Каталог задач по программированию

К числу математических моделей относится:

К числу математических моделей относятся различные абстрактные представления реальных систем или явлений с использованием математических символов и уравнений. Математические модели могут быть применены в различных областях, таких как физика, экономика, биология, социология и т.д. Примеры математических...

реферат на тему "машинное обучение"

Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая изучает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам обучаться и делать предсказания на основе данных, без явного программирования. В последние годы машинное обучение стало одной из самых активно развивающихся областей, применяемых в различных сферах, таких как медицина, финансы, транспорт и многие другие. Одним из ключевых понятий в машинном обучении является "алгоритм обучения". Алгоритм обучения - это процесс, при котором компьютерная система анализирует данные и на основе этого анализа создает модель, которая может делать предсказания или принимать решения. Существует несколько типов алгоритмов обучения, включая надзорное обучение, ненадзорное обучение и обучение с подкреплением. В надзорном обучении компьютерная система обучается на основе размеченных данных, где каждый пример данных имеет соответствующую метку или класс. Например, при обучении системы распознаванию изображений, каждое изображение будет иметь метку, указывающую, что на нем изображено. Система будет анализировать эти данные и создавать модель, которая сможет распознавать объекты на новых изображениях. В ненадзорном обучении компьютерная система обучается на неразмеченных данных, где нет явных меток или классов. Вместо этого система ищет скрытые структуры и закономерности в данных. Например, при кластеризации данных система будет группировать объекты по их схожести, без заранее заданных классов. Обучение с подкреплением - это тип обучения, в котором компьютерная система...

Тема: "Разностные схемы для аппроксимации одномерного параболического уравнения"

Аннотация: В данной курсовой работе рассматривается применение разностных схем для аппроксимации одномерного параболического уравнения. Параболические уравнения широко используются для моделирования различных физических процессов, таких как теплопроводность, диффузия и др. Разностные схемы представляют собой численные методы, позволяющие аппроксимировать дифференциальные уравнения и решать их на компьютере. В работе рассматриваются различные типы разностных схем, их преимущества и недостатки, а также проводится сравнение с аналитическим решением параболического уравнения. Введение: Параболические уравнения являются одним из классов дифференциальных уравнений второго порядка. Они описывают эволюцию функции во времени и пространстве. Одномерное параболическое уравнение имеет следующий вид: ∂u/∂t = α ∂²u/∂x², где u(x, t) - неизвестная функция, α - коэффициент диффузии, x - пространственная переменная, t - временная переменная. Цель работы: Целью данной работы является исследование различных разностных схем для аппроксимации одномерного параболического уравнения и сравнение их с аналитическим решением. В работе будут рассмотрены следующие разностные схемы: явная схема, неявная схема и схема Кранка-Николсона. Методология: Для аппроксимации параболического уравнения будут использованы разностные схемы. Разностные схемы основаны на аппроксимации производных разностными отношениями. Для явной схемы используется прямая аппроксимация производных по времени и...

Исследование работы простейшей нейросети

Лабораторная работа: Исследование работы простейшей нейросети Цель работы: Изучить принципы работы простейшей нейросети и провести эксперименты для оценки ее эффективности. Введение: Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу нервной системы человека. Они состоят из нейронов, которые соединены между собой и передают сигналы друг другу. Простейшая нейросеть состоит из одного нейрона, который принимает входные данные, обрабатывает их и выдает выходной сигнал. Материалы и методы: 1. Python - язык программирования, используемый для создания нейросетей. 2. Библиотека TensorFlow - для создания и обучения нейросетей. 3. Данные для обучения и тестирования нейросети. Шаги работы: 1. Загрузка данных: В данной работе мы будем использовать набор данных MNIST, который содержит изображения рукописных цифр от 0 до 9. Этот набор данных широко используется для обучения нейросетей в области компьютерного зрения. 2. Подготовка данных: Данные изображений будут преобразованы в числовой формат и нормализованы для облегчения обработки нейросетью. 3. Создание модели нейросети: Мы создадим простую нейросеть с одним скрытым слоем и одним выходным слоем. Каждый слой будет содержать несколько нейронов. 4. Обучение нейросети: Мы будем использовать метод обратного распространения ошибки для обучения нейросети на тренировочных данных. Этот метод позволяет нейросети корректировать веса связей между нейронами, чтобы...

