Автоматизированная Обучающая Система для обучения курсу анализа сложности алгоритмов


https://doi.org/10.18255/1818-1015-2017-4-481-495

Полный текст:


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. 


Об авторах

Вадим Сергеевич Рублев
Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова
Россия
канд. физ.-мат. наук, профессор


Мурад Теймурович Юсуфов
Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова
Россия
аспирант


Список литературы

1. Ermilova A. V., Rublev V. S., “Problemy razvitiya matematicheskogo myshleniya uchashchikhsya na primere obuchayushchey sistemy po kursu "Algoritmy i analiz slozhnosti"”, Sovremennye informatsionnye tekhnologii i IT-obrazovanie, Sbornik izbrannykh trudov IX Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, INTUIT.RU, Moskva, 2014, 297– 304, (in Russian).

2. Cormen T. H., Introduction to algorithms, 3rd ed., MIT press, 2009.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Рублев В.С., Юсуфов М.Т. Автоматизированная Обучающая Система для обучения курсу анализа сложности алгоритмов. Моделирование и анализ информационных систем. 2017;24(4):481-495. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2017-4-481-495

For citation: Roublev V.S., Yusufov M.T. Automated System for Teaching Computational Complexity of Algorithms Course. Modeling and Analysis of Information Systems. 2017;24(4):481-495. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2017-4-481-495

Просмотров: 217

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-1015 (Print)
ISSN 2313-5417 (Online)