Бакалавриат
2025/2026




Введение в дискретную математику и теорию графов
Статус:
Курс обязательный (Химия)
Кто читает:
Факультет химии
Где читается:
Факультет химии
Когда читается:
2-й курс, 4 модуль
Онлайн-часы:
42
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Осиненко Антон Андреевич
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Основная цель курса — дать введение в разделы дискретной математики, важные для анализа данных.Мы начнем с краткого введения в комбинаторику, раздел математики, изучающий подсчеты. Основы комбинаторики критически важны для всех, кто работает в анализе данных или в Computer Science. В качестве примеров использования комбинаторики мы обсудим вопросы о подсчете размера пространства признаков и об оценке времени работы программ на Python. После этого мы используем наши знания в комбинаторике в изучении дискретной вероятности. Вероятностью в области анализа данных пронизано абсолютно все, и мы еще изучим этот раздел математики в одном из следующих курсов гораздо подробнее. В этом курсе в части вероятности наша цель — дать первоначальное знакомство с этой областью, а также дать нам возможность использовать вероятность в следующей части курса. Наконец, в третьей части курса НИУ ВШЭ мы обсудим комбинаторную структуру, наиболее часто встречающуюся в анализе данных — графы. Графы встречаются повсюду, как в анализе данных, так и в обычной жизни, и мы увидим это на разнообразных примерах. Мы дадим необходимые сведения из теории графов, а в конце курса выполним проект, а именно построим несложную рекомендательную систему, основанную на случайных блужданиях в графах.
Цель освоения дисциплины
- Мы начнем с краткого введения в комбинаторику, раздел математики, изучающий подсчеты. Основы комбинаторики критически важны для всех, кто работает в анализе данных или в Computer Science. В качестве примеров использования комбинаторики мы обсудим вопросы о подсчете размера пространства признаков и об оценке времени работы программ на Python. После этого мы используем наши знания в комбинаторике в изучении дискретной вероятности. Вероятностью в области анализа данных пронизано абсолютно все, и мы еще изучим этот раздел математики в одном из следующих курсов гораздо подробнее. В этом курсе в части вероятности наша цель — дать первоначальное знакомство с этой областью, а также дать нам возможность использовать вероятность в следующей части курса. Наконец, в третьей части курса НИУ ВШЭ мы обсудим комбинаторную структуру, наиболее часто встречающуюся в анализе данных — графы. Графы встречаются повсюду, как в анализе данных, так и в обычной жизни, и мы увидим это на разнообразных примерах. Мы дадим необходимые сведения из теории графов, а в конце курса выполним проект, а именно построим несложную рекомендательную систему, основанную на случайных блужданиях в графах.
Планируемые результаты обучения
- Применение различных комбинаторных моделей
- Умение работать с графами
- Умение работать с различными типами графов
- Умение применять основные алгоритмы и инварианты теории графов
- Построение рекомендательной системы
Содержание учебной дисциплины
- Комбинаторика и дискретная вероятность
- Начала теории графов
- Теория графов
- Алгоритмы и инварианты теории графов
- Проект: построение рекомендательной системы
Промежуточная аттестация
- 2025/2026 4th module0.5 * Оценка за онлайн-курс + 0.25 * Самостоятельная рабоа 1 + 0.25 * Самостоятельная работа 2
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Дискретная математика : Логика, группы, графы, Акимов, О. Е., 2001
- Иванов, Б. Н. Дискретная математика и теория графов : учебник для вузов / Б. Н. Иванов. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 177 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14470-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/567929 (дата обращения: 14.01.2026).