Stochastic Financial Mathematics (Стохастична фінансова математика, магістри, ПМ))
Викладач:к.ф.-м.н., доц. Щестюк Наталія Юріївна
Методика викладання інформатики у вищій школі
Методика викладання інформатики у вищій школі
2 курс МП Інженерія програмного забезпечення ,
3 семестр ,
Всього годин -90,
Лекційних -10,
Практичних -10,
Семінарських -10,
Самостійна робота- 60,
Консультації - 2,
Форма контролю: залік,
Кредитів за курс: 3
Стохастична оптимізація (вибірковий)
Викладач: к. ф.-м. н., доцент Руслан Чорней
Стохастична транспортна задача, задача фільтрації та прогнозу, стохастичне керування, ідентифікація, перспективне планування. Задачі з імовірнісними обмеженнями, умови опуклості детермінованого еквівалента. Одноетапні стохастичні задачі з лінійними вирішувальними правилами. Стохастичні аналоги задач лінійного програмування з двосторонніми обмеженнями, квадратичного програмування, ітеративні методи їх розв’язання. Ігрова постановка задач стохастичного програмування. Вирішувальні розподіли і правила. Стохастичне цілочислове програмування. Двоетапна задача стохастичного програмування: метод узагальнених стохастичних градієнтів, метод Келлі, наближені методи. Багатоетапні задачі стохастичного програмування. Лексикографічна оптимізація.
Методи нелінійної оптимізації
Викладач: к. ф.-м. н., доцент Руслан Чорней
Нелінійне програмування. Постановки задач. Геометрична інтерпретація. Елементи опуклого аналізу. Субґрадієнт функції та його основні властивості. Екстремальні властивості опуклих функцій. Методи одновимірної оптимізації: дихотомії, золотого перетину, Фібоначчі, випадкового пошуку. Метод множників Лагранжа. Теорема Куна — Таккера. Задача опуклого квадратичного програмування. Градієнтні методи безумовної оптимізації. Субґрадієнтний метод. Методи можливих напрямків: Зонтендейка, проекції градієнта.
