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

https://youtu.be/2Q54yofI118?si=CqlxAtpI2aAlUAvT

https://youtube.com/playlist?list=PLQC2_0cDcSKAcQQjPdi77FUF8LYoLZHoO&si=3FmlYYX50dN8kWr-

Поищите еще «открытый лекторий Яндекс» там прям база база для 11 кл-1 курс

#Магистратура

Подборка студенческих олимпиад🤓🤓

Казалось бы студенческие олимпиады лишь для дофаминовых наркоманов, которые никак не могут завязать с прошлым олимпиалника. Но на самом деле некоторые из них могут помочь с поступлением во внятные магистратуры (в том числе и зарубежные, если вы совсем сумасшедший) или, может, позовут работать на дядю за копейки). Их довольно много, чуть ли не каждая кафедра каждого Мухосранского ПедИнститута проводит какие-то олимпиады (тот же физкультурный колледж с углубленным изучением математики: мехмат МГУ). Но они дают целое ничего, только если вы не учитесь непосредственно там (могут поставить зачет автоматом или даже питерку за экзамен😲😲). Чемпионаты по интегрированию— это вообще атас, надеюсь они просто сдохнут. Олимпиад, которые и правда что-то дают мало, но они есть😎😎 Особенно у них очень смешные название, будто авторы ничего, кроме описание к порно и Гарри Поттера в своей жизни не читали (и даже, видимо, не смотрели).

1. Олимпиада мама Я-гей (сдохнитварь, Яндекс).
Очень известная. В вышке, на физтехе призерам могут сразу зачесть вступы, либо дать доп баллы как ИД. В МГУ, насколько автору известно, до сих пор не дали нормальных льгот для поступления (только на химфак). Довольно сложная, но написать возможно, особенно, если учитесь на той же специальности и смотрите не совсем стандартные задачи.
2. Олимпиада Высший Волочок (сдохнитварь, ВШЭ).
Нужна только в том случае, если нацелились на поступление в магу Высшей Школы Разврата: по сложности все неоднозначно, зависит от направления, но, если предмет близок вам, то попытаться стоит. Также следите, чтобы направление олимпиады совпадала с направлением маги. Сразу видно, что страничку с вариантами прошлых лет делали программисты с ПИ. Больше собственно и сказать нечего, льготы такие же: засчитывается как вступительные испытания.
3. Весь прочий мусор
В этом пункте решил собрать все олимпиады, если вы просто отморозок и хотите построить научную карьеру, поступить в магу/асперку забугром (нафига вам это). Сам же автор закончил только 3 класса церковно-приходской школы и так далеко не заходил. Да и зачем: образование при нынешней капиталистической системе не особо и нужно; достаточно быть макакой, чтобы дебажить скучный код или накидать веса в модельку, или построить поверхность волатильности. В целом, можно выделить олимпиады СПБГУ( тоже могут засчитать как ИД, если захотите туда поступать), МФТИ, ФФ/Мехмат МГУ и прочие олимпиады ВУЗов. Ну и конечно, (((международные олимпиады))): IMC, Олимпиада Ариэльского университета, Польская международная олимпиада. Лучше к ним готовиться непосредственно с нашими преподавателями или найти такой кружок на вашей лучшей в стране шараге. После такого у всяких Стендфордов и Гарвардов не останется выбора, кроме как принять такого сумасшедшего человека, как вы.

Нарративная алгебра || Линейные операторы, теорема Шаля, обратные отображения

Не для кого уже не секрет, что мы недавно провели несколько успешных запусков курса по ВУЗовской математике для абитуриентов и готовим материал для взрослой аудитории. К несчастью, пока лишь мечта, чтобы на будущих занятиях обсуждались лишь трудные вещи, а простые оставались на дом. Отчасти потому что за пару десятков лет не появилось ни одного громкого курса на уровне Зорича, Беклемишева, которые просто откровенно устарели. Где-то до сих пор решают Демидовича, и гадают месяцами, почему умножение матриц задается именно так, а не иначе. Сегодня же мои любимые подписчики🥰🥰 найдут ответы на все вопросы, связанные с линейными отображениями.
Если будет (((много лайков и шэров))) затехаю листочек с не менее интересными задачками, которые помогут еще лучше разобраться в теме, а также Лекция 1 по основам аналитической геометрии не заставит себя долго ждать😎😎

Лекции по алгебре:
Лекция 1
Лекция 2
Лекции по анализу:
Лекция 1
Лекция 2

#How_to_заботать

How to заботать алгоритмы?

