Timur | Math & AI
33 subscribers
18 photos
1 video
20 files
38 links
Download Telegram
Шаг-1.
Самое главное научиться решать задачи, Поступашки просто убеждены, что вся теория должна быть построена на задачах. Но сейчас просто устаревшая система: лекции и семинаров отдельно, оставшееся со старого мира, когда найти информация было задачей. Сейчас же задача структурировать эту информация в уме студента (вместо этого лекторы копипастят курсы, созданные еще при советах), которую успешно решают задачи. Лекциями же советую пользоваться лишь как справочным материалом или чтобы овладеть терминологией: длинные, абстрактные, непонятные доказательства пропускать, как например, доказательство формулы определителя через перестановки (когда студенты еще даже не умеют решать задачи на перестановки). Под лекции и семинары по ангему (аналиту) подойдет Пенской с мехмате. На проективную геометрию можете смело забить, да и значение квадрик поймете лишь во втором семестре. По алгебре есть лекции Аржанцева с того же мехмата. И лучше взять семинары Каннуникова, где он рассказывает всю нужную теорию, особенно хорошо составлены листочки да и курс в целом очень удачный, ибо преподаватель занимался со школьниками на малом мехмате и знает, что такое преподавание.
Также не забываем о Нарративной алгебре: Лекции 1 и Лекции 2, где для первого семестра рассказано все самое важное по аналитической геометрии и линейным операторам. После нее замена координат будет восприняться как пустяковое дело. В догонку к этому хорошо зайдут ролики 3Blue1Brown, где в прямом смысле наглядно разъясняются понятия сущности линейной алгебры, но держим в голове, что это "неполноценный курс", а лишь иллюстрации. Любопытным также могу предложить лекции Саватеева от физтеха. Они перемешаны, похоже порезаны и опять же не стоит воспринимать их как "полноценный курс", скорее как набор сюжетов, где линейная алгебра показывает себя во всей красе.
К такому богатству теории предлагаю задачники Смирнова и Кострикина, по которым идет Пенской и Канунников соответственно.
На самом деле с нарративным подходом как основа подойдет любой курс и задачник, какой вам больше нравится— главное научиться решать задачи.

Шаг-2.
Научившись решать стандартные задачи из курса, возможно расширять свой кругозор и переходить к задачам посложнее. По алгебре как хорошую подборку задач по некотрым темам могу предложить Алфутову "Алгебра и Теория чисел". По аналитической геометрии, раз такое дело стоит уже приниматься за линейную алгебру, смотрим How to заботать линейную алгебру? (скоро выйдет большое обновление). Также вас заинтересуют материалы Шаг-5 из How to заботать ШАД?

Шаг-3.
После того, как разобрались с основными примерами алгебраических структур, самое время их обобщать (а не наоборот как в большинстве курсов): приступать к теории групп. В том же ШАД ее особо не спрашивают, да и пост больше про первый семестр, поэтому ограничимся лишь началами. Здесь тот же принцип: нужно научиться решать задачи. К счастью, без них вы даже не поймете теорию. За основу предлагаю взять "Теорема Абеля в задачах", где предполагается, что студент с помощью определений и пытливого ума сам развивает теорию, все в лучшей советской традиции, но капиталисты в конце добавили решения и замечания😢😢. Задачи не должны вызвать трудностей, если вы хорошо освоили алгебру на Шаг-1, но на всякий можете доботать сравнение по модулю в "Ленинградских Кружках" и перестановки в "Перестановки: все, что вы хотели знать, но боялись спросить". Как справочник можете взять, что душе угодно: те же курсы Канунникова с мехмата, коих мое почтение, или какое пособие в духе Винберга.
#How_to_заботать

How to заботать математический анализ?

Подборка, на мой взгляд, наиболее удачных материалов. Она поможет вам успешно сдать экзамены, поступить в ШАД, проявить себя на собеседовании.
Также делимся своими любимыми материалами в комментариях.

