Fine-grained complexity
В курсе будет рассказано о современном направлении в теории сложности - fine-grained complexity. В рамках этого направления ресурсы, необходимые для выполнения задачи (например, время работы алгоритма), изучаются с более высокой точностью, чем это делается в классической сложности. Например, в рамках классического подхода, если задача разрешима за полиномиальное время, то её считают простой. Однако на практике есть грандиозная разница между простой задачей, которая считается за n2n2, и простой задачей, которая считается за n100n100.
Fine grained complexity пытается ответить на вопрос - какой ассимптотически лучший алгоритм существует для конкретной задачи. Таким образом, с одной стороны, это область вбирает в себя алгоритмы, а с другой — разноообразные методы доказательств нижних оценок.
АвторИван Михайлин
ОрганизаторComputer Science клуб при ПОМИ РАН
Лекции
3Онлайн-курсы по программированию
3
Машинное обучение для анализа текстов
От бизнес-идеи к ее реализации: учимся инновационному предпринимательству с нуля.
С платными опциями

Разработка игры-платформера на Defold: базовый уровень
Создайте свой первый платформер с нуля! За 7 недель вы не просто освоите движок Defold, а пройдете весь путь геймдев-разработчика: от кода и анимаций до дизайна и сюжета.
Бесплатный

Python для начинающих
Курс посвящен основам программирования на языке Python — одном из самых популярных и понятных языков, идеально подходящих для первого знакомства с IT.
Бесплатный
Ещё курсы Ивана Михайлина
4Вероятностные алгоритмы
10 лекций · Иван Михайлин
Точные оценки на сложность
16 лекций · Иван Михайлин
Эффективные алгоритмы и коммуникационная сложность
6 лекций · Иван Михайлин
Basics of algorithm design and computational complexity
6 лекций · Иван Михайлин