Батищев

Структуры и алгоритмы обработки данных, Иерархические структуры и графы, Батищев Р.В., 2017.
 
    Методические указания предназначены для студентов направления подготовки бакалавров 270304.
Рассмотрены принципы организации АВЛ-деревьев и алгоритмы их формирования, а также основы теории графов и некоторые алгоритмы на графах. Приведены примеры реализации структур и алгоритмов на языке Си и задания к лабораторным работам.

Структуры и алгоритмы обработки данных, Сортировка массивов и динамические структуры, Методические указания, Батищев Р.В., 2016.

   Методические указания предназначены для студентов направления подготовки бакалавров 27.03.04.
Рассмотрены некоторые алгоритмы сортировки, принципы организации основных динамических структур: односвязные и двусвязные списки, двоичные упорядоченные деревья. Приведены примеры их реализации на языке Си и задания к лабораторным работам.

Поисковые методы оптимального проектирования, Батищев Д.И., 1975.

   В книге задача оптимального проектирования формулируется как детерминированная задача нелинейной оптимизации. Обсуждаются приемы сведения задач векторной оптимизации и стохастического программирования к классу детерминированных экстремальных задач. Приводятся алгоритмы решения задач выпуклого и невыпуклого программирования.
Книга рассчитана на инженеров, аспирантов и студентов, специализирующихся в области применения ЦВМ в задачах проектирования.

Применение генетических алгоритмов к решению задач дискретной оптимизации, Батищев Д.И., Неймарк Е.А., Старостин Н.В., 2007.

Излагаются основы новой информационной технологии, позволяющей сводить классические задачи дискретной оптимизации, такие как комбинаторные задачи о ранце, коммивояжере, покрытии и разбиении, к задаче поиска на дискретном множестве кодировок. Рассматриваются основные принципы, типовые структуры и механизмы предлагаемого популяционо-генетического подхода к решению задач поиска с помощью генетических методов. Описаны основы генетического поиска и проанализированы математические модели генетических операторов кроссовера для разных типов представлений (кодировок). Приведены конкретные примеры, в которых большое внимание уделяется вычислительной реализации генетических методов.

Численное решение задач прикладной математики, модуль 1, численные алгоритмы, Батищев В.А., 2010.

Модуль 5.
Нелинейный пограничный слой.
Основные уравнения. Численный расчет по неявной схеме. Течение вблизи клина Решение Фолкнера-Скэн Трехмерный пограничный слой. Консервативная форма записи. Неявная маршевая схема расщепления.

Численное решение задач прикладной математики, Батищев В.А., 2010.

Модуль 1.
Конечные элементы и спектральные методы.
Принципы методов взвешенных невязок. Метод подобластей. Метод коллокаций Метод наименьших квадратов. Метод Галеркина. Сравнение методов на примере дифференциального уравнения. Метод конечных объемов для уравнении первого порядка. Метод конечных объемов для уравнений в частных производных второго порядка.
Метод конечных элементов (МКЭ). Линейная интерполяция. Квадратичная интерполяция. Двумерная билинейная интерполяция Двумерная биквадратная интерполяция.
Спектральный метод. Применение к уравнению диффузии. Псевдоспектральный метод.
Общие численные методы. Метод Ньютона. Прямые методы решения линейных систем. Итерационные методы (методы Якоби, Гаусса-Зейделя, метод последовательной верхней релаксации). Ускорение сходимости.