Структура за темами

      • Основна рекомендована література

        1. Ryaben'kii  V.S., Tsynkov S.V., A theoretical introduction to numerical analysis. CRC, 2007. —553 p.
        2. Higham N.J.  Functions of matrices: theory and computation. SIAM, 2008. — 446 p.
        3. Gavrilyuk I., Makarov V., Vasylyk V. Exponentially Convergent Algorithms for Abstract Differential Equations. Birkhäuser Basel, 2011. — 189 p.
        4. Бабенко К.И. Основы численного анализа. М.: Наука, 1987.– 744 с.
        5. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. М.: Наука, 1989.– 340 с.
        6. Бахвалов Н.С.  Жидков Н.П.  Кобельков Г.Н. Численные методы. М.: Наука, 1987. —525 с.
        7. Baskar S.,  Ganesh S.S. Introduction to Numerical Analysis. Lecture Notes. Indian Institute of Technology, Bombay, 2013.—P. 230
        8. Trefethen L. N. Approximation theory and approximation practice. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 2013.—P. Viii+305.
        9. Stenger F. Numerical methods based on sinc and analytic functions. Springer-Verlag, New York, 1993. —P. xvi+565.
        10. Stenger F. Handbook of Sinc Numerical Methods. Boca Raton, Florida: CRC , 2016. — 486 p.
        11. Копченова Н.В., Марон И.А. - Вычислительная математика в примерах и задачах: Лань, 2009. —368 с.
        12. Гаврилюк І.П., Макаров В.Л.     Методи обчислень. Підручник. У 2ч. — К.: Вища шк., 1995. — 367 с.
        13. Dahlquist G, Björck Å. Numerical methods in scientific computing, III volumes. SIAM

      • Допоміжна література

        1. Higham N.J. Accuracy and stability of numerical algorithms. SIAM, 1996. — 718 p.
        2. Canuto C., Hussaini M. Y., Quarteroni A.,  Zang T. A. Spectral methods in fluid dynamics Springer Series in Computational Physics. Springer-Verlag, New York, 1988. —P. Xiv+557.
        3. Киреев В.И., Пантелеев А.В.. Численные методы в примерах и задачах. - М.: Высшая школа, 2004. —186 с.
        4. Самарский А.А., Вабищевич п.н., Самарская Е.А. Задачи и упражнения по численным методам. - М.: Эдиториал УРСС, - 2000, - 208 с.
        5. Бахвалов С.Н., Лапин А.В., Чижонков Е.В. Численные методы в упражнения и задачах. - М.: Высшая школа,  2000, —190 с.
        6. Смирнов М.М. Задачи по уравнениям математической физики. М.: Наука,  1975 - 125с.
        7. Ueberhuber CW. Numerical computation 1: methods, software, and analysis. Springer Science & Business Media; 2012
        8. Квасов Б. И. Численные методы анализа и линейной алгебры. Использование Matlab и Scilab: Учебное пособие. — СПб.: Издательство «Лань», 2016. — 328 с.
  • Огляд теорії дифузійних відображень. Зв’язок між дифузією та випадковими блуканнями. Використання дифузійного відображення в якості методу зменшення розмірності. Приклади: Swiss-Roll, MNIST. Дифузійне відображення як інструмент для згладжування функцій заданих на многовидах. Випадок триангульованих многовидів та випадок многовидів визначених хмарою точок. Приклади застосування Stanford Bunny, point-cloud torus.


      • Огляд теорії дифузійних відображень. Зв’язок між дифузією та випадковими блуканнями.
      • Використання дифузійного відображення в якості методу зменшення розмірності.
      • Приклади: Swiss-Roll, MNIST.

      • Дифузійне відображення як інструмент для згладжування функцій заданих на многовидах.
      • Випадок триангульованих многовидів та випадок многовидів визначених хмарою точок.
      • Приклади застосування: Stanford Bunny, point-cloud torus.
      • Паралельні алгоритми для дифузійних відображень із застосуваннями до згладжування, зменшення розмірності та класифікації даних.
      • Вибір контуру інтегрування в залежності типу дифузійного відображення.
      • Узгодження параметрів квадратури та контуру інтегрування.
      • Порівняння обчислювальної ефективності та точності алгоритмів.