Save for later

Теория графов

Среди жителей Кёнигсберга была распространена такая практическая головоломка: можно ли пройти по всем мостам через реку Преголя, не проходя ни по одному из них дважды? В 1736 году выдающийся математик Леонард Эйлер заинтересовался задачей и в письме другу привел строгое доказательство того, что сделать это невозможно. В том же году он доказал замечательную формулу, которая связывает число вершин, граней и ребер многогранника в трехмерном пространстве. Формула таинственным образом верна и для графов, которые называются "планарными". Эти два результата заложили основу теории графов и неплохо иллюстрируют направление ее развития по сей день. Граф как математический объект оказался полезным во многих теоретических и практических задачах. Наверное, дело в том, что сложность его структуры хорошо отвечает возможностям нашего мозга: это структура наглядная и понятно устроенная, но, с другой стороны, достаточно богатая, чтобы улавливать многие нетривиальные явления. Если говорить о приложениях, то, конечно, сразу же на ум приходят большие сети: Интернет, карта дорог, покрытие мобильной связи и т.п. В основах поисковых машин, таких, как Yandex и Google, лежат алгоритмы на графах. Помимо computer science, графы активно используются в биоинформатике, химии, социологии. Этот курс служит введением в современную теорию графов. Мы, конечно, обсудим классические задачи, но и поговорим про более недавние результаты и тенденции, например, про экстремальную теорию графов. Материал изложен с самых основ и на доступном языке. Целью этого курса является не только познакомить вас с вопросами и методами теории графов, но и развить у неподготовленных слушателей культуру математического мышления. Поэтому курс доступен широкому кругу слушателей. Для освоения материала будет достаточно знания математики на хорошем школьном уровне и базовых знаний комбинаторики. Курс состоит из 7 учебных недель и экзамена. Для успешного решения большинства задач из тестов достаточно освоить материал, рассказанный на лекциях. На семинарах разбираются и более сложные задачи, которые смогут заинтересовать слушателя, уже знакомого с основами теории графов.

Get Details and Enroll Now

OpenCourser is an affiliate partner of Coursera.

Set Reminder Save for later

Get a Reminder

Not ready to enroll yet? We'll send you an email reminder for this course

Send to:

Coursera

&

Moscow Institute of Physics and Technology

Rating 4.7 based on 41 ratings
Length 9 weeks
Starts Dec 30 (in 3 weeks)
Cost $49
From Moscow Institute of Physics and Technology, deeplearning.ai via Coursera
Instructors Андрей Райгородский, Андрей Купавский, Andrew Ng, Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh, Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri
Download Videos On all desktop and mobile devices
Language Russian, English
Subjects Programming Data Science Mathematics IT & Networking
Tags Computer Science Data Science Algorithms Machine Learning Math And Logic Computer Security And Networks

Get a Reminder

Get an email reminder about this course

Send to:

What people are saying

According to other learners, here's what you need to know

теорию графов in 3 reviews

Очень хорошее введение в теорию графов, которое предполагает владение только основами комбинаторики.

Курс, конечно, очень интересный, но для изучающих теорию графов с нуля не советую совсем.

Read more

за курс in 3 reviews

Отличный суперский курс Спасибо большое за курс Увлекательный курс с задачами разного уровня сложности.

Спасибо большое за курс!

Read more

отличный курс in 0 reviews

Отличный курс, правда местами задания сложные, но зато есть над чем поломать голову) Это тот курс, который даст хорошие знания и для окончания которого действительно стоит постараться.

Отличный курс!

Read more

Careers

An overview of related careers and their average salaries in the US. Bars indicate income percentile.

Write a review

Your opinion matters. Tell us what you think.

Coursera

&

Moscow Institute of Physics and Technology

Rating 4.7 based on 41 ratings
Length 9 weeks
Starts Dec 30 (in 3 weeks)
Cost $49
From Moscow Institute of Physics and Technology, deeplearning.ai via Coursera
Instructors Андрей Райгородский, Андрей Купавский, Andrew Ng, Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh, Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri
Download Videos On all desktop and mobile devices
Language Russian, English
Subjects Programming Data Science Mathematics IT & Networking
Tags Computer Science Data Science Algorithms Machine Learning Math And Logic Computer Security And Networks

Similar Courses

Sorted by relevance

Like this course?

Here's what to do next:

  • Save this course for later
  • Get more details from the course provider
  • Enroll in this course
Enroll Now