|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
Automated system for teaching Computational Complexity of Algorithms course
[Автоматизированная Обучающая Система для обучения курсу анализа сложности алгоритмов]
V. S. Rublev, M. T. Yusufov P.G. Demidov Yaroslavl State University, 14 Sovetskaya str., Yaroslavl, 150003, Russia
Аннотация:
В данной работе исследуются вопросы построения автоматизированной обучающей системы “Анализ сложности алгоритмов”, которая позволит учащемуся освоить сложный математический аппарат и развить логико-математическое мышление в этом направлении. Вводится технология символьной прокрутки алгоритма, позволяющая получать верхние и нижние оценки вычислительной сложности. Приводятся утверждения, облегчающие анализ в случае целочисленного округления параметров алгоритма, а также при оценке сложности сумм. Вводится нормальная система символьных преобразований, позволяющая, с одной стороны, делать учащемуся любые символьные преобразования, а с другой стороны — упростить автоматический контроль корректности таких преобразований. Статья публикуется в авторской редакции.
Ключевые слова:
автоматизированное обучение, анализ сложности алгоритмов, таблица символьной прокрутки алгоритма, нормальная система символьных преобразований.
Поступила в редакцию: 14.04.2017
Образец цитирования:
V. S. Rublev, M. T. Yusufov, “Automated system for teaching Computational Complexity of Algorithms course”, Модел. и анализ информ. систем, 24:4 (2017), 481–495
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/mais578 https://www.mathnet.ru/rus/mais/v24/i4/p481
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 179 | PDF полного текста: | 100 | Список литературы: | 37 |
|