Доклад	Доклад	Доклад	Доклад
1. Числа с плавающей точкой, машинная точность, абсолютная и относительная погрешность	44. Интерполяция Лагранжа	87. Градиентный спуск	130. Стек и алгоритмы вычисления выражений, польская и обратная польская запись
2. Обусловленность вычислительной задачи и устойчивость алгоритма	45. Интерполяция Ньютона с разделёнными разностями	88. Градиентный спуск с momentum	131. Очередь, дек и кольцевой буфер
3. Метод половинного деления для нелинейных уравнений	46. Интерполяция Ньютона по конечным разностям	89. Ускорение Нестерова	132. Односвязные и циклические списки
4. Метод простой итерации и условия сходимости	47. Интерполяция Эрмита	90. Метод Ньютона в оптимизации	133. Двусвязные списки и операции над ними
5. Метод Ньютона для нелинейного уравнения	48. Линейные и кусочно-линейные сплайны	91. Quasi-Newton, BFGS и L-BFGS	134. Skip list и вероятностно сбалансированный поиск
6. Модифицированный метод Ньютона	49. Кубические сплайны	92. Координатный спуск	135. Двоичное дерево поиска
7. Метод секущих	50. B-сплайны и базисные функции	93. Метод золотого сечения	136. AVL-деревья
8. Метод regula falsi, Illinois и Pegasus	51. Кривые Безье как вычислительный метод аппроксимации	94. Одномерный метод Брента для минимизации	137. Красно-чёрные деревья
9. Метод Деккера и метод Брента для поиска корня	52. Метод наименьших квадратов и полиномиальная аппроксимация	95. Nelder–Mead	138. Куча и очередь с приоритетом
10. Схема Горнера и устойчивое вычисление многочленов	53. Ортогональные многочлены и аппроксимация Чебышёва	96. Метод сопряжённых градиентов как оптимизационный метод	139. Префиксное дерево Trie
11. Численное нахождение всех корней многочлена методом Durand–Kerner	54. Минимаксная аппроксимация и алгоритм Ремеза	97. Line search: Armijo и условия Wolfe	140. Хеш-таблица и методы разрешения коллизий
12. Метод Aberth–Ehrlich для корней многочлена	55. Численное дифференцирование: правые, левые и центральные разности	98. Trust-region методы	141. Фильтр Блума
13. Метод Гаусса	56. Формулы численного дифференцирования высокого порядка	99. Симплекс-метод линейного программирования	142. Система непересекающихся множеств Union–Find
14. Метод Гаусса с частичным выбором главного элемента	57. Метод complex-step для численного дифференцирования	100. Методы внутренней точки для линейного программирования	143. Последовательный поиск и поиск с барьером
15. Метод Гаусса–Жордана	58. Экстраполяция Ричардсона	101. Транспортная задача и потенциалы	144. Бинарный поиск
16. LU-разложение	59. Формула левых, правых и средних прямоугольников	102. Венгерский алгоритм задачи о назначениях	145. Интерполяционный и экспоненциальный поиск
17. Разложение Холецкого	60. Метод трапеций	103. Квадратичное программирование	146. Quickselect и статистики порядка
18. LDLᵀ-разложение	61. Метод Симпсона	104. Проецируемый градиентный метод	147. Сортировка вставками
19. QR-разложение отражениями Хаусхолдера	62. Формулы Ньютона–Котеса	105. Proximal gradient	148. Сортировка выбором, пузырьковая и cocktail sort
20. QR-разложение вращениями Гивенса	63. Адаптивный метод Симпсона	106. ADMM	149. Сортировка Шелла
21. Метод прогонки для трёхдиагональной системы	64. Интегрирование Ромберга	107. Имитация отжига	150. Сортировка слиянием
22. Итерационный метод Якоби	65. Квадратуры Гаусса	108. Генетические алгоритмы	151. Быстрая сортировка
23. Метод Гаусса–Зейделя	66. Квадратуры Гаусса–Кронрода	109. Дифференциальная эволюция	152. Introsort и гибридные сортировки
24. Метод верхней релаксации SOR	67. Квадратуры Clenshaw–Curtis	110. Particle Swarm Optimization	153. Heapsort
25. Метод сопряжённых градиентов для СЛАУ	68. Несобственные интегралы и преобразования переменной	111. Ant Colony Optimization	154. Counting sort
26. GMRES	69. Многомерное численное интегрирование	112. Линейные конгруэнтные генераторы псевдослучайных чисел	155. Radix sort
27. BiCG и BiCGSTAB	70. Интегрирование Монте-Карло	113. Современные PRNG: xorshift/xoshiro/PCG	156. Bucket sort
28. Степенной метод нахождения собственного значения	71. Квазимонте-Карло и последовательности низкой расходимости	114. Метод обратной функции для генерации случайных величин	157. Внешняя сортировка больших данных
29. Обратные итерации	72. Метод Эйлера для ОДУ	115. Rejection sampling	158. BFS
30. Итерация Рэлея	73. Улучшенный метод Эйлера	116. Box–Muller	159. DFS
31. QR-алгоритм собственных значений	74. Метод средней точки и метод Хойна	117. Цепи Маркова	160. Топологическая сортировка
32. SVD	75. Метод Рунге–Кутты четвёртого порядка	118. Metropolis–Hastings	161. Сильно связные компоненты: Косарайю
33. Число обусловленности матрицы	76. Адаптивные методы Рунге–Кутты RK45	119. Gibbs sampling	162. Сильно связные компоненты: Тарьян
34. Метод наименьших квадратов: нормальные уравнения против QR	77. Методы Adams–Bashforth	120. Bootstrap и jackknife	163. Алгоритм Дейкстры
35. Псевдообратная матрица Мура–Пенроуза	78. Методы Adams–Moulton и predictor–corrector	121. Стохастический градиентный спуск	164. Bellman–Ford
36. Разреженные матрицы: COO, CSR и CSC	79. BDF для жёстких ОДУ	122. k-means	165. Floyd–Warshall
37. Итерационное уточнение решения СЛАУ	80. Численные методы для жёстких систем ОДУ	123. k-medoids	166. A*
38. Суммирование Кэхэна, Neumaier и попарное суммирование	81. Метод стрельбы для краевой задачи	124. PCA и его вычисление через SVD	167. Prim
39. Интервальная арифметика	82. Конечно-разностное решение краевой задачи	125. DFT	168. Kruskal
40. Арифметика произвольной точности	83. Уравнение теплопроводности: явная и неявная схемы	126. FFT Cooley–Tukey	169. Максимальный поток: Ford–Fulkerson и Edmonds–Karp
41. Многомерный метод Ньютона	84. Численное решение волнового уравнения	127. Быстрая свёртка и корреляция через FFT	170. Dinic и двудольное паросочетание
42. Метод Бройдена	85. Уравнения Лапласа и Пуассона: конечно-разностные методы	128. FIR/IIR-фильтры и численная обработка сигнала	171. Динамическое программирование: рюкзак, LCS и редакционное расстояние
43. Gauss–Newton и Levenberg–Marquardt	86. Метод конечных элементов, конечных объёмов и метод линий: сравнительный обзор	129. Wavelet-преобразование, PageRank и степенные итерации	172. Backtracking, N-Queens, branch-and-bound, TSP и сравнение сложности переборных методов

