Автоматизированная Обучающая Система для обучения курсу анализа сложности алгоритмов
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 РублевРоссия
канд. физ.-мат. наук, профессор
Мурад Теймурович Юсуфов
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.
Рецензия
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