Сперва, стоит предупредить, что курс по анализу очень широк: читают семестра 3-4. И даже преподаватели не совсем понимают, что же нужно там анализировать, потому, помимо основы, успевают начинать и функан, и топологию, и комплан и тд.. Этих кусков в подборке может не оказаться, за такими материалами можете обратиться в лс @vice22821

Все материалы поста лежат в комментариях.

Что с теорией?
1) Начинающим очень советую курс С. В. Шапашникова, который читается на мехмате. Не знаю, кто ещё с большей заботой подошёл к своему курсу: все темы и доказательства выбраны с умом, и без излишней пелены "всеобщности", когда простые вещи пытаются объяснить общими конструкциями функана. Мне самому очень нравится, как построен второй семестр.
Есть записи лекций и конспекты, даже офиц сосайт, на котором можно посмотреть теор листки и рабочие конспекты с задачами.
2) "Математический анализ" В. А. Зорич.
Наверное любой мехматянин будет опираться в своем курсе мат анализа на этот учебник.
Немного уже устаревший курс, что закрывает своей полнотой. Я бы не советовал его как основу начинающими из-за специфики: например, тот же предел, интеграл рассматривается в основном только по базе.
Но на самом деле курс наиболее ценен своими примерами и очень интересными теор задачами, которые постоянно попадают в ваши листки.
3) "Контрпримеры в анализе" Б. Гелбаум, Дж. Олмстед.
Сборник тонкостей, стандартных приемов и ответов на вопросы, почему в той или иной теореме мы требует то или иное условие. И как мы знаем, невозможно идти на экзамен по мат анализу без набора примеров и контрпримеров.
4) "Курс математического анализа" Л. Д. Кудрявцев.
Наверное, любой физтех будет опираться в своем курсе мат анализа на этот учебник. Изложение простое и очень непрерывное в сравнении с другими: приходится внимательно следить за каждой строчкой, а разбиение на отдельные "леммы", "теоремы" условны и есть просто часть доказательства следующего утверждения.
5) "Основы математического анализа" и "Курс дифференциального и интегрального исчисления" Г. М. Фихтенгольц.
Наверное, любой на матмехе/ бак Чебе будет опираться в своем курсе на эти учебники. Язык устаревший, но все излагается очень доступно— будет понятно даже школьнику.

Что порешать?
1) "Сборник задач и упражнения по математическому анализу" Б. П. Демидович.
Классический задачник на все темы мат. анализа. Единственно, нет примеров решения стандартных задач. Но это выкупается "Антидемидовичем"+ повод выучить китайский.
2) "Математический анализ в задачах и упражнениях" И. А. Виноградова и другие.
Задачник задумывался как материал семинаров. Труд постоянно редактируется и переиздается: есть удачные тома и не очень. Из очень хорошего можно отметить, что много примеров решения задач, есть кратная теоретическая выжимка в начале каждой главы и также интересные теоретические задачи.
3) "Сборник задач по математическому анализу" Л. Д. Кудрявцев и другие
Не так богат как предыдущий сборник, но под пивко как дополнение сгодится.
4) Problems.ru
Сосайт больше для школьников, но скоромная подборка по некоторым темам анализам тоже есть.
5) "Интегралы и Ряды" А. П. Солодов
Прикольная методичка с задачами и решениями, отчасти копипаст Демидовича.

Где встречаются разборы задач?
Помимо вышеперечисленного.
1) Семинары с ФПМИ А. А. Сукабичевский.
Качественный материал: разобраны типичные задачи, обсуждение теории. Могу только сказать спасибо за труд. К несчастью, в программу семинаров входят не все классические темы мат
анализа: например, не нашел Рядов Фурье (материалы ищите на стене в вк)
2) Семинары преподавателей МГУ
Смотрите описание предыдущего.
3) Семинары преподавателей физтеха
Смотрите описание предыдущего.
👍1
#How_to_заботать

How to заботать дискретную математику?