Формула/псевдокод	Результаты теста	Анализ
алгоритмический смысл	одинаковые входные данные	сложность, ошибка, особенности

Доклад	Доклад	Доклад	Доклад
1. Числа с плавающей точкой, машинная точность, абсолютная и относительная погрешность	44. Интерполяция Лагранжа	87. Градиентный спуск	130. Стек и алгоритмы вычисления выражений, польская и обратная польская запись
2. Обусловленность вычислительной задачи и устойчивость алгоритма	45. Интерполяция Ньютона с разделёнными разностями	88. Градиентный спуск с momentum	131. Очередь, дек и кольцевой буфер
3. Метод половинного деления для нелинейных уравнений	46. Интерполяция Ньютона по конечным разностям	89. Ускорение Нестерова	132. Односвязные и циклические списки
4. Метод простой итерации и условия сходимости	47. Интерполяция Эрмита	90. Метод Ньютона в оптимизации	133. Двусвязные списки и операции над ними
5. Метод Ньютона для нелинейного уравнения	48. Линейные и кусочно-линейные сплайны	91. Quasi-Newton, BFGS и L-BFGS	134. Skip list и вероятностно сбалансированный поиск
6. Модифицированный метод Ньютона	49. Кубические сплайны	92. Координатный спуск	135. Двоичное дерево поиска
7. Метод секущих	50. B-сплайны и базисные функции	93. Метод золотого сечения	136. AVL-деревья
8. Метод regula falsi, Illinois и Pegasus	51. Кривые Безье как вычислительный метод аппроксимации	94. Одномерный метод Брента для минимизации	137. Красно-чёрные деревья
9. Метод Деккера и метод Брента для поиска корня	52. Метод наименьших квадратов и полиномиальная аппроксимация	95. Nelder–Mead	138. Куча и очередь с приоритетом
10. Схема Горнера и устойчивое вычисление многочленов	53. Ортогональные многочлены и аппроксимация Чебышёва	96. Метод сопряжённых градиентов как оптимизационный метод	139. Префиксное дерево Trie
11. Численное нахождение всех корней многочлена методом Durand–Kerner	54. Минимаксная аппроксимация и алгоритм Ремеза	97. Line search: Armijo и условия Wolfe	140. Хеш-таблица и методы разрешения коллизий
12. Метод Aberth–Ehrlich для корней многочлена	55. Численное дифференцирование: правые, левые и центральные разности	98. Trust-region методы	141. Фильтр Блума
13. Метод Гаусса	56. Формулы численного дифференцирования высокого порядка	99. Симплекс-метод линейного программирования	142. Система непересекающихся множеств Union–Find
14. Метод Гаусса с частичным выбором главного элемента	57. Метод complex-step для численного дифференцирования	100. Методы внутренней точки для линейного программирования	143. Последовательный поиск и поиск с барьером
15. Метод Гаусса–Жордана	58. Экстраполяция Ричардсона	101. Транспортная задача и потенциалы	144. Бинарный поиск
16. LU-разложение	59. Формула левых, правых и средних прямоугольников	102. Венгерский алгоритм задачи о назначениях	145. Интерполяционный и экспоненциальный поиск
17. Разложение Холецкого	60. Метод трапеций	103. Квадратичное программирование	146. Quickselect и статистики порядка
18. LDLᵀ-разложение	61. Метод Симпсона	104. Проецируемый градиентный метод	147. Сортировка вставками
19. QR-разложение отражениями Хаусхолдера	62. Формулы Ньютона–Котеса	105. Proximal gradient	148. Сортировка выбором, пузырьковая и cocktail sort
20. QR-разложение вращениями Гивенса	63. Адаптивный метод Симпсона	106. ADMM	149. Сортировка Шелла
21. Метод прогонки для трёхдиагональной системы	64. Интегрирование Ромберга	107. Имитация отжига	150. Сортировка слиянием
22. Итерационный метод Якоби	65. Квадратуры Гаусса	108. Генетические алгоритмы	151. Быстрая сортировка
23. Метод Гаусса–Зейделя	66. Квадратуры Гаусса–Кронрода	109. Дифференциальная эволюция	152. Introsort и гибридные сортировки
24. Метод верхней релаксации SOR	67. Квадратуры Clenshaw–Curtis	110. Particle Swarm Optimization	153. Heapsort
25. Метод сопряжённых градиентов для СЛАУ	68. Несобственные интегралы и преобразования переменной	111. Ant Colony Optimization	154. Counting sort
26. GMRES	69. Многомерное численное интегрирование	112. Линейные конгруэнтные генераторы псевдослучайных чисел	155. Radix sort
27. BiCG и BiCGSTAB	70. Интегрирование Монте-Карло	113. Современные PRNG: xorshift/xoshiro/PCG	156. Bucket sort
28. Степенной метод нахождения собственного значения	71. Квазимонте-Карло и последовательности низкой расходимости	114. Метод обратной функции для генерации случайных величин	157. Внешняя сортировка больших данных
29. Обратные итерации	72. Метод Эйлера для ОДУ	115. Rejection sampling	158. BFS
30. Итерация Рэлея	73. Улучшенный метод Эйлера	116. Box–Muller	159. DFS
31. QR-алгоритм собственных значений	74. Метод средней точки и метод Хойна	117. Цепи Маркова	160. Топологическая сортировка
32. SVD	75. Метод Рунге–Кутты четвёртого порядка	118. Metropolis–Hastings	161. Сильно связные компоненты: Косарайю
33. Число обусловленности матрицы	76. Адаптивные методы Рунге–Кутты RK45	119. Gibbs sampling	162. Сильно связные компоненты: Тарьян
34. Метод наименьших квадратов: нормальные уравнения против QR	77. Методы Adams–Bashforth	120. Bootstrap и jackknife	163. Алгоритм Дейкстры
35. Псевдообратная матрица Мура–Пенроуза	78. Методы Adams–Moulton и predictor–corrector	121. Стохастический градиентный спуск	164. Bellman–Ford
36. Разреженные матрицы: COO, CSR и CSC	79. BDF для жёстких ОДУ	122. k-means	165. Floyd–Warshall
37. Итерационное уточнение решения СЛАУ	80. Численные методы для жёстких систем ОДУ	123. k-medoids	166. A*
38. Суммирование Кэхэна, Neumaier и попарное суммирование	81. Метод стрельбы для краевой задачи	124. PCA и его вычисление через SVD	167. Prim
39. Интервальная арифметика	82. Конечно-разностное решение краевой задачи	125. DFT	168. Kruskal
40. Арифметика произвольной точности	83. Уравнение теплопроводности: явная и неявная схемы	126. FFT Cooley–Tukey	169. Максимальный поток: Ford–Fulkerson и Edmonds–Karp
41. Многомерный метод Ньютона	84. Численное решение волнового уравнения	127. Быстрая свёртка и корреляция через FFT	170. Dinic и двудольное паросочетание
42. Метод Бройдена	85. Уравнения Лапласа и Пуассона: конечно-разностные методы	128. FIR/IIR-фильтры и численная обработка сигнала	171. Динамическое программирование: рюкзак, LCS и редакционное расстояние
43. Gauss–Newton и Levenberg–Marquardt	86. Метод конечных элементов, конечных объёмов и метод линий: сравнительный обзор	129. Wavelet-преобразование, PageRank и степенные итерации	172. Backtracking, N-Queens, branch-and-bound, TSP и сравнение сложности переборных методов

