Бакалавриат
2026/2027
Матричные разложения и вычисления: методы и приложения
Статус:
Курс по выбору (Экономика и анализ данных)
Кто читает:
Департамент математики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Данный курс представляет собой углубленное введение в современные методы линейной алгебры и матричного анализа, ориентированное на приложения в экономике и анализе данных. В рамках курса слушатели изучат теоретические основы ключевых матричных разложений и аппроксимаций (SVD, QR, LU, Холецкого, Шура, скелетное, CUR и другие) и освоят алгоритмы их вычисления. Практическая часть курса направлена на решение широкого круга прикладных экономических задач, включая анализ межотраслевого баланса, снижение размерности данных, восстановление пропущенных значений, решение больших систем линейных уравнений, а также применение матричных разложений в нейронных сетях. Для освоения дициплины необходимы отличные/хорошие знания линейной алгебры и базовые знания Python. В рамках курса предусмотрены контрольная работа, мини-контрольные работы на семинарах, практические домашние задания и экзамен.