Важнейшая дисциплина, без которой невозможно поступить в ШАД, в магистратуру, сдать ГОС, написать олимпиаду. Да и без нее невозможно просто чувствовать себя уверенно в программировании, DS, ведь там постоянно применяются понятия и скромные навыки, приобретенные в курсе дискретной математике. Да и частенько, помимо алгосов, ее спрашивают на собесах: в тестовом задании или на интервью, особенно в зарубежных офисах Европы и США.
Как всегда все книжки в комментариях, там же делимся своими любимыми материалами и опытом по боту дискретки😎😎

1) Комбинаторика
Как нестранно, у большинства с этим по началу проблемы, ибо обычно рассказывают общий случай, выражая его формулами, а потом пытаются подогнать условие новой задачи под эти формулы. Такой подход просто ужасен!! Вместо того, чтобы решать задачу, студент просто думает: здесь размещение с повторением или нет— угадай мелодию. Чтобы не попасть под этот конвейер дебилов, стоит просто рассмотреть, как можно больше живых примеров, стараться выводить каждую конструкцию с нуля, а не заучивать формулы, особенно это важно начинающим, ибо основная сложность комбинаторной задачи— формализовать, понять какое перед нами множество, как говорят в теории вероятностей: найти пространство исходов.
В этом поможет классика: "Ленинградские математические кружки" (главы Комбинаторика-1 и Комбинаторика-2), где куча прикольных примеров и задач. Особенно обратите внимание на раздел "Шары и Перегородки", который очень часто встречается в прикладных задачах и который очень любят спрашивать, особенно на собесах в ШАДы.
Если тяжеловато идет, то можно начать с "Комбинаторики" Виленкина, где куча-куча и куча-куча примеров, задач, написано все подробно и понятно. Единственное большой объем, но при этом есть даже главы про производящие функции и задачи из орбиты.
Также любопытные задачи можно встретить и в "Первой научной" подборке от Михаила Абрамовича.
Отмечу также важность комбинаторики: без нее, например, не сможете решать задачи на дискретную вероятность или не сможете даже посчитать сложность многих алгоритмов.
2) Множества
Что множества можно представлять как кружочки знают еще с детского сада, но вот на формулу включений/исключений есть и нормальные задачи, да и любят спросить на олимпиадах явно или неявно, например, в суммировании вероятностей и мат ожидания. Чтобы не попасть в просак смотрим первую главу Виленкина.
3) Текстовые задачи, Индукция, Принцип Дирихле, Игры...
Просто смотрим все темы текстовых задач в "Ленинградских кружках". Все это необходимая база и есть в каждом вступительном, да и опять же просто на собесах. По остальным разделам тоже советую пробежаться, ибо они важные элементы математической культуры. Теории и задач оттуда хватит на маги и собесы с лихвой, особенно хорошо задачи гуглятся на problems.ru. Для тестов и интервью на собесах подойдет порешать последнюю текстовую задачу из ЕГЭ (это не шутка), например, тесты в Тинек так и составляются. В ШАДах же любят давать эти идеи на сюжетах из других дисциплин: линейной алгебры или мат анализа. Если уже успели разобраться с ними, то проблем не возникнет.
4) Графы
Для начала берем "Ленинградские кружки" разбирает разделы "Графы - 1" и "Графы - 2". Теории там совсем мало, просто знакомитесь с основными определениями и общими приемами. Для хайповых магистратур этого вполне хватит.
Для ШАДов далее можно взять Гашкова "Дискретная математика", где много примеров и прикладных задач, да и в принципе он покрывает весь курс дискретки в ВУЗе. Потом "Теорию Графов" Омельченко и "Материалы Московской сборной" главу 12, чтобы посмотреть на теорию Рамсея, случайные графы. Если хотите прямо сильную прокачку по теории, то можете взять "Теорию Графов" Уилсон (книга достойная + очень много задач и упражнений).
Forwarded from Data science Архив бесплатных курсов
👩‍💻 Курс по Python от университета Гарварда!