Формула/псевдокод	Результаты теста	Анализ
алгоритмический смысл	одинаковые входные данные	сложность, ошибка, особенности

Доклад	Доклад	Доклад	Доклад
1. Числа с плавающей точкой, машинная точность, абсолютная и относительная погрешность	44. Интерполяция Лагранжа	87. Градиентный спуск	130. Стек и алгоритмы вычисления выражений, польская и обратная польская запись
2. Обусловленность вычислительной задачи и устойчивость алгоритма	45. Интерполяция Ньютона с разделёнными разностями	88. Градиентный спуск с momentum	131. Очередь, дек и кольцевой буфер
3. Метод половинного деления для нелинейных уравнений	46. Интерполяция Ньютона по конечным разностям	89. Ускорение Нестерова	132. Односвязные и циклические списки
4. Метод простой итерации и условия сходимости	47. Интерполяция Эрмита	90. Метод Ньютона в оптимизации	133. Двусвязные списки и операции над ними
5. Метод Ньютона для нелинейного уравнения	48. Линейные и кусочно-линейные сплайны	91. Quasi-Newton, BFGS и L-BFGS	134. Skip list и вероятностно сбалансированный поиск
6. Модифицированный метод Ньютона	49. Кубические сплайны	92. Координатный спуск	135. Двоичное дерево поиска
7. Метод секущих	50. B-сплайны и базисные функции	93. Метод золотого сечения	136. AVL-деревья
8. Метод regula falsi, Illinois и Pegasus	51. Кривые Безье как вычислительный метод аппроксимации	94. Одномерный метод Брента для минимизации	137. Красно-чёрные деревья
9. Метод Деккера и метод Брента для поиска корня	52. Метод наименьших квадратов и полиномиальная аппроксимация	95. Nelder–Mead	138. Куча и очередь с приоритетом
10. Схема Горнера и устойчивое вычисление многочленов	53. Ортогональные многочлены и аппроксимация Чебышёва	96. Метод сопряжённых градиентов как оптимизационный метод	139. Префиксное дерево Trie
11. Численное нахождение всех корней многочлена методом Durand–Kerner	54. Минимаксная аппроксимация и алгоритм Ремеза	97. Line search: Armijo и условия Wolfe	140. Хеш-таблица и методы разрешения коллизий
12. Метод Aberth–Ehrlich для корней многочлена	55. Численное дифференцирование: правые, левые и центральные разности	98. Trust-region методы	141. Фильтр Блума
13. Метод Гаусса	56. Формулы численного дифференцирования высокого порядка	99. Симплекс-метод линейного программирования	142. Система непересекающихся множеств Union–Find
14. Метод Гаусса с частичным выбором главного элемента	57. Метод complex-step для численного дифференцирования	100. Методы внутренней точки для линейного программирования	143. Последовательный поиск и поиск с барьером
15. Метод Гаусса–Жордана	58. Экстраполяция Ричардсона	101. Транспортная задача и потенциалы	144. Бинарный поиск
16. LU-разложение	59. Формула левых, правых и средних прямоугольников	102. Венгерский алгоритм задачи о назначениях	145. Интерполяционный и экспоненциальный поиск
17. Разложение Холецкого	60. Метод трапеций	103. Квадратичное программирование	146. Quickselect и статистики порядка
18. LDLᵀ-разложение	61. Метод Симпсона	104. Проецируемый градиентный метод	147. Сортировка вставками
19. QR-разложение отражениями Хаусхолдера	62. Формулы Ньютона–Котеса	105. Proximal gradient	148. Сортировка выбором, пузырьковая и cocktail sort
20. QR-разложение вращениями Гивенса	63. Адаптивный метод Симпсона	106. ADMM	149. Сортировка Шелла
21. Метод прогонки для трёхдиагональной системы	64. Интегрирование Ромберга	107. Имитация отжига	150. Сортировка слиянием
22. Итерационный метод Якоби	65. Квадратуры Гаусса	108. Генетические алгоритмы	151. Быстрая сортировка
23. Метод Гаусса–Зейделя	66. Квадратуры Гаусса–Кронрода	109. Дифференциальная эволюция	152. Introsort и гибридные сортировки
24. Метод верхней релаксации SOR	67. Квадратуры Clenshaw–Curtis	110. Particle Swarm Optimization	153. Heapsort
25. Метод сопряжённых градиентов для СЛАУ	68. Несобственные интегралы и преобразования переменной	111. Ant Colony Optimization	154. Counting sort
26. GMRES	69. Многомерное численное интегрирование	112. Линейные конгруэнтные генераторы псевдослучайных чисел	155. Radix sort
27. BiCG и BiCGSTAB	70. Интегрирование Монте-Карло	113. Современные PRNG: xorshift/xoshiro/PCG	156. Bucket sort
28. Степенной метод нахождения собственного значения	71. Квазимонте-Карло и последовательности низкой расходимости	114. Метод обратной функции для генерации случайных величин	157. Внешняя сортировка больших данных
29. Обратные итерации	72. Метод Эйлера для ОДУ	115. Rejection sampling	158. BFS
30. Итерация Рэлея	73. Улучшенный метод Эйлера	116. Box–Muller	159. DFS
31. QR-алгоритм собственных значений	74. Метод средней точки и метод Хойна	117. Цепи Маркова	160. Топологическая сортировка
32. SVD	75. Метод Рунге–Кутты четвёртого порядка	118. Metropolis–Hastings	161. Сильно связные компоненты: Косарайю
33. Число обусловленности матрицы	76. Адаптивные методы Рунге–Кутты RK45	119. Gibbs sampling	162. Сильно связные компоненты: Тарьян
34. Метод наименьших квадратов: нормальные уравнения против QR	77. Методы Adams–Bashforth	120. Bootstrap и jackknife	163. Алгоритм Дейкстры
35. Псевдообратная матрица Мура–Пенроуза	78. Методы Adams–Moulton и predictor–corrector	121. Стохастический градиентный спуск	164. Bellman–Ford
36. Разреженные матрицы: COO, CSR и CSC	79. BDF для жёстких ОДУ	122. k-means	165. Floyd–Warshall
37. Итерационное уточнение решения СЛАУ	80. Численные методы для жёстких систем ОДУ	123. k-medoids	166. A*
38. Суммирование Кэхэна, Neumaier и попарное суммирование	81. Метод стрельбы для краевой задачи	124. PCA и его вычисление через SVD	167. Prim
39. Интервальная арифметика	82. Конечно-разностное решение краевой задачи	125. DFT	168. Kruskal
40. Арифметика произвольной точности	83. Уравнение теплопроводности: явная и неявная схемы	126. FFT Cooley–Tukey	169. Максимальный поток: Ford–Fulkerson и Edmonds–Karp
41. Многомерный метод Ньютона	84. Численное решение волнового уравнения	127. Быстрая свёртка и корреляция через FFT	170. Dinic и двудольное паросочетание
42. Метод Бройдена	85. Уравнения Лапласа и Пуассона: конечно-разностные методы	128. FIR/IIR-фильтры и численная обработка сигнала	171. Динамическое программирование: рюкзак, LCS и редакционное расстояние
43. Gauss–Newton и Levenberg–Marquardt	86. Метод конечных элементов, конечных объёмов и метод линий: сравнительный обзор	129. Wavelet-преобразование, PageRank и степенные итерации	172. Backtracking, N-Queens, branch-and-bound, TSP и сравнение сложности переборных методов

Формула/псевдокод	Результаты теста	Анализ
алгоритмический смысл	одинаковые входные данные	сложность, ошибка, особенности