"Сравнение языков программирования Python и Pascal", 15 листов

Тема: Сравнение языков программирования Python и Pascal Введение: Языки программирования Python и Pascal являются двумя популярными языками, используемыми разработчиками для создания программного обеспечения. Оба языка имеют свои особенности и применяются в различных областях. В данной курсовой работе мы проведем сравнение этих двух языков, рассмотрим их основные характеристики, синтаксис, возможности и применение. 1. Основные характеристики языка Python: - Python является интерпретируемым языком программирования, что означает, что код выполняется построчно без предварительной компиляции. - Python поддерживает динамическую типизацию, что позволяет программистам объявлять переменные без указания их типа. - Python имеет простой и понятный синтаксис, который делает его легким для изучения и использования. - Python обладает богатой стандартной библиотекой, которая предоставляет множество готовых модулей и функций для решения различных задач. - Python широко используется в области научных исследований, разработки веб-приложений, анализа данных и машинного обучения. 2. Основные характеристики языка Pascal: - Pascal является компилируемым языком программирования, что означает, что код должен быть предварительно скомпилирован перед выполнением. - Pascal имеет статическую типизацию, что означает, что каждая переменная должна быть объявлена с указанием ее типа. - Pascal имеет более строгий синтаксис, чем Python, и требует более точного следования правилам языка. - Pascal широко...

Написать ожидаемые результаты от проведения мероприятия исходя из цели и задач:Целью мероприятия является популяризация достижений российских исследователей в области искусственного интеллекта и алгоритмического программирования, а также выявление талантливых участников для ускоренной подготовки в сфере алгоритмического программирования и разработки технологий искусственного интеллекта, включая создание и использование больших генеративных моделей. Создание современного образа технических специа

листов и программистов, способных работать с передовыми технологиями искусственного интеллекта, является важной задачей для развития отечественной науки и индустрии. Ожидается, что проведение данного мероприятия приведет к следующим результатам: 1. Повышение интереса и осведомленности широкой аудитории о достижениях российских исследователей в области искусственного интеллекта и алгоритмического программирования. Публичные лекции и демонстрации инновационных проектов позволят представить широкой общественности новейшие разработки и технологии в данной области. 2. Выявление талантливых участников, проявляющих интерес и потенциал в области алгоритмического программирования и разработки технологий искусственного интеллекта. Проведение конкурсов и практических заданий позволит определить наиболее перспективных участников, которые могут быть приглашены для дальнейшей ускоренной подготовки и обучения. 3. Создание сети профессиональных контактов и обмен опытом между участниками мероприятия. Организация дискуссионных панелей, круглых столов и мастер-классов позволит участникам общаться и делиться знаниями и...

Найти смешанные стратегии и цену меры, заданной матрицей 0 4 3 2

Для нахождения смешанных стратегий и цены меры в данной игре, мы можем использовать метод решения игр с нулевой суммой, такой как симплекс-метод. Для начала, давайте представим матрицу игры в виде: П1 П2 0 4 3 2 Здесь П1 и П2 представляют двух игроков, а числа в матрице представляют выигрыши игроков при выборе определенных стратегий. Симплекс-метод позволяет найти оптимальные смешанные стратегии для каждого игрока и цену меры игры. Для начала, найдем оптимальную смешанную стратегию для П1. Для этого мы решим следующую задачу линейного программирования: max p1 subject to: p1 + p2 = 1 0*p1 + 3*p2 <= p1*4 + p2*2 Здесь p1 и p2 представляют вероятности выбора стратегий П1 и П2 соответственно. Решая эту задачу, мы найдем оптимальные значения p1 и p2, которые представляют...

"Разработка мобильного приложения"

Тема: Разработка мобильного приложения Введение: Мобильные приложения стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Они предоставляют удобный доступ к информации, развлечениям и услугам, их функциональность и удобство использования делают их популярными среди пользователей. В данной курсовой работе мы рассмотрим процесс разработки мобильного приложения, включая анализ требований, проектирование интерфейса, разработку и тестирование. 1. Анализ требований: Первый шаг в разработке мобильного приложения - анализ требований пользователей. Необходимо определить целевую аудиторию приложения, их потребности и ожидания. Для этого проводятся исследования рынка и анализ конкурентов. Также важно учесть технические требования, такие как поддерживаемые операционные системы и устройства. 2. Проектирование интерфейса: На этом этапе разработчики определяют структуру и внешний вид приложения. Они создают прототипы и макеты, чтобы визуализировать функциональность и взаимодействие с пользователем. Важно обеспечить интуитивно понятный и привлекательный интерфейс, который будет соответствовать бренду и целям приложения. 3. Разработка: После проектирования интерфейса разработчики приступают к созданию кода приложения. Они используют языки программирования, такие как Java или Swift, и инструменты разработки, такие как Android Studio или Xcode....

