Lineare Algebra: Von der Idee zur Formel – kostenloser Kurs von Open Education, Ausbildung 6 Wochen, 6 bis 7 Stunden pro Woche, Datum: 3. Dezember 2023.
Verschiedenes / / December 09, 2023
Die National Research University Higher School of Economics ist eine Forschungsuniversität, die ihre Mission durchführt wissenschaftlich-pädagogische, projektbezogene, expertenanalytische und soziokulturelle Aktivitäten auf Basis internationaler wissenschaftlicher und organisatorischer Grundlagen Standards.
Wir verstehen uns als Teil der globalen akademischen Gemeinschaft; wir betrachten internationale Partnerschaften und die Beteiligung an der globalen Hochschulinteraktion als Schlüsselelemente unserer Weiterentwicklung. Als russische Universität arbeiten wir zum Wohle Russlands und seiner Bürger.
Unsere Universität ist ein Team von Wissenschaftlern, Mitarbeitern, Doktoranden und Studierenden, die sich durch ein internes Engagement für die Aufrechterhaltung hoher akademischer Standards in ihren Aktivitäten auszeichnen. Wir sind bestrebt, jedem Mitglied unseres Teams die günstigsten Bedingungen für die Entwicklung zu bieten.
Unsere Werte:
- Das Streben nach Wahrheit
- Zusammenarbeit und Interesse aneinander
- Ehrlichkeit und Offenheit
- Akademische Freiheit und politische Neutralität
- Professionalität, Selbstanspruch und Verantwortungsbewusstsein
- Aktive öffentliche Position
Heute ist die Higher School of Economics:
- 4 CAMPUS: MOSKAU, ST. PETERSBURG, NISCHNI NOWGOROD, PERM
- ~7000 LEHRER UND FORSCHER
- 50.400+STUDIERENDE
- 100.800 ABSOLVENTEN
Ein neues Element des russischen Bildungssystems – offene Online-Kurse – kann an jede Universität übertragen werden. Wir machen dies zu einer echten Praxis und erweitern die Grenzen der Bildung für jeden Schüler. Ein umfassendes Kursangebot führender Universitäten. Wir arbeiten systematisch daran, Kurse für den Basisteil aller Ausbildungsbereiche zu erstellen, um sicherzustellen, dass jede Universität den Kurs bequem und gewinnbringend in ihre Bildungsprogramme integrieren kann
„Open Education“ ist eine Bildungsplattform, die umfangreiche Online-Kurse von führenden Russischanbietern anbietet Universitäten, die sich zusammengeschlossen haben, um jedem die Möglichkeit zu bieten, eine qualitativ hochwertige Hochschulausbildung zu erhalten Ausbildung.
Jeder Nutzer kann völlig kostenlos und jederzeit an Kursen führender russischer Universitäten teilnehmen, und Studierende russischer Universitäten können ihre Lernergebnisse an ihrer Universität anrechnen lassen.
Boris Demeshev ist Dozent am Institut für Mathematische Ökonomie und Ökonometrie der Abteilung Angewandte Wirtschaftswissenschaften. Er schloss 2003 die Bachelor- und Masterstudiengänge an der Higher School of Economics mit einem Abschluss in Mathematischen Methoden der Wirtschaftsanalyse ab.
Boris verfügt über umfangreiche Erfahrung (mehr als 10 Jahre) im Unterrichten. Lehrt Ökonometrie, Wahrscheinlichkeitstheorie und stochastische Analyse. Er hat wiederholt den Wettbewerb „Bester Lehrer“ der Higher School of Economics gewonnen. Er absolvierte Praktika an der London School of Economics in Ökonometrie und stochastischer Analyse im Finanzwesen, an der Universität Sobronn-1 in Paris und an der Universität Lucca in Italien. c Von 2009 bis 2010 lehrte er mathematische Statistik an der Katholischen Universität Louvain-la-Neuve in Belgien.
Boris erstellte und pflegt den Blog pokrovka11.wordpress.com, in dem Materialien zu verschiedenen Themen der Abteilung sowie Neuigkeiten aus der Welt des Programmierens veröffentlicht werden.
Er ist mit modernen Computertechnologien im Allgemeinen bestens vertraut und veröffentlicht Materialien für seine Seminare (Ökonometrie, Wahrscheinlichkeitstheorie) öffentlich. In seinen Kursen vermittelt Boris den Studierenden den Umgang mit dem Statistikpaket R und zeigt, wie sie das in der Ausbildung erworbene Wissen in der Praxis anwenden können.