Доклад	Доклад	Доклад	Доклад
1. Числа с плавающей точкой, машинная точность, абсолютная и относительная погрешность	44. Интерполяция Лагранжа	87. Градиентный спуск	130. Стек и алгоритмы вычисления выражений, польская и обратная польская запись
2. Обусловленность вычислительной задачи и устойчивость алгоритма	45. Интерполяция Ньютона с разделёнными разностями	88. Градиентный спуск с momentum	131. Очередь, дек и кольцевой буфер
3. Метод половинного деления для нелинейных уравнений	46. Интерполяция Ньютона по конечным разностям	89. Ускорение Нестерова	132. Односвязные и циклические списки
4. Метод простой итерации и условия сходимости	47. Интерполяция Эрмита	90. Метод Ньютона в оптимизации	133. Двусвязные списки и операции над ними
5. Метод Ньютона для нелинейного уравнения	48. Линейные и кусочно-линейные сплайны	91. Quasi-Newton, BFGS и L-BFGS	134. Skip list и вероятностно сбалансированный поиск
6. Модифицированный метод Ньютона	49. Кубические сплайны	92. Координатный спуск	135. Двоичное дерево поиска
7. Метод секущих	50. B-сплайны и базисные функции	93. Метод золотого сечения	136. AVL-деревья
8. Метод regula falsi, Illinois и Pegasus	51. Кривые Безье как вычислительный метод аппроксимации	94. Одномерный метод Брента для минимизации	137. Красно-чёрные деревья
9. Метод Деккера и метод Брента для поиска корня	52. Метод наименьших квадратов и полиномиальная аппроксимация	95. Nelder–Mead	138. Куча и очередь с приоритетом
10. Схема Горнера и устойчивое вычисление многочленов	53. Ортогональные многочлены и аппроксимация Чебышёва	96. Метод сопряжённых градиентов как оптимизационный метод	139. Префиксное дерево Trie
11. Численное нахождение всех корней многочлена методом Durand–Kerner	54. Минимаксная аппроксимация и алгоритм Ремеза	97. Line search: Armijo и условия Wolfe	140. Хеш-таблица и методы разрешения коллизий
12. Метод Aberth–Ehrlich для корней многочлена	55. Численное дифференцирование: правые, левые и центральные разности	98. Trust-region методы	141. Фильтр Блума
13. Метод Гаусса	56. Формулы численного дифференцирования высокого порядка	99. Симплекс-метод линейного программирования	142. Система непересекающихся множеств Union–Find
14. Метод Гаусса с частичным выбором главного элемента	57. Метод complex-step для численного дифференцирования	100. Методы внутренней точки для линейного программирования	143. Последовательный поиск и поиск с барьером
15. Метод Гаусса–Жордана	58. Экстраполяция Ричардсона	101. Транспортная задача и потенциалы	144. Бинарный поиск
16. LU-разложение	59. Формула левых, правых и средних прямоугольников	102. Венгерский алгоритм задачи о назначениях	145. Интерполяционный и экспоненциальный поиск
17. Разложение Холецкого	60. Метод трапеций	103. Квадратичное программирование	146. Quickselect и статистики порядка
18. LDLᵀ-разложение	61. Метод Симпсона	104. Проецируемый градиентный метод	147. Сортировка вставками
19. QR-разложение отражениями Хаусхолдера	62. Формулы Ньютона–Котеса	105. Proximal gradient	148. Сортировка выбором, пузырьковая и cocktail sort
20. QR-разложение вращениями Гивенса	63. Адаптивный метод Симпсона	106. ADMM	149. Сортировка Шелла
21. Метод прогонки для трёхдиагональной системы	64. Интегрирование Ромберга	107. Имитация отжига	150. Сортировка слиянием
22. Итерационный метод Якоби	65. Квадратуры Гаусса	108. Генетические алгоритмы	151. Быстрая сортировка
23. Метод Гаусса–Зейделя	66. Квадратуры Гаусса–Кронрода	109. Дифференциальная эволюция	152. Introsort и гибридные сортировки
24. Метод верхней релаксации SOR	67. Квадратуры Clenshaw–Curtis	110. Particle Swarm Optimization	153. Heapsort