🌟 Большой плейлист с крутым объяснением языка, пожалуй один из лучших курсов по Python!

🔗 Ссылка: *клик*

freecourses
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Теперь я осознаю свою ошибки и надеюсь смогу избавиться от прокрастинации. В следующем посте распишу все свои мысли по этому поводу. Хочется так же выложить очень интересную цитату связанную со мной:
"И остерегайся также приступов своей любви! Слишком скоро протягивает одинокий руку тому, кто с ним повстречается"
Немаловажно, чтобы все мысли были направлены на дело. Если вам не нравится мир будьте, тем кто изменит его. То есть, конечно, человеку, которого все устраивает трудно что-то поменять, однако осознайте, что ваша жизнь не приносит той радости, которую вы хотели бы в мечтах. Думайте о своей мечте, сделайте так, чтобы она стала вашей частью, тогда и только тогда вы полюбите свое дело!
Именно поэтому нужны заметки и планы на несколько дней, и так важна дисциплина, в современных реалиях тяжело не отвлекаться на рутину, если у вас нет возможности избавиться от этого, то на вас сваливается всякие отвлекающие факторы.
Channel photo updated
склер
Окей, сегодня весьма продуктивный день.Был на "зимнем интенсиве по data-science". В целом, мероприятие классное, но я не нашел там амбициозных ребят. Люди туда пришли как будто только ради бесплатных призов. Наверное, это логично, так как оно выглядело как светское мероприятие в воскресенье. Зато спикеры были интересными, поговорил с несколькими из них. Конечно, каждый из них пересказывал то, что я уже знаю. Самое полезное это то, что я узнал что-то интересное про эту сферу.
Вообще думаю пренебречь НМУ на данный момент, если только не будут попадаться смежные темы с ШАДом, так как поступить туда намного перспективнее. Наука это, конечно, красиво, но я хочу быть больше инженером-новатором.
Этап 1: Перевод в ВУЗ + База по математике/физике (1–2 года)**
### Цели:
1. Успешный перевод в топовый вуз (ШАД, МФТИ, ВШЭ).
2. Глубокая математическая подготовка (олимпиады, статьи).
3. Начало работы над стартапом в ML.

### Действия:
- Подготовка к переводу:
- Изучи программу вступительных экзаменов (например, МФТИ требует углубленное знание матанализа и физики).
- Решай задачи прошлых лет: [Физтех-Архив](https://phys.bmstu.ru/physbook/), [ШАД](https://yandexdataschool.ru/).
- Математика/Физика:
- Курсы:
- «Теоретический минимум» Ландау (том 1: механика) → начни с основ.
- Курс математического анализа на [Coursera](https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning).
- Практика:
- Участвуй в IMC (International Mathematics Competition) → готовься по задачам прошлых лет [IMC Problems](https://www.imc-math.org.uk/).
- Пиши статьи по методам оптимизации или ML → публикуй на arXiv.org.
- Стартап:
- Создай MVP на базе простого ML-алгоритма (например, рекомендательная система для трейдинга).
- Используй фреймворки: PyTorch, TensorFlow + облако (Google Colab).
- Ищи ментора через [AngelList](https://angel.co/) или локальные стартап-хабы.

---
Пример расписания на день (во время этапа 1):**
| Время | Деятельность |
|-------------|------------------------------------------------------------------------------|
| 6:00–7:30 | Решение задач по матанализу (подготовка к IMC) |
| 8:00–10:00 | Лекции в вузе + общение с профессорами по теме статей |
| 10:30–13:00 | Разработка MVP для стартапа (написание кода на Python) |
| 14:00–15:30 | Изучение теорминимума (механика Ландау + задачи) |
| 16:00–18:00 | Фриланс/подработка (накопление средств для переезда) |
| 19:00–20:30 | Английский (научные статьи + подготовка к TOEFL) |
| 21:00–22:30 | Чтение книг по квантовой физике или AI (например, «Superintelligence» Bostrom) |
полезные материалы