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.

Что с теорией?
1) За основу можно взять курс ФКНа по алгоритмам, благо там есть и видосы, и ноутбуки юпитера.
http://wiki.cs.hse.ru/Алгоритмы_и_структуры_данных_1_..
http://wiki.cs.hse.ru/Алгоритмы_и_структуры_данных_1_..
— первый курс основного потока – для начала вполне достаточно. (Если вам кажется слишком легко и неглубоко – можете полазить дальше по их вики, и зайти на пилотный поток, либо на другие года курса).
2) Дальше уже идут разночтения, кто-то рассказывает про NP и P классы, кто-то про алгоритм Map Reduce, это что касаемо ФКНа. Нет, можно в целом все оттуда брать, но придется переключаться между разными потоками разных курсов, чтобы набрать как можно больше всего. Чтобы не сбиться с пути советую запись лекций ФПМИ 2-го курса: https://www.youtube.com/watch?v=L7dJf7RzUis&list=..
3) Для этого же посоветую классику литературы: Томаса Кормена и его Алгоритмы: Построение и Анализ. Классика, которую все хвалят. Из недостатков: очень большой объем, скорее справочник, чем книга, по которой можно изучать. Из достоинств: задачки.
4) Также недавно вышла МФТИишная книжка про олимпиадное программирование от Антти Лааксонена. Могу лично посоветовать, может, она и не такая глубокая, но написана хорошо и приятней изучать, чем Кормена.
(Книжки лежат в комментариях)

Что порешать?
Поскольку у нас нет доступа к контестам вузов, придется использовать сосайты
1) Вроде старого-доброго codeforce
(https://codeforces.com/problemset)
2) hackerrank
(https://www.hackerrank.com/domains/algorithms)
Начинаем решать от самых простых и двигаемся к самым сложным— гарантировано возьмут в Яшку (хотя там стоит работать только ради того, чтобы понять: здесь не нужно работать).
3) Также есть замечательный сосайт с собранными всеми возможными алгоритмами и темами на свете: MAXimal (http://e-maxx.ru/index.php) — просто кладезь, настоятельно советую использовать, когда изучаете алгоритмы.

Р.S. И да, мне нужно говорить, что придется изучить C++?))

#How_to_заботать #ШАД

How to заботать ШАД?

Вы просили и вот😎😎 Всемм понятно, что программа и материалы для подготовки, опубликованные на офиц сайте ШАДа— разводка: программа даже не соответствует вариантам прошлых, лет а на собесе вас могут спросить все, что угодном (админ вообще спрашивал тюремные загадки). Все это только набивает цену подборки, которая составлена пошагово: каждый шаг невозможен без предыдущего, а точка входа— уверенное владения школьной программой СОШ. Также хочу отметить, что подборка очень боевая несмотря на свою объемность: не вошедшие темы возможно собирать разве что по крупицам, поэтому она никак не умоляет наши курсы.

Шаг 0.
Посвятим его освоению "олимпиадных тем": комбинаторика, теория чисел, принцип Дирихле, графы.
1. "Ленинградские математические кружки" С. А. Генкин.
Книжка моего детства, ставшая классикой, давно красуется на гербе "Поступашек" в лапке у пиплапа. Разбираем все.
2. Problems.ru
К несчастью, ЛМК не покрывают такие темы, как Оценка+Пример, Алгоритм Евклида, что восполняет проблемс своими соответствующими разделами.