25. Метод сопряжённых градиентов для СЛАУ	68. Несобственные интегралы и преобразования переменной	111. Ant Colony Optimization	154. Counting sort
26. GMRES	69. Многомерное численное интегрирование	112. Линейные конгруэнтные генераторы псевдослучайных чисел	155. Radix sort
27. BiCG и BiCGSTAB	70. Интегрирование Монте-Карло	113. Современные PRNG: xorshift/xoshiro/PCG	156. Bucket sort
28. Степенной метод нахождения собственного значения	71. Квазимонте-Карло и последовательности низкой расходимости	114. Метод обратной функции для генерации случайных величин	157. Внешняя сортировка больших данных
29. Обратные итерации	72. Метод Эйлера для ОДУ	115. Rejection sampling	158. BFS
30. Итерация Рэлея	73. Улучшенный метод Эйлера	116. Box–Muller	159. DFS
31. QR-алгоритм собственных значений	74. Метод средней точки и метод Хойна	117. Цепи Маркова	160. Топологическая сортировка
32. SVD	75. Метод Рунге–Кутты четвёртого порядка	118. Metropolis–Hastings	161. Сильно связные компоненты: Косарайю
33. Число обусловленности матрицы	76. Адаптивные методы Рунге–Кутты RK45	119. Gibbs sampling	162. Сильно связные компоненты: Тарьян
34. Метод наименьших квадратов: нормальные уравнения против QR	77. Методы Adams–Bashforth	120. Bootstrap и jackknife	163. Алгоритм Дейкстры
35. Псевдообратная матрица Мура–Пенроуза	78. Методы Adams–Moulton и predictor–corrector	121. Стохастический градиентный спуск	164. Bellman–Ford
36. Разреженные матрицы: COO, CSR и CSC	79. BDF для жёстких ОДУ	122. k-means	165. Floyd–Warshall
37. Итерационное уточнение решения СЛАУ	80. Численные методы для жёстких систем ОДУ	123. k-medoids	166. A*
38. Суммирование Кэхэна, Neumaier и попарное суммирование	81. Метод стрельбы для краевой задачи	124. PCA и его вычисление через SVD	167. Prim
39. Интервальная арифметика	82. Конечно-разностное решение краевой задачи	125. DFT	168. Kruskal
40. Арифметика произвольной точности	83. Уравнение теплопроводности: явная и неявная схемы	126. FFT Cooley–Tukey	169. Максимальный поток: Ford–Fulkerson и Edmonds–Karp
41. Многомерный метод Ньютона	84. Численное решение волнового уравнения	127. Быстрая свёртка и корреляция через FFT	170. Dinic и двудольное паросочетание
42. Метод Бройдена	85. Уравнения Лапласа и Пуассона: конечно-разностные методы	128. FIR/IIR-фильтры и численная обработка сигнала	171. Динамическое программирование: рюкзак, LCS и редакционное расстояние
43. Gauss–Newton и Levenberg–Marquardt	86. Метод конечных элементов, конечных объёмов и метод линий: сравнительный обзор	129. Wavelet-преобразование, PageRank и степенные итерации	172. Backtracking, N-Queens, branch-and-bound, TSP и сравнение сложности переборных методов

Формула/псевдокод	Результаты теста	Анализ
алгоритмический смысл	одинаковые входные данные	сложность, ошибка, особенности

Темы докладов для сорока трёх студентов

Студентов 31 (без отчисленной Миланы) и каждый делает 2 разных доклада за семестр, и еще 4 доклада во втором семестре итого 6 доклады:

уникальные темы.
Студент берет тему соотвествующий его номеру по порядку в журнале (без отчисленной Миланы) и делее свой номер +31, +62,+93 и тд

Охватить все существующие алгоритмы невозможно: область постоянно развивается и число специализированных алгоритмов практически неограниченно. Но предложенные темы охватывают основные семейства классических и современных вычислительных методов, численной линейной алгебры, интерполяции, интегрирования, дифференциальных уравнений, оптимизации, стохастических методов, обработки сигналов, поиска, сортировки, структур данных и графовых алгоритмов.

