کتاب مبانی ریاضی تحلیل الگوریتم‌ها: از مباحث پایه‌ای تا پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

مبانی ریاضی تحلیل الگوریتم‌ها: از پایه تا پیشرفته - مسیر شما به سوی تسلط مبانی ریاضی تحلیل الگوریتم‌ها: از پایه تا پیشرفته – مسیر شما به سوی تسلط معرفی دوره: رمزگشایی قدرت ریاضی پشت الگوریتم‌ها در دنی...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی ریاضی تحلیل الگوریتم‌ها: از مباحث پایه‌ای تا پیشرفته

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی ریاضی تحلیل الگوریتم‌ها: از مباحث پایه‌ای تا پیشرفته
  • 2. مجموعه‌ها، روابط و توابع
  • 3. مفاهیم اساسی نظریه مجموعه‌ها
  • 4. تعریف و انواع روابط
  • 5. ویژگی‌های توابع: یک به یک، پوشا، معکوس
  • 6. اندیس‌گذاری و مجموع‌های اندیس‌دار
  • 7. اصول شمارش: جمع، ضرب، جایگشت، ترکیب
  • 8. قضیه دو جمله‌ای و کاربردهای آن
  • 9. مقدمه‌ای بر نظریه گراف: مفاهیم اولیه
  • 10. درخت‌ها و خواص آن‌ها
  • 11. نظریه اعداد: اعداد صحیح، بخش‌پذیری، پیمانه‌ای
  • 12. باقی‌مانده و هم‌نهشتی
  • 13. الگوریتم اقلیدس و کاربردهای آن
  • 14. اعداد اول و توابع آن‌ها
  • 15. مقدمه‌ای بر منطق ریاضی
  • 16. اثبات‌های مستقیم، غیرمستقیم، استقرا
  • 17. اصول استقرای ریاضی و کاربردهای آن
  • 18. توابع رشد و نمادهای O، Ω، Θ
  • 19. تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌ها
  • 20. تحلیل پیچیدگی فضایی الگوریتم‌ها
  • 21. معادلات بازگشتی: روش‌های حل
  • 22. روش جایگذاری برای حل معادلات بازگشتی
  • 23. درخت بازگشت و کاربردهای آن
  • 24. قضیه اصلی (Master Theorem) و کاربردهای آن
  • 25. تابع مولد (Generating Functions): مفاهیم پایه
  • 26. محاسبه تابع مولد برای دنباله‌های ساده
  • 27. کاربرد تابع مولد در حل معادلات بازگشتی
  • 28. توابع مولد نمایی
  • 29. توابع مولد و احتمال
  • 30. توابع مولد و ترکیب‌های خطی
  • 31. معادلات تفاضلی خطی با ضرایب ثابت
  • 32. حل معادلات تفاضلی همگن
  • 33. حل معادلات تفاضلی ناهمگن
  • 34. معادلات تفاضلی و تابع مولد
  • 35. آنالیز آماری الگوریتم‌ها: میانگین، واریانس
  • 36. امید ریاضی و کاربردهای آن
  • 37. آنالیز الگوریتم‌های مرتب‌سازی (مرتب‌سازی ادغامی، سریع)
  • 38. آنالیز الگوریتم‌های جستجو (جستجوی دودویی)
  • 39. آنالیز الگوریتم‌های گراف (پیمایش عمق، پیمایش سطح)
  • 40. نظریه احتمال گسسته
  • 41. متغیرهای تصادفی گسسته
  • 42. توزیع‌های احتمال گسسته (دوجمله‌ای، پواسون)
  • 43. امید ریاضی و گشتاورهای متغیرهای تصادفی
  • 44. آنالیز متوسط عملکرد (Average-Case Analysis)
  • 45. آنالیز بدترین حالت (Worst-Case Analysis)
  • 46. آنالیز بهترین حالت (Best-Case Analysis)
  • 47. آنالیز amortized
  • 48. آمار ترتیبی
  • 49. توابع نمایی و لگاریتمی
  • 50. توابع مثلثاتی
  • 51. تبدیلات فوریه گسسته (DFT)
  • 52. کاربرد DFT در آنالیز الگوریتم‌ها
  • 53. آنالیز پیچیدگی محاسباتی (Computational Complexity)
  • 54. مسائل P و NP
  • 55. مسائل NP-Complete
  • 56. کاهش‌پذیری (Reducibility)
  • 57. الگوریتم‌های تقریبی (Approximation Algorithms)
  • 58. تکنیک‌های طراحی الگوریتم: تقسیم و حل
  • 59. تکنیک‌های طراحی الگوریتم: حریصانه
  • 60. تکنیک‌های طراحی الگوریتم: برنامه‌نویسی پویا
  • 61. بهینه‌سازی ریاضی (Mathematical Optimization)
  • 62. برنامه‌ریزی خطی
  • 63. برنامه‌ریزی عدد صحیح
  • 64. آنالیز الگوریتم‌های موازی
  • 65. مدل‌های محاسباتی موازی
  • 66. الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms)
  • 67. قضیه کرکمن و کاربردهای آن
  • 68. جبر خطی و آنالیز الگوریتم‌ها
  • 69. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 70. استفاده از ماتریس‌ها در آنالیز
  • 71. آنالیز الگوریتم‌های رشته (String Algorithms)
  • 72. الگوریتم‌های تطابق رشته (String Matching)
  • 73. آرایه‌های suffix
  • 74. فیلترهای Bloom
  • 75. ساختارهای داده‌ای پیشرفته
  • 76. درخت‌های B
  • 77. درخت‌های قرمز-سیاه
  • 78. Heapها و صف‌های اولویت
  • 79. بهینه‌سازی توابع هدف
  • 80. الگوریتم‌های ژنتیک
  • 81. یادگیری ماشین و آنالیز الگوریتم‌ها
  • 82. مفاهیم اساسی نظریه اطلاعات
  • 83. آنتروپی و اطلاعات متقابل
  • 84. فشرده‌سازی داده‌ها (Data Compression)
  • 85. نظریه کدگذاری (Coding Theory)
  • 86. کاربرد نظریه بازی‌ها در طراحی الگوریتم‌ها
  • 87. مسائل مسیریابی در گراف‌ها
  • 88. روش‌های هیوریستیک
  • 89. الگوریتم‌های تکاملی
  • 90. سیستم‌های دینامیکی گسسته
  • 91. آنالیز پایداری
  • 92. کاربرد نظریه کنترل در الگوریتم‌ها
  • 93. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 94. یادگیری عمیق و آنالیز الگوریتم‌ها
  • 95. داده‌های حجیم (Big Data) و آنالیز الگوریتم‌ها
  • 96. محاسبات ابری و آنالیز الگوریتم‌ها
  • 97. امنیت الگوریتم‌ها
  • 98. رمزنگاری و آنالیز الگوریتم‌ها
  • 99. طراحی و تحلیل الگوریتم‌های کوانتومی
  • 100. الگوریتم‌های موازی و توزیع‌شده
تگ‌ها: Algorithm Analysis Big O Notation Computer Science Mathematics for the analysis of algorithms آموزش تحلیل الگوریتم آنالیز مجانبی پیچیدگی زمانی تحلیل الگوریتم توابع مولد روابط بازگشتی ریاضیات برای تحلیل الگوریتم طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها علوم کامپیوتر مهندسی نرم‌افزار

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.