Шаг 1.
Отчасти совпадает с первым семестром классической программы по математике. Если вы начинающий вам можете пригодиться подборка How to заботать матешу перед ВУЗом.
Теория множеств.
1. "Элементы теории множеств" Н. К. Верещагин, А. Шень.
Разбираем только 1.1-1.4
Математический анализ.
1. Первый семестр курса С. В. Шапошникова.
Советую внимательно отнестись не только к определениям, но к доказательствам, ибо конструкции оттуда используется при решении задач. По этой же причине советую время от времени поглядывать за примерами в Зорича, "Контр примеры в анализе".
2. Семинары первого семестра А. Сукабичевского.
Разобраны все основные задачи стандартного курса.
3. "Математический анализ в задачах и упражнениях" том 1 И. А. Виноградова и другие.
Разбираем только главы 1-5. Помимо кучи задач, в том числе теоретических (к несчастью, искусственных) есть теор материал с примерами решения основных задач.
4. Листик по монотонности от М. А.
В стандартном курсе анализа редко разбираются задачи на монотонность, хотя они встречаются даже в абитуриентских олимпиадах.
5. "Комбинаторика" Н. Я. Виленкин и другие.
Смотрим рекуррентные соотношения.
Алгебра.
1. Семинары А. Л. Канунников.
Теория по стандартному курсу элементов алгебры вас больше запутает, в ней нет ничего интересного— только справочный формализм. Поэтому разбираем только семы и задачи.
2. "Перестановки: все что вы хотели знать о них, но боялись спросить" Егор Ясинский
Название говорит само за себя.
3. "Сборник задач по алгебре" А. И. Кострикин
Думаю вам вполне хватит Канунникова, но на всякий случай.
4. "Алгебра и теория чисел для математических школ" Н. Б. Алфутова, А. В. Устинов
Смотрим раздел многочлены.
Аналитическая геометрия.
Как таковой в ШАДе нет, а что есть решается проекцией линала на R^2, R^3. Но геометрией полезно осязать линал малых размерностях, да и поможет в следующих курсах.
1. Семинары по ангему А. В. Пенской.
Разбираем семинары 1-14.
2. "Сборник задач по аналитической геометрии и линейной алгебре" Смирнов Ю. М.
По нему идет Пенской, решаем соответствующие темы.
Алгебраические структуры.
Группы, кольца, поля и т.д. встречаются только на уровне определений.
1. Курс лекций И. В. Аржанцева.
Смотрим соответствующие лекции. На пальцах объяснены смежные классы и теорема Лангранжа
2. "Теорема Абеля в задачах и решениях" В. Б. Алексеев.
Куча простых задач на теорию групп, решаем одну за другой— и понимание не заставит себя ждать. Все в лучших советский традициях: только определения и задачи. К несчастью, капиталисты в конце поместили решения((
3. "Введение в алгебру. Часть 1" А. И. Кострикин.
Листаем на уровне определений соответствующую главу про залупы, кольца, поля.
Также будет полезно посмотреть How to заботать алгебру и аналитическую геометрию.

После этих шагов вам ничего не мешает ботать алгосы и структуры данных: смотрим How to заботать алгоритмы (раздел никак особо не связан с последующими шагами).

Шаг 2.
После матриц и пределов самое время браться за остальное.
Многомерный анализ и интегралы.
1. Второй семестр курса С. В. Шапошникова.
Лучший курс по многомерному анализу.
2. Семинары второго и третьего семестра А. Сукабичевского.
Оставим сходимость интегралов, рядов, и криволинейные интегралы на будущие шаги.
3. "Математический анализ в задачах и упражнениях" том 1 И. А. Виноградова и другие.
Разбираем только главы 7-8.
Линейная алгебра.
Может быть полезной подборка How to заботать линейную алгебру.
1. Курс лекций В. М. Мануйлов.
Проще не найдете, геометрический взгляд на линал: без алгебраического треша. Разбираем все, кроме тензоров.
2. Семинары С. В. Смирнова.
Смотрим все, кроме тензоров
3. Задачи по линейной алгебре и геометрии" Гайфулин и другие.
Разобраны все возможные алгоритмические задачи, которые постоянно встречаются на тестовом этапе в ШАД.
4. "Сборник задач по аналитической геометрии и линейной алгебре" С. В. Смирнова.
Как не странно, С. В. Смирнов ведет по нему свои семинары.
5. "Сборник Задач по алгебре" Кострикина.
Интересен именно теоретическими задачками.