Доклад	Доклад	Доклад	Доклад
1. Числа с плавающей точкой, машинная точность, абсолютная и относительная погрешность	44. Интерполяция Лагранжа	87. Градиентный спуск	130. Стек и алгоритмы вычисления выражений, польская и обратная польская запись
2. Обусловленность вычислительной задачи и устойчивость алгоритма	45. Интерполяция Ньютона с разделёнными разностями	88. Градиентный спуск с momentum	131. Очередь, дек и кольцевой буфер
3. Метод половинного деления для нелинейных уравнений	46. Интерполяция Ньютона по конечным разностям	89. Ускорение Нестерова	132. Односвязные и циклические списки
4. Метод простой итерации и условия сходимости	47. Интерполяция Эрмита	90. Метод Ньютона в оптимизации	133. Двусвязные списки и операции над ними
5. Метод Ньютона для нелинейного уравнения	48. Линейные и кусочно-линейные сплайны	91. Quasi-Newton, BFGS и L-BFGS	134. Skip list и вероятностно сбалансированный поиск
6. Модифицированный метод Ньютона	49. Кубические сплайны	92. Координатный спуск	135. Двоичное дерево поиска
7. Метод секущих	50. B-сплайны и базисные функции	93. Метод золотого сечения	136. AVL-деревья
8. Метод regula falsi, Illinois и Pegasus	51. Кривые Безье как вычислительный метод аппроксимации	94. Одномерный метод Брента для минимизации	137. Красно-чёрные деревья
9. Метод Деккера и метод Брента для поиска корня	52. Метод наименьших квадратов и полиномиальная аппроксимация	95. Nelder–Mead	138. Куча и очередь с приоритетом
10. Схема Горнера и устойчивое вычисление многочленов	53. Ортогональные многочлены и аппроксимация Чебышёва	96. Метод сопряжённых градиентов как оптимизационный метод	139. Префиксное дерево Trie
11. Численное нахождение всех корней многочлена методом Durand–Kerner	54. Минимаксная аппроксимация и алгоритм Ремеза	97. Line search: Armijo и условия Wolfe	140. Хеш-таблица и методы разрешения коллизий
12. Метод Aberth–Ehrlich для корней многочлена	55. Численное дифференцирование: правые, левые и центральные разности	98. Trust-region методы	141. Фильтр Блума
13. Метод Гаусса	56. Формулы численного дифференцирования высокого порядка	99. Симплекс-метод линейного программирования	142. Система непересекающихся множеств Union–Find
14. Метод Гаусса с частичным выбором главного элемента	57. Метод complex-step для численного дифференцирования	100. Методы внутренней точки для линейного программирования	143. Последовательный поиск и поиск с барьером
15. Метод Гаусса–Жордана	58. Экстраполяция Ричардсона	101. Транспортная задача и потенциалы	144. Бинарный поиск
16. LU-разложение	59. Формула левых, правых и средних прямоугольников	102. Венгерский алгоритм задачи о назначениях	145. Интерполяционный и экспоненциальный поиск
17. Разложение Холецкого	60. Метод трапеций	103. Квадратичное программирование	146. Quickselect и статистики порядка
18. LDLᵀ-разложение	61. Метод Симпсона	104. Проецируемый градиентный метод	147. Сортировка вставками
19. QR-разложение отражениями Хаусхолдера	62. Формулы Ньютона–Котеса	105. Proximal gradient	148. Сортировка выбором, пузырьковая и cocktail sort
20. QR-разложение вращениями Гивенса	63. Адаптивный метод Симпсона	106. ADMM	149. Сортировка Шелла
21. Метод прогонки для трёхдиагональной системы	64. Интегрирование Ромберга	107. Имитация отжига	150. Сортировка слиянием
22. Итерационный метод Якоби	65. Квадратуры Гаусса	108. Генетические алгоритмы	151. Быстрая сортировка
23. Метод Гаусса–Зейделя	66. Квадратуры Гаусса–Кронрода	109. Дифференциальная эволюция	152. Introsort и гибридные сортировки
24. Метод верхней релаксации SOR	67. Квадратуры Clenshaw–Curtis	110. Particle Swarm Optimization	153. Heapsort
25. Метод сопряжённых градиентов для СЛАУ	68. Несобственные интегралы и преобразования переменной	111. Ant Colony Optimization	154. Counting sort
26. GMRES	69. Многомерное численное интегрирование	112. Линейные конгруэнтные генераторы псевдослучайных чисел	155. Radix sort
27. BiCG и BiCGSTAB	70. Интегрирование Монте-Карло	113. Современные PRNG: xorshift/xoshiro/PCG	156. Bucket sort
28. Степенной метод нахождения собственного значения	71. Квазимонте-Карло и последовательности низкой расходимости	114. Метод обратной функции для генерации случайных величин	157. Внешняя сортировка больших данных
29. Обратные итерации	72. Метод Эйлера для ОДУ	115. Rejection sampling	158. BFS
30. Итерация Рэлея	73. Улучшенный метод Эйлера	116. Box–Muller	159. DFS
31. QR-алгоритм собственных значений	74. Метод средней точки и метод Хойна	117. Цепи Маркова	160. Топологическая сортировка
32. SVD	75. Метод Рунге–Кутты четвёртого порядка	118. Metropolis–Hastings	161. Сильно связные компоненты: Косарайю
33. Число обусловленности матрицы	76. Адаптивные методы Рунге–Кутты RK45	119. Gibbs sampling	162. Сильно связные компоненты: Тарьян
34. Метод наименьших квадратов: нормальные уравнения против QR	77. Методы Adams–Bashforth	120. Bootstrap и jackknife	163. Алгоритм Дейкстры
35. Псевдообратная матрица Мура–Пенроуза	78. Методы Adams–Moulton и predictor–corrector	121. Стохастический градиентный спуск	164. Bellman–Ford
36. Разреженные матрицы: COO, CSR и CSC	79. BDF для жёстких ОДУ	122. k-means	165. Floyd–Warshall
37. Итерационное уточнение решения СЛАУ	80. Численные методы для жёстких систем ОДУ	123. k-medoids	166. A*
38. Суммирование Кэхэна, Neumaier и попарное суммирование	81. Метод стрельбы для краевой задачи	124. PCA и его вычисление через SVD	167. Prim
39. Интервальная арифметика	82. Конечно-разностное решение краевой задачи	125. DFT	168. Kruskal
40. Арифметика произвольной точности	83. Уравнение теплопроводности: явная и неявная схемы	126. FFT Cooley–Tukey	169. Максимальный поток: Ford–Fulkerson и Edmonds–Karp
41. Многомерный метод Ньютона	84. Численное решение волнового уравнения	127. Быстрая свёртка и корреляция через FFT	170. Dinic и двудольное паросочетание
42. Метод Бройдена	85. Уравнения Лапласа и Пуассона: конечно-разностные методы	128. FIR/IIR-фильтры и численная обработка сигнала	171. Динамическое программирование: рюкзак, LCS и редакционное расстояние
43. Gauss–Newton и Levenberg–Marquardt	86. Метод конечных элементов, конечных объёмов и метод линий: сравнительный обзор	129. Wavelet-преобразование, PageRank и степенные итерации	172. Backtracking, N-Queens, branch-and-bound, TSP и сравнение сложности переборных методов

