методичка по математике

Методическое указание к выполнению расчетно-графической работы по теории вероятностей и математической статистике, Системы двух случайных величин, Самохина В.М., Макарова М.Ю., 2016.

   Методическое указание предназначено для оказания помощи студентам очного отделения при выполнении расчетно-графической работы по теории вероятностей и математической статистике. Пособие содержит теоретический материал, необходимый для овладения знаниями по теме «Системы двух случайных величин», решенные задачи, упражнения для самостоятельного выполнения и варианты для расчетно-графической работы. Методическая разработка может быть использована студентами, как в процессе усвоения лекционного материала, так и во время практических занятий. Методические указания предназначены для студентов второго курса для направлений подготовки: 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», 09.05.03 «Прикладная информатика».

Преемственность в обучении математике, Методическое пособие, Комарова Е.А., 2007.

   Методическое пособие включает анализ педагогического и методического аспектов проблемы преемственности в обучении с позиции их влияния на эффективность учебного процесса, описание возможных путей и средств обеспечения преемственности в обучении математике, а также методические рекомендации по реализации преемственности в обучении арифметике и алгебре. Предлагаемые материалы могут быть использованы при совершенствовании содержания и методов обучения математике, при разработке программ, учебно-методических пособий, при организации занятий на курсах повышения квалификации учителей математики, а также при изучении курса методики преподавания математики в педагогических вузах и средних специальных учебных заведениях.
Пособие предназначено для учителей, методистов, руководителей методических объединений учителей математики, студентов и преподавателей математических специальностей высших и средних специальных учебных заведений.

Интегралы, зависящие от параметра, Методические указания к решению задач, Ковалева Л.А., Чернова О.В., 2018.

   Методические указания предназначены для студентов дневных отделений математических и физических специальностей бакалавриата и магистратуры в рамках изучения дисциплин «Математический анализ» и «Дополнительные главы математического анализа».
Основная цель предлагаемых методических указаний — помочь научиться решать задачи по одному из курсов, традиционно трудных для усвоения студентами. В указаниях содержится 50 задач и упражнений различной степени трудности. В зависимости от трудности, задачи снабжены либо подробными решениями, либо указаниями, помогающими в нестандартных ситуациях выбирать верный путь решения, либо просто ответами.
Пособие может быть полезно для студентов других специальностей, а также аспирантов и преподавателей, которые желают углубить свои знания в области математического анализа.

Методические указания для решения задач на интегралы с параметром, Калашников А.Л., Потёмин Г.В., Филиппов В.Н., 2016.

   В пособии приведены методические указания для решения задач по курсу "Математический анализ" и теме “Интегралы от параметра”. На примерах продемонстрированы различные приёмы вычисления собственных и несобственных интегралов, зависящих от параметра. Представлены способы вычисления и исследования сходимости этих интегралов.
Пособие будет полезно при проведении практических занятий, коллоквиумов по математическому анализу и для самостоятельной работы студентов ИИТММ ННГУ.

Кластерный анализ, Методические указания, Власенко В.Д., 2006.

   Работа выполнена на кафедре прикладной математики и информатики. В методических указаниях изложены основные понятия и определения кластерного анализа, показано применение кластерного анализа в портфельном инвестировании, приведены классификации многомерных наблюдений методом кластерного анализа в пакете “Statistika” и задания к лабораторной работе. Издано при поддержке фонда РГНФ, грант № 06-06-00410а.

Практический курс классического машинного обучения с использованием моделей математического программирования, Методическое пособие, Чернавин П.Ф., 2023.

   Учебно-методическое пособие посвящено изучению базовых методик машинного обучения для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Основной акцент делается на приобретении навыков решения практических задач различными методами, поэтому пособие содержит большое количество примеров, для решения которых приведены программы в кодах Wolfram Mathematica, Python, IBM ILOC CPLEX. Настоящее пособие может быть интересно и полезно как начинающим, так и опытным специалистам в области машинного обучения и может быть использовано для изучения (преподавания) данного курса. Приобретенные навыки в дальнейшем могут быть применены для решения задач из области исследования операций.

Методы кластерного анализа, Классификация без обучения, Методические указания, Бантикова О.И., Седова Е.Н., Чудинова О.С., 2011.

   Методические указания к семинарским занятиям, лабораторному практикуму, самостоятельной работе студентов, в том числе для выполнения расчетно-графических заданий, курсовых и дипломных работ, связанных с анализом многомерных статистических данных. Предназначены для студентов специальности 080116.65 - Математические методы в экономике, направлений подготовки 231300.62 - Прикладная математика, 080500.62 - Бизнес-информатика и других специальностей и направлений, изучающих дисциплины, связанные с математическим анализом многомерных статистических данных.

Интерполирование функций, Методические указания, Бекишева М.Б., Катюхина Л.Г., 2009.

Фрагмент из книги:
Значения некоторой функции y=f(x) образуют таблицу.
Вычислить значение заданной функции для указанных значений аргумента X, используя интерполяционный многочлен Лагранжа.