Шаг 3.
Сходимость рядов и интегралов, криволинейные и кратные интегралы.
К несчастью, теория нас больше запутает: там ничего интересного— тока формализм. Поэтому смотрим только семинары и решаем задачки. Также может полезной подборка How to заботать математический анализ.
1. Семинары второго и третьего семестра А. Сукабичевского.
2. "Математический анализ в задачах и упражнениях" том 2 и том 3 И. А. Виноградова и другие.
Подходим к материалу выборочно: избегаем треша с функана.
3. "Дискретная математика" С. Б. Гашков
Смотрим только раздел про производящие функции.

Шаг 4.
Наконец возможно приступить к теор веру: приложению всего вышеперечисленного.
Теория вероятностей.
Теория по вероятности вас больше запутает и единственное, что оттуда нужно выделить: свойства интеграла Лебега. Поэтому берем все с подборки How to заботать задачи по теории вероятностей.

После этих шагов вам ничего не мешает ботать Анализ данных: смотрим подборку How to заботать машинное обучение.
Шаг 5.
Последний шаг возможно совмещаться со всеми другими.
1. "Задачи со студентческих олимпиад" А. Ю. Эвнин и другие.
Куча интересных задач с решением. Также советую обратить внимание на "Литература" в конце, где можно найти не менее интересные задачи. Помимо этого чекаем в тырнете варики олимпиад япрофессионал, высшая лига, олимпиады с мехмата, физтеха и т.д. А также и другие сборники задач со студентческих олимпиад.
2. Задачи с собеса в ШАД.
3. Задачи на нашем сайте.
4. #Задача_дня
5. Материалы онлайн ПТУ

Все книжки в комментариях, там же делимся своими любимыми материалами😎😎

#How_to_заботать

How to заботать Machine Learning?

Уже делали подобную подборку, но там как-то вышло совсем кратко. Да и участников становится все больше, да и у нас появился преподаватель по ML/DL, который хочет поделиться своим видением бота Machine Learning для ШАДа, магистратур и стажировок.

Перед тем, как разбираться в работе нейронных сетей, стоит изучить алгоритмы классического машинного обучения. На стаэеров в Data Science/ШАД etc. требуют в основном их знание и умение применять. На большей части курсов рассказывают про Numpy, pandas и визуализацию на уровне, необходимом для работы, так что не будем на этом останавливаться.
Материалы можно разделить на два типа: больше практические и больше теоретические.
Из хороших практических курсов можно отметить следующие:
1) Mlcourse.ai
англоязычная версия Открытого курса по машинному обучению от ODS. Он достаточно полно рассказывает об основных моделях машинного обучения и как их применять на практике, и, в отличие от множества других курсов, уделяет отдельное внимание разведывательному анализу данных и feature engineering, что мало где освещается и помогает получать хорошие результаты в контестах и отборочных по АД.
2) Введение в Data Science и машинное обучение
Очень много практических примеров и заданий, основное внимание уделяется линейным моделям и деревьям - основным моделям, используемым в табличном машинном обучении. Отточенный навык их применения также сильно улучшит ваши результаты в контестах и задачах классического ML.
3) Машинное обучение и анализ данных
Cпециализация от МФТИ и Яшки, 6тилетней давности. Очень много практики и различных приемов, показанных на разных задачах, в том числе на нетабличных данных вроде временных рядов.
Большая часть практических курсов повторяют друг-друга, и редко приносят что-то новое. Если изучить 2 их 3 представленных выше курсов, то вы сможете показать хорошие результаты в любом отборочном контексте по машинному обучению и анализу данных, что позволит пройти без труда пройти в ШАД или на стажировку, магистратуру.

Однако, порой на собеседованиях начинают больше спрашивать про теорию машинного обучения, которую на практических курсах объясняют на пальцах. Чтобы больше в неё погрузиться, можно воспользоваться следующими материалами:
1) Курс Воронцова на физтехе
Лекции, есть и семинары. Но основная его ценность заключается в полноте представленной информации и глубокому теоретическому обоснованию всего происходящего. Для тех, кто любит математику.
2) Учебник Яндекса
Очень глубоко рассказывает как про математические основы алгоритмов ML, так и про то, как их эффективно написать. Никаких практических примеров нет, но по нему легко самостоятельно написать эти алгоритмы, что даст вам хороший прирост в понимании и позволит впечатлить HR.
3) Курс ФКН по Машинному обучению
Есть как теория, так и много практических заданий. Наиболее разносторонний курс из представленных. Очень советуем ознакомиться при наличии времени и желания.