Такое распределение : первый доклад студента посвящён главным образом численной алгебре или нелинейным уравнениям, второй — аппроксимации, интегрированию или дифференциальным уравнениям, третий — оптимизации, вероятностным и вычислительным методам, четвёртый связывает всё это с алгоритмами и структурами данных.

Обязательная структура каждого доклада

Реферат не должен превращаться в пять механически скопированных реализаций. Для каждого метода студент обязан пройти одну и ту же последовательность:

Постановка задачи → математическая идея → псевдокод (plantUML и диаграммы или Mermaid ко и диаграммы) → C → C++ при необходимости → JavaScript → Go → Rust → Python → одинаковые тестовые данные → сравнение результата → сравнение времени → сложность → численная ошибка → вывод.

Для численного метода обязательны:

математическая формула;
условия применимости;
критерий остановки;
абсолютная/относительная ошибка;
вопрос сходимости;
пример, где метод работает плохо;
вычислительный эксперимент минимум на трёх наборах параметров.

Для дискретного алгоритма:

вход и выход;
инвариант либо идея корректности;
временная сложность;
пространственная сложность;
лучший/средний/худший случай, когда это имеет смысл;
тест на граничных данных.

Требование по пяти языкам и пяти колонкам

Для каждого алгоритма идет таблица.

Первая:

C/C++	JavaScript	Go	Rust	Python

Далее текстом

Формула/псевдокод	Результаты теста	Анализ
алгоритмический смысл	одинаковые входные данные	сложность, ошибка, особенности

Так сохраняются:

все пять языков в таблице из 5 колонок;
возможность визуально сравнивать код построчно — аналогичные строки должны находиться напротив и генерировать;
математический и экспериментальный анализ.

Если принципиально требуется одна таблица, остаётся менее удачный вариант:

C/C++	JavaScript	Go	Rust	Python

но тогда требование «код разных языков напротив друг друга» выполняется хуже.

Форматирование реферата

Можно закрепить буквально:

Основной материал реферата оформляется в книжной(вертикальной) ориентации, без лист полей (минимальные поля) . Сравнительные части представляются таблицами по четыре колонки. Основной шрифт таблиц — Tahoma, 6 pt, межстрочный интервал — одинарный, вертикальное положение листа, интервалы перед и после абзаца — 0 pt. Внутри ячеек запрещены искусственные пустые строки. Названия языков и алгоритмов выделяются полужирным. Код набирается текстом, а не изображением.

Обязательно экспортировать в pdf и приложить docx, а также источники (если не нарушаются авторские права) к письму - сами файлы, чтобы мы их могли полистать.

Скриншоты (не меньше 15 скринов текста + скрины обложек источников или ресурсов) и использование ИИ

генеративный ИИ важно тоже использовать

Разрешается использовать ИИ для:

объяснения синтаксических различий;
первоначального текстового черновика;
перевода идеи алгоритма между языками.
генерации аналогичных примеров кода на разных языках
генерации связного текта всеобъемлящего, который уже потом вручную студентом наполняется скринами подходящими с целью верификации и иузчения существующих источников, а также тренеровки применения научного подхода (сбор и анализ источников, обобщение, компиляция, интерпретация, анализ и тд)

Но студент обязан самостоятельно проверить:

формулы;
код;
результаты;
названия методов;
ссылки;
сложность.

Каждый реферат должен содержать реальные изображения/скриншоты из нескольких независимых источников:

страницы официальной документации;
фрагменты книг и документации разработчика;
результат работы программы;
графики;
схемы;
интерфейс компилятора/браузера.

Под каждым изображением:

Источник: автор/организация, название материала, год.

Скриншот не заменяет ссылку на источник.

Полезно добавить раздел:

Использование генеративного ИИ: название системы, цель использования, какие части проверены автором.

Это не снижает роль студента, а заставляет отличать генерацию текста от проверенного вычислительного результата.

