Git Product home page Git Product logo

alexanderivanof / dm Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

This project forked from olexiim/dm

0.0 2.0 0.0 8.81 MB

Матеріали курсу "Дискретна математика", який читався на кафедрі АСОІУ Київського Політехнічного Інституту з 2006 по 2015 рік (з деякими перервами).

License: Creative Commons Attribution 4.0 International

dm's Introduction

Матеріали курсу “Дискретна математика”, який читався на кафедрі Автоматизованих Систем Обробки Інформації та Управління (АСОІУ) факультету Інформатики та Обчислювальної Техніки (ФІОТ) Київського Політехнічного Інститут (КПІ) з 2006 по 2015 роки (з деякими перервами). Курс розрахований на два семестри.

Структура курсу

  1. Теорія множин
  2. Алгебри
  3. Математична логіка
  4. Логічні числення
  5. Комбінаторика
  6. Кодування
  7. Теорія графів
  8. Теорія граматик
  9. Теорія автоматів

Види контролю на курсі:

  • Семестр І: письмові контрольні роботи з практичної частини, підсумкова домашня розрахункова робота, теоретичні тести
  • Семестр ІІ: домашні практичні завдання з програмування, теоретичні тести

Структура директорій:

  • Документи — офіційні документи курсу (Робоча та Робоча навчальна програми, Рейтингові системи оцінювання).
  • Екзамен — матеріали для іспиту: перелік тематичних питань та ескізи білетів
  • Контрольні роботи — завдання на контрольні роботи першого семестру
  • Лекції — електронний конспект лекцій
  • Практичні завдання — практичні завдання з програмування графів для другого семестру
  • Розрахункова робота — завдання для розрахункової роботи в першому семестрі. Робота включала в себе завдання з розділів Теорія множин, Математична логіка, Логічні числення.
  • Тести — перелік тестових питань для обох семестрів курсу

Курс був заснований на наступних літературних джерелах:

  • Нікольський Ю.В., Пасічник В.В., Щербина Ю. М. Дискретна математика. – К.: Видавнича група BHV, 2007.
  • Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. Учебник для вузов. 2–е изд. – СПб.: Питер, 2006.
  • Бардачов Ю.М., Соколова Н.А., В.Є. Ходаков. Дискретна математика: Підручник. –К.: Вища шк., 2002.
  • Андресон Джеймс А. Дискретная математика и комбинаторика: Пер. С англ.. – М.: Издательский дом “Вильямс”.
  • Таран Т.А. Основы дискретной математики. – К.: Просвіта, 2003.

Автор курсу

Олексій Молчановський

Контакти: [email protected], http://fb.com/olexiim

Ліцензія

Дані матеріали розповсюджуються за відкритою ліцензію Creative Commons Attribution 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ви можете вільно використовувати ці матеріали для будь-яких цілей, які не заборонені цією ліцензію. Я, як автор курсу, буду дуже радий побачити його використання у навчальних процесах інших університетів. Якщо ви плануєте чи вже його використовуєте, напишіть мені - буде цікаво про це дізнатись.

Запрошую вас викоирстовувати github для створення власних версій курсу і також робити свої навчальні матеріали відкритими для широкої аудиторії.

Можливі покращення

  • Перевести текстові матеріали (насамперед, лекцій) у LaTeX формат.

dm's People

Contributors

olexiim avatar

Watchers

James Cloos avatar Oleksandr Ivanov avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.