Без этого ты сольешь ШАД

Ну что, товарищи, первый этап уже 6-12 мая. Много раз упомянал, что в программу первого этапа входит теор мин любого экзамена, зачета, во всех заданиях просто зашифрована простая идея или комбинация идей, все решается обычно в шага три.
Но что же делать, когда от волнения кровь стучит в виске и трясутся руки, и своей память просто не веришь? Конечно же нужно обложиться вольфрамом, гуглом и любимыми методичками, лекциями, где информация проверена, а нужный пример решения ищется в 2 клика мышки. О наиболее удачных методичках и пойдет речь.

Линейная алгебра
Как необходимый теоретический материал советую лекции Мануйлова, как мне кажется это лучшее, что есть для ШАДа и магистратур.
Примеры решения задач советую смотреть в Гайфулине. Писался для подготовки к зачетам мехмата, поэтому в нем разобраны все стандартные задачи.
В дополнении можно посоветовать Канунникова, где разбираются продвинутые задачи начал алгебры. Также Тимашева 1ый семестр, где аналогично Каннуникову, и 2ый семестр, где уже разбираются более теоретические задачки линала из того же Кострикина.
Время от времени в вариантах первого этапа возникают задачи по ангему, здесь же советую семинары Пенского.

Теория вероятностей
Как всегда посоветую книжечку для экономистов и семинары Сердобольской, которые отлично дополнят друг друга. Также советую, уже ставшей классикой зачеты Кондратенко, где собраны все типовые задачи, но без хорошей теоретической прокачки подступиться к ним будет непросто, ибо решения зачастую короткие.

Математический анализ
Однозначно семинары Скубачевского. Если чего-то не хватает, как например дифференцирование интеграла по параметру, то смотрим задачники Виноградовой.

Конечно мир не стоит на месте и постоянно появляются все новые и новые пособия. Если здесь не нашли своих фаворитах, то обязательно делитесь ими в комментариях!
Также для приобретения всех необходимых знаний и навыков для гарантрованного поступления в ШАД/магистратуры советую наши курсы.

Проблема:

В целом, все хорошо, однако я не выполнил основные задачи. Стоит опять пользоваться таблицей Эйзенхауэра.
Я продолжу стараться перевестись в другое направление, потому что образование здесь меня совсем не устраивает.
У меня нормализовалась эмоциональная составляющая, соответственно, я не чувствую эмпатию и вижу только. Вопрос с этим практически иссяк, но думаю это тоже стоит анализировать. Так же как и расходы

Анализирую ошибки:

Я выстроил список тем для задач и лекций по математическому анализу, так что должен избежать прошлую проблему.
Наедине, я в основном рефлексировал, но не особо задумывался над задачей, которая у меня стоит со стороны психологических навыков. Нужно помнить, что люди, в принципе, предсказуемые и нужно задать лишь задать их вектор.

Nya

#How_to_заботать

How to заботать задачи по теории вероятностей?

К несчастью, классический курс половину семестра строит интеграл Лебега, а другую половину доказывает десяток ЗБЧ, ЦПТ. По итогу студент не умеет решать задачи и может забыть о карьере кванта (https://t.me/postypashki_old/238) или поступлении в ШАДы.

Чтобы исправить такую несправедливость судьбы, подготовил подборку материалов, которая сделает из вас мастера спорта по теории вероятностей.

1. "Теория вероятностей и математическая статистика" Л. Н. Фадеева, А. В. Лебедев.
Книжка для экономистов. Доступно разобрана базовая теория, много примеров решения задачек и также предлагается много типовых must have задачек.
2. Семинары Шкляева. Хороший мехматовский преподаватель, котором не пофигу. На teach-in есть и конспекты, и видосы, еще прилагаю его листочки с задачами. Академический треш терпится.
https://teach-in.ru/course/probability-theory-seminar..
3. "Сборник задач по теория вероятностей" Б. А. Севастьянов.
Куча крутых примерчиков, море крутых задачек, к которым есть решения. Задачник топ.
4. "Вероятность в теоремах и задачах" А. Н. Ширяев.
Зав кафедры теории вероятности мехмата (87 лет) 😎😎. Помню он как-то рассказывал первакам (на выдаче студаков) историю и забыл, чем она кончилась.
В книжке же very много прикольных задач, но начинающий этого не оценит. Также как и его "Вероятность" советую только продвинутым.
5. "Задачи с зачётов по теории вероятностей".
Сборник составлен как подарок будущим поколениям от студентов легендарного А. Е. Кондратенко. Задачи в большинстве непростые, но баянистые.
6. Листки с ПМИ ВШЭ по теории вероятностей.
Скорее развлечение на вечер, но думаю начинающим пригодиться. К тому же, некоторые из них встречались на интервью в ШАД.

