Репетиторы по дискретной математике в Ростове-на-Дону

1 курс. Повышение успеваемости. Вуз и специальность: НГТУ Прикладная математика и информатика

1 курс. Повышение успеваемости. Вуз и специальность: Высшая школа экономики

1 курс. Для себя. Вуз и специальность: ЮФУ "Математическое обеспечение и администрирование систем"

Вуз и специальность: ПМИ.

Нужен педагог который поможет увидеть общую картину предмета. Например я открываю учебник по дискретной математике и на меня вываливается куча теорем и определений. Я хотел бы чтобы мне сначала показали, какие задачи решает дискретная математика, а потом уже показали в каком порядке, какие теоермы разбирать.

Также например и с линейной алгеброй: я не могу понять, откуда взялась форула определителя. Я понимаю что это ориентированный объем n мерного параллалепипеда. Но почему именно такая формула?

Также и с мат анализом: зачем нужно доказывать непрерывность функции? Как теоремы связаны между собой и почему их придумали (например зачем нужен принци архимеда, зачем нужна теорема о сходящихся подпоследовательностях, зачем вообще вводят предел последовательности, если в матанализе мы работаем с функциями).

Если педагог сможет мне объяснить это, дать понятные учебники, я буду с ним заниматься 2-3 года, 2-3 раза в месяц, пока учусь в вузе

1 курс. Повышение успеваемости. Вуз и специальность: НИУ ВШЭ, Бизнес информатика

1 курс. Подготовка к экзамену в вузе

1 курс. Подготовка к экзамену в вузе. Вуз и специальность: СПбГУ

1 курс. Подготовка к экзамену в вузе

ПЕРВАЯ ПОЛОВИНА

Раздел 3: Алгоритмы

3.1. Algorithms – Алгоритмы

3.2. The Growth of Functions – Рост функций

3.3. Complexity of Algorithms – Сложность алгоритмов

End-of-Chapter Material – Материалы в конце главы

________________________________________

Раздел 4: Теория чисел и криптография

4.1. Divisibility and Modular Arithmetic – Делимость и вычетная арифметика (арифметика по модулю)

4.2. Integer Representations and Algorithms – Представления целых чисел и алгоритмы

4.3. Primes and Greatest Common Divisors – Простые числа и наибольшие общие делители

4.4. Solving Congruences – Решение сравнений

4.5. Applications of Congruences – Применения сравнений

________________________________________

Раздел 5: Индукция и рекурсия

5.1. Mathematical Induction – Математическая индукция

5.2. Strong Induction and Well-Ordering – Полная индукция и хорошая упорядоченность

5.3. Recursive Definitions and Structural Induction – Рекурсивные определения и структурная индукция

5.4. Recursive Algorithms – Рекурсивные алгоритмы

________________________________________

ВТОРАЯ ПОЛОВИНА

Раздел 1: Системы линейных уравнений и матрицы

1.1. Introduction to Systems of Linear Equations – Введение в системы линейных уравнений

1.2. Gaussian Elimination – Метод Гаусса (Гауссово исключение)

1.3. Matrices and Matrix Operations – Матрицы и операции над матрицами

1.4. Inverses; Algebraic Properties of Matrices – Обратные матрицы; Алгебраические свойства матриц

________________________________________

Раздел 2: Определители

2.1. Determinants by Cofactor Expansion – Определители через разложение по алгебраическим дополнениям

________________________________________

Раздел 3: Евклидовы векторные пространства

3.1. Vectors in 2-Space, 3-Space, and n-Space – Векторы в двумерном, трёхмерном и n-мерном пространстве

3.2. Norm, Dot Product, and Distance in ℝⁿ – Норма, скалярное произведение и расстояние в ℝⁿ

3.3. Orthogonality – Ортогональность

3.4. The Geometry of Linear Systems – Геометрия линейных систем

3.5. Cross Product – Векторное произведение

________________________________________

Раздел 4: Общие векторные пространства

4.1. Real Vector Spaces – Вещественные векторные пространства

4.2. Subspaces – Подпространства

4.3. Spanning Sets – Порождающие множества

4.4. Linear Independence – Линейная независимость

4.5. Coordinates and Basis – Координаты и базис

4.6. Dimension – Размерность

4.7. Change of Basis – Смена базиса

4.8. Row Space, Column Space, and Null Space – Пространство строк, столбцов и нулевое пространство

4.9. Rank, Nullity, and the Fundamental Matrix Spaces – Ранг, нульность и фундаментальные матричные пространства

________________________________________

Раздел 5: Собственные значения и собственные векторы

5.1. Eigenvalues and Eigenvectors – Собственные значения и собственные векторы

5.2. Diagonalization – Диагонализация

5.3. Complex Vector Spaces – Комплексные векторные пространства

5.4. Differential Equations – Дифференциальные уравнения

5.5. Dynamical Systems and Markov Chains – Динамические системы и цепи Маркова

1 курс. Повышение успеваемости. Нужна помощь в решении домашнего задания по дискретной математике

1 курс. Подготовка к экзамену в вузе. Вуз и специальность: Taylor’s -It

1 курс. Подготовка к экзамену в вузе. Вуз и специальность: МФТИ прикладная математика и информатика

2 курс. Подготовка к экзамену в вузе. Вуз и специальность: РАНХиГС Бизнес-Информатика.

Подготовиться к устной беседе с преподавателем и решить тест на 49 заданий

1 курс. Подготовка к экзамену в вузе. Вуз и специальность: ВШЭ.

Хорошо разбираться в теории графов, комбинаторике. Вопросник приложен, пример экзаменационного билета тоже