Курс присвячений розв’язанню типових задач, які виникають при дослідженні даних за допомогою методів машинного навчання та математичної статистики за допомогою мови R.


(1) замість векторних просторів над числовими полями (зазвичай R і C) розглядаються модулі над комутативними областями (наприклад, Z, Z [x, y]) c переходом до їхніх полів Часток),
(2) замість щільних і регулярних (не вироджених) матриць розглядаються розріджені і вироджені
(3) замість алгоритмів з кубічної складністю розглядаються алгоритми зі складністю матричного множення
(4) замість послідовних алгоритмів типу Гаусса розглядаються блочно-рекурсивні алгоритми, які ефективно масштабируются на розподіленої пам'яті суперкомп'ютера і забезпечують динамічне і децентралізоване управління суперкомп'ютером.
(5) розглядаються матричні декомпозиції: LU, LEU, LDU, QR, SVD, обчислення оберненої матриці та узагальненої оберненої матриці та iнше.