Способы заработка для подростков

Проектная работа на тему "Способы заработка для подростков" Введение: В современном мире многие подростки стремятся стать финансово независимыми и научиться зарабатывать свои собственные деньги. Заработок в раннем возрасте не только помогает подросткам освоить навыки управления финансами, но и развивает ответственность, самостоятельность и предпринимательский дух. В данной проектной работе мы рассмотрим несколько способов заработка для подростков. Цель: Целью данной проектной работы является изучение и анализ различных способов заработка для подростков, а также предоставление рекомендаций и советов по выбору наиболее подходящего способа заработка. Методы исследования: Для выполнения данной проектной работы были использованы следующие методы исследования: 1. Анализ литературных источников и статей на тему заработка для подростков. 2. Интервьюирование подростков, которые уже имеют опыт заработка. 3. Изучение онлайн-ресурсов и платформ, предлагающих возможности для заработка подросткам. Результаты исследования: В результате исследования были выявлены следующие способы заработка для подростков: 1. Работа в розничной торговле: - Работа в магазине или...

Составить программу для возведения введённого числа во введённую степень в Кумир Стандарт

Конечно, я могу помочь с составлением программы для возведения числа в степень в языке программирования Кумир Стандарт. Вот пример программы: ``` начало -- Ввод числа и степени ввод Число ввод Степень -- Проверка на нулевую степень если Степень = 0 тогда результат = 1 иначе результат = 1 -- Вычисление степени для i = 1 до Степень цикл результат = результат * Число конеццикла конецесли -- Вывод результата вывод...

Постройте в системе программирования паскаль авс нет компьютерную модель игры орёл и решка для двух игроков с десятью бросаниями монеты для каждого из них

Конечно, я могу помочь вам с этим! Вот пример программы на языке Pascal, которая моделирует игру "Орёл и Решка" для двух игроков с десятью бросаниями монеты для каждого из них: ```pascal program CoinTossGame; uses crt; var player1Score, player2Score: Integer; player1Choice, player2Choice: Char; tossResult: Char; tossCount: Integer; begin player1Score := 0; player2Score := 0; Randomize; // Инициализация генератора случайных чисел for tossCount := 1 to 10 do begin // Очистка экрана перед каждым броском clrscr; // Бросок монеты для первого игрока writeln('Бросок монеты для первого игрока (О - орёл, Р - решка):'); player1Choice := UpCase(ReadKey); tossResult := Chr(Random(2) + 79); // Генерация случайного результата броска (О или Р) writeln(tossResult); // Бросок монеты для второго игрока writeln('Бросок монеты для второго игрока (О - орёл, Р - решка):'); player2Choice := UpCase(ReadKey); tossResult := Chr(Random(2) + 79); // Генерация случайного результата броска (О или Р) ...

Классическое решение для таких проблем — минимизация нормы L 2 {\displaystyle L_{2}} — то есть, минимизировать количество энергии в системе. Это обычно простая математика (включающая только перемножение матриц с помощью псевдообратного базиса выборки). Однако это приводит к плохим результатам для большинства практических приложений, так как неизвестные (отсутствующие в выборке) коэффициенты редко имеют нулевую энергию. Более привлекательным решением было бы минимизировать норму L 0 {\displaystyle L_{0}}, или эквивалентно максимизировать число нулевых коэффициентов в новом базисе. Однако это NP-сложная задача (она включает проблемы суммы подмножества) и также в вычислительном отношении неосуществима для всех, кроме самых крошечных наборов данных. Таким образом, согласно идеям Тао Теренса et al., принято минимизировать аппроксимирующую L 1 {\displaystyle L_{1}}-норму, или сумму в абсолютных значениях. Задача минимума L 1 {\displaystyle L_{1}}-нормы формулируется в виде задачи линейного программирования, для которой существуют эффективные методы решения. Это приводит к сопоставимым результатам использования L 0 {\displaystyle L_{0}} нормы, часто приводя к результатам, когда многие коэффициенты равны нулю. Что можно представить в виде следующих формул:

Исследования показывают, что классическое решение для решения проблемы минимизации нормы L2, которое основано на минимизации количества энергии в системе, может давать плохие результаты для большинства практических приложений. Это связано с тем, что неизвестные коэффициенты, которые отсутствуют в выборке, редко имеют нулевую энергию. Более привлекательным решением является минимизация нормы L0, что эквивалентно максимизации числа нулевых коэффициентов в новом базисе. Однако эта задача является NP-сложной и неосуществимой для больших наборов данных. Согласно идеям Тао Теренса и др., предпочтительным решением является минимизация аппроксимирующей L1-нормы, то есть суммы абсолютных значений. Эта задача может быть сформулирована как задача...