Boris‘ Forschungsinteressen liegen in den Bereichen Datenanalyse, Bayesianische Methoden, stochastische Analyse und Ökonometrie. Boris arbeitet derzeit an seiner Doktorarbeit. Kürzlich veröffentlichte Boris zusammen mit Dmitry Borzykh ein Problembuch zur Ökonometrie, in dem den Studierenden sowohl theoretische als auch praktische Übungen angeboten werden.
Berufliche Interessen:
Datenvisualisierung
Bayesianischer Ansatz
Ausbildung
2003
Master-Abschluss: Higher School of Economics, Fakultät: Wirtschaftswissenschaften, Spezialisierung „Mathematische Methoden der Wirtschaftsanalyse“
2001
Bachelor-Abschluss: Höhere Wirtschaftsschule, Fakultät: Wirtschaftswissenschaften, Fachrichtung „Wirtschaftswissenschaften“
Zusatzausbildung / Weiterbildung / Praktika
Kurs „Ökonometrie in R“, Dozent D. Fantazzini, September-Oktober 2014, Higher School of Economics
Kurs „Spatial Econometrics“, Dozent A.K. Bera, University of Illinois, USA, 2.-6. Juni 2014, Higher School of Economics
Summer School der University of Essex, UK, „Hierarchical Models“, August 2012
Preise und Erfolge
Juli 2010 Gewinner des Wettbewerbs des Educational Innovation Fund der National Research University Higher School of Economics mit einem Projekt für ein Fernstudienprogramm im Studiengang „Auction Modeling“.
November 2011 Gewinner des Wettbewerbs des Educational Innovation Fund der National Research University Higher School of Economics mit einer Originalentwicklung „Screencast-Reihe zur ökonometrischen Modellierung für Studenten in nichtmathematischen und“ praxisorientierte Spezialisierungen der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften im frei verteilten plattformübergreifenden ökonometrischen Paket Gretl“ (gemeinsam mit Vakulenko E.S. und Ratnikova verfasst). T.A.).
Medaille „Anerkennung – 15 Jahre erfolgreiche Arbeit“ der National Research University Higher School of Economics (Januar 2018)
Dank der Higher School of Economics (November 2013)
Dank der Higher School of Economics (Dezember 2012)
Bester Lehrer – 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011
Akademische Arbeitsvergütung (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016)
1. Vektoren und Aktionen mit ihnen
Im ersten Kapitel machen wir uns mit Vektoren vertraut und lernen, was ein linearer Operator ist. Wir lernen, einige Operatoren zu invertieren und zu transponieren. Und am Ende der Vorlesung erscheinen Eigenvektoren und Eigenwerte auf der Bühne.
Im zweiten Kapitel lernen wir, wie man einen beliebigen linearen Operator mithilfe einer Zahlentabelle schreibt, erfinden eine Methode zur Multiplikation von Zahlentabellen und systematisieren die Methode zur Lösung eines Gleichungssystems im Gaußschen Algorithmus.
3. Matrixdeterminante und inverse Matrix
Im dritten Kapitel lernen wir, Matrizen zu definieren, die Flächen und Volumina berechnen. Sie müssen die Umkehrmatrix auf verschiedene Arten finden.
4. Spektrale Zerlegung
In Kapitel 4 erfahren Sie, wie Sie Eigenwerte und Eigenvektoren aus einer Matrix finden. Mit diesem Wissen lernen wir, eine quadratische Matrix als Produkt von drei einfacheren Matrizen darzustellen und eine Masterprojektion durchzuführen, um Vorhersagen zu treffen.
Im vorletzten fünften Kapitel werden wir Bilder quadratischer Formen sehen und auch lernen, wie man die Wertemenge einer quadratischen Form bestimmt, die als Zeichendefinitheit bezeichnet wird.
6. Singulärwertzerlegung und Hauptkomponentenmethode
Im letzten sechsten Kapitel lernen wir die Magie der SVD-Zerlegung einer beliebigen Matrix in das Produkt von drei einfachen kennen und verstehen die statistische Interpretation der Zerlegung – die Methode der Hauptkomponenten.
Der allgemeine Kurs „Mechanik“ ist Teil des allgemeinen Physik-Studiengangs. Die Studierenden werden mit den grundlegenden mechanischen Phänomenen und Methoden ihrer theoretischen Beschreibung vertraut gemacht. Die Vorlesungen umfassen Videoaufzeichnungen physikalischer Demonstrationen der untersuchten mechanischen Phänomene. Einen Kurs aufbauen...
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