Все материалы в комментариях, там же делитесь своими любимыми.

#How_to_заботать

How to заботать линейную алгебру?

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, разобраться в других математических предметах как многомерный анализ, дифференциальные уравнения, статистический анализ и тд. Линейная алгебра просто составляет БАЗУ грамотного человека, ведь это язык науки.
Все книжки как всегда в комментариях, там же делимся своими любимыми материалами и опытом по боту линала😎😎

Шаг-0.
Так как линал это в первую очередь язык, а не полноценная наука, то лучше всего начать с аналитической геометрии— его приложений. Особенно если до этого никогда линейную алгебру не изучали, то все эти многомерные определения и конструкции могут показаться чересчур абстрактными, поэтому лучше разобраться с ними на R^2 и R^3, на малых размерностях, где все приобретает простой геометрический смысл, а затем без боли обобщить на R^n. В этом, конечно, поможет наша подборка How to заботать алгебру и аналитическую геометрию.

Шаг-1.
По теории подойдет любой классический курс, какой больше нравится. Могу предложить попробовать лекции, ибо они уже сжаты и структурированы и не выглядят, как толстый справочник обо всем. Например, мне нравятся лекции Мануйлова с мехмата, где дан именно геометрический взгляд на линал без всякого алгебраического треша, который порой появляется у Винберга, Кострикина и у других алгебраистов. В дополнение могу посоветовать лекции Тимашева с того же мехмата, где много прикольных примеров и материал рассказан посвободней, чем у Мануйлова. Оба автора злоупотребляют мат индукцией в целях экономии времени, поэтому многие теоремы остаются неживыми. Но если будет (((много огоньков и шэров))), то дальнейшие лекции Нарративной алгебры это поправят🔥🔥
К теории, конечно, необходима практика, как всегда, самое главное — научиться решать задачи. Для этого отлично подойдут семинары Смирнова, где в основном разбираются вычислительные задачи, и семинары Тимашева, где есть и много прикольных теоретических задач. Решают они задачник Смирнова и задачник Кострикина соответственно. От физтеха же есть семинары Ершова, который идет по задачнику Беклемишева. Также в "Задачи по линейной алгебре и геометрии" Гайфулин и др разобраны все алгоритмические задачи.
Помимо классических курсов как всегда предлагаю 3Blue1Brown, где на пальцах показывают сущность линейной алгебры и порезанный курс Саватеева. Это скорее прикольные примеры и иллюстрации, чем полноценные курсы, по которым возможно изучать линейную алгебру.

Шаг-2.
После того, как научились решать стандартные задачи самое время перейти к менее тривиальным, такие конечно же возможно найти в Шаге-5 How to заботать ШАД, вариантах магистратур и олимпиад. Также возможно посмотреть, что там у пиндосов: того же Гильберта Стрэнга, где немало прикольных задач, примеров, а также в конце написаны занимательные приложения линейной алгебры. Еще больше всяких книжек такого духа собрано на диске, которые помогут окончательно разобраться, например, с такой непростой темой как ЖНФ: уверяю, если изучите этот раздел в парочке источников и решите парочку задач, то понимание не заставит себя ждать. Помимо этого возможно погружаться в диффуры, теорию групп, функциональный анализ и прочее продолжение и приложение линейной алгебры, но для тех же олимпиад, магистратур и ШАДа это уже будет overkill, кроме диффуров.
Если же хотите заботать линал в короткие сроки с нашими преподавателями, кругу единомышленников, то вам стоит уже сейчас записаться на будущие наборы нашего курса по алгебре и анализу😎😎

Окей. начинаем