Процедурный стиль сравнительных реализаций

В C желательно использовать:

double bisection(
double (*f)(double),
double left,
double right,
double eps
);

В JavaScript:

function bisection(f, left, right, eps) {
// ...
}

В Go:

func bisection(
f func(float64) float64,
left float64,
right float64,
eps float64,
) float64 {
// ...
}

В Rust:

fn bisection(
f: fn(f64) -> f64,
mut left: f64,
mut right: f64,
eps: f64,
) -> f64 {
// ...
}

В Python:

def bisection(f, left, right, eps):
# ...
pass

Именно такая постановка позволяет сравнивать алгоритмическую идею, а не особенности объектных моделей языков.

Современный стандарт C — ISO/IEC 9899:2024; он определяет синтаксис, семантику и правила интерпретации программ на C. Для сравнительных работ это хороший нормативный языковой ориентир. [5]

Источники для псевдокода

Темы докладов для сорока трёх студентов

Доклад	Доклад	Доклад	Доклад
1. Числа с плавающей точкой, машинная точность, абсолютная и относительная погрешность	44. Интерполяция Лагранжа	87. Градиентный спуск	130. Стек и алгоритмы вычисления выражений, польская и обратная польская запись
2. Обусловленность вычислительной задачи и устойчивость алгоритма	45. Интерполяция Ньютона с разделёнными разностями	88. Градиентный спуск с momentum	131. Очередь, дек и кольцевой буфер
3. Метод половинного деления для нелинейных уравнений	46. Интерполяция Ньютона по конечным разностям	89. Ускорение Нестерова	132. Односвязные и циклические списки
4. Метод простой итерации и условия сходимости	47. Интерполяция Эрмита	90. Метод Ньютона в оптимизации	133. Двусвязные списки и операции над ними
5. Метод Ньютона для нелинейного уравнения	48. Линейные и кусочно-линейные сплайны	91. Quasi-Newton, BFGS и L-BFGS	134. Skip list и вероятностно сбалансированный поиск
6. Модифицированный метод Ньютона	49. Кубические сплайны	92. Координатный спуск	135. Двоичное дерево поиска
7. Метод секущих	50. B-сплайны и базисные функции	93. Метод золотого сечения	136. AVL-деревья
8. Метод regula falsi, Illinois и Pegasus	51. Кривые Безье как вычислительный метод аппроксимации	94. Одномерный метод Брента для минимизации	137. Красно-чёрные деревья
9. Метод Деккера и метод Брента для поиска корня	52. Метод наименьших квадратов и полиномиальная аппроксимация	95. Nelder–Mead	138. Куча и очередь с приоритетом
10. Схема Горнера и устойчивое вычисление многочленов	53. Ортогональные многочлены и аппроксимация Чебышёва	96. Метод сопряжённых градиентов как оптимизационный метод	139. Префиксное дерево Trie
11. Численное нахождение всех корней многочлена методом Durand–Kerner	54. Минимаксная аппроксимация и алгоритм Ремеза	97. Line search: Armijo и условия Wolfe	140. Хеш-таблица и методы разрешения коллизий
12. Метод Aberth–Ehrlich для корней многочлена	55. Численное дифференцирование: правые, левые и центральные разности	98. Trust-region методы	141. Фильтр Блума
13. Метод Гаусса	56. Формулы численного дифференцирования высокого порядка	99. Симплекс-метод линейного программирования	142. Система непересекающихся множеств Union–Find
14. Метод Гаусса с частичным выбором главного элемента	57. Метод complex-step для численного дифференцирования	100. Методы внутренней точки для линейного программирования	143. Последовательный поиск и поиск с барьером
15. Метод Гаусса–Жордана	58. Экстраполяция Ричардсона	101. Транспортная задача и потенциалы	144. Бинарный поиск
16. LU-разложение	59. Формула левых, правых и средних прямоугольников	102. Венгерский алгоритм задачи о назначениях	145. Интерполяционный и экспоненциальный поиск
17. Разложение Холецкого	60. Метод трапеций	103. Квадратичное программирование	146. Quickselect и статистики порядка
18. LDLᵀ-разложение	61. Метод Симпсона	104. Проецируемый градиентный метод	147. Сортировка вставками
19. QR-разложение отражениями Хаусхолдера	62. Формулы Ньютона–Котеса	105. Proximal gradient	148. Сортировка выбором, пузырьковая и cocktail sort
20. QR-разложение вращениями Гивенса	63. Адаптивный метод Симпсона	106. ADMM	149. Сортировка Шелла
21. Метод прогонки для трёхдиагональной системы	64. Интегрирование Ромберга	107. Имитация отжига	150. Сортировка слиянием
22. Итерационный метод Якоби	65. Квадратуры Гаусса	108. Генетические алгоритмы	151. Быстрая сортировка
23. Метод Гаусса–Зейделя	66. Квадратуры Гаусса–Кронрода	109. Дифференциальная эволюция	152. Introsort и гибридные сортировки
24. Метод верхней релаксации SOR	67. Квадратуры Clenshaw–Curtis	110. Particle Swarm Optimization	153. Heapsort
25. Метод сопряжённых градиентов для СЛАУ	68. Несобственные интегралы и преобразования переменной	111. Ant Colony Optimization	154. Counting sort
26. GMRES	69. Многомерное численное интегрирование	112. Линейные конгруэнтные генераторы псевдослучайных чисел	155. Radix sort
27. BiCG и BiCGSTAB	70. Интегрирование Монте-Карло	113. Современные PRNG: xorshift/xoshiro/PCG	156. Bucket sort
28. Степенной метод нахождения собственного значения	71. Квазимонте-Карло и последовательности низкой расходимости	114. Метод обратной функции для генерации случайных величин	157. Внешняя сортировка больших данных
29. Обратные итерации	72. Метод Эйлера для ОДУ	115. Rejection sampling	158. BFS
30. Итерация Рэлея	73. Улучшенный метод Эйлера	116. Box–Muller	159. DFS
31. QR-алгоритм собственных значений	74. Метод средней точки и метод Хойна	117. Цепи Маркова	160. Топологическая сортировка
32. SVD	75. Метод Рунге–Кутты четвёртого порядка	118. Metropolis–Hastings	161. