Данное учебное пособие написано для самостоятельного изучения студентами курса линейной алгебры и аналитической геометрии. Материал, изложенный в пособии, охватывает все основные разделы линейной алгебры (включая матрицы и матричные операции, определители, главные миноры и ранг матрицы, обратную матрицу, системы обыкновенных линейных уравнений, собственные значения и собственные векторы, квадратичные формы) и аналитической геометрии (включая векторную алгебру, системы координат, алгебраические линии и поверхности, линейные пространства, отображения и преобразования)

Аппарат теории оптимизации широко используется учеными для решения различных прикладных задач (от чисто инженерных и задач синтеза оптимального управления до машинного обучения). Сейчас почти все программное обеспечение предлагает доступ к алгоритмам оптимизации в лимитированной форме, что приводит к проблемам «черного ящика», отсутствию возможности повторного использования кода и ограничению области применимости новейших алгоритмов оптимизации. Открытая библиотека OSOL Extremum является попыткой изменить сложившуюся ситуацию, предоставив широкий функционал к использованию алгоритмов оптимизации для решения различных прикладных задач. Эффективность комплекса предлагается оценить путем решения задачи стабилизации спутника.

В данной публикации демонстрируется, как оптимизационная библиотека с открытым исходным кодом "Экстремум" (OSOL Extremum) может быть использована для построения контроллера обратной связи спутника. Предлагаемое программное обеспечение было разработано в попытке устранить существующие в научной области проблемы, включая эффект черного ящика, отсутствие повторного использования кода, ограниченное применение современных алгоритмов оптимизации

Кандидатская диссертация о способах применения интервального анализа для разработки алгоритмов нелинейного программирования и их применения для решения задач кибернетики

Работа о том, как можно использовать абстракции разного уровня при проектировании программного обеспечения. В статье рассматривается применение алгоритма случайного поиска для решения задачи кластеризации

В работе исследуется применение гибридного меметического алгоритма глобальной условной оптимизации в задаче поиска оптимального управления нелинейными стохастическими системами. Предлагаемый подход основывается на параметризации искомого управления, что позволяет свести задачу поиска оптимального управления к задаче нелинейного программирования. Решение последней предлагается искать с помощью метаэвристического алгоритма глобальной оптимизации – меметического алгоритма