный анализ, ряды и их применение, элементы теории функций комплексной переменной, операционное исчисление, интегральные уравнения, уравнения в частных производных, а также методы оптимизации.
📗 Книга 4. Методы оптимизации. Уравнения в частных производных. Интегральные уравнения.
Часть 4. Содержит задачи по специальным курсам математики: теории вероятностей и математической статистике. Во всех разделах приводятся необходимые теоретические сведения. Все задачи снабжены ответами, а наиболее сложные - решениями.
Краткие теоретические сведения, снабженные большим количеством разобранных примеров, позволяют использовать сборник для всех видов обучения.
Для студентов высших технических учебных заведений. Под редакцией Ефимова А.В., Поспелова А.С.
#математика #подборка_книг #math #высшая_математика #математический_анализ #алгебра #calculus
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
👍36🔥11❤9🤩1🗿1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Двойной маятник — одна из наиболее наглядных и элегантных физических систем, демонстрирующая фундаментальный принцип: детерминированный хаос.
1. Система и её детерминизм
Двойной маятник представляет собой две соединённые жёсткие массы, движущиеся под действием гравитации. Его динамика полностью описывается классическими уравнениями Лагранжа или Ньютона. Система детерминирована: при заданных точных начальных условиях (углах и угловых скоростях) её последующее состояние однозначно вычисляется из уравнений движения. Нет места случайности или вероятности на фундаментальном уровне.
2. Возникновение хаоса
Несмотря на детерминизм, поведение системы является хаотическим. Это означает:
▫️Экспоненциальная чувствительность к начальным условиям (ЭЧНУ): сколь угодно малые различия в начальных параметрах (например, угол, заданный с точностью до 10e-6 радиана) приводят к радикально разным траекториям уже через несколько колебаний. Расхождение траекторий происходит по закону δ(t) ≈ δ₀ ⋅ exp(λ⋅t) где λ — положительный показатель Ляпунова.
▫️Непредсказуемость на длительных временах: из-за ЭЧНУ и неизбежных погрешностей измерения (принципиальных и технических) точное долгосрочное предсказание поведения системы невозможно. Её эволюция становится практически неотличимой от случайного процесса, хотя и порождена строгими уравнениями.
▫️Сложное фазовое пространство: аттрактор системы (в смысле множества, к которому стремится движение) имеет фрактальную структуру в фазовом пространстве, что является признаком хаотической динамики.
3. Физическая интерпретация
Двойной маятник служит моделью перехода от регулярного движения к хаотическому при увеличении энергии. При малых колебаниях система ведёт себя почти как линейный осциллятор. С ростом амплитуды нелинейности (связанные с тригонометрическими функциями в уравнениях) становятся значимыми, что и порождает хаос.
4. Значение концепции
Явление детерминированного хаоса, продемонстрированное на примере двойного маятника, имеет глубокие последствия:
▫️Опровергает лапласовский детерминизм: даже в классической механике предсказуемость не равнозначна детерминизму.
▫️Играет ключевую роль в метеорологии, астрофизике, гидродинамике, теории динамических систем и даже в биологии и экономике.
▫️Подчёркивает важность нелинейности как источника сложного поведения в простых системах.
Детерминированный хаос показывает, что даже в рамках законов Ньютона мир сохраняет элемент принципиальной непредсказуемости, коренящейся в самой структуре уравнений движения.
#физика #механика #хаос #динамические_системы #детерминизм #маятник #наука #physcis #science
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14👍6🔥4✍2😱1