RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Моделирование и анализ информационных систем // Архив

Модел. и анализ информ. систем, 2017, том 24, номер 4, страницы 481–495 (Mi mais578)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Automated system for teaching Computational Complexity of Algorithms course

[Автоматизированная Обучающая Система для обучения курсу анализа сложности алгоритмов]

V. S. Rublev, M. T. Yusufov

P.G. Demidov Yaroslavl State University, 14 Sovetskaya str., Yaroslavl, 150003, Russia

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.

Ключевые слова: автоматизированное обучение, анализ сложности алгоритмов, таблица символьной прокрутки алгоритма, нормальная система символьных преобразований.

УДК: 510.52:372.851

Поступила в редакцию: 14.04.2017

Язык публикации: английский

DOI: 10.18255/1818-1015-2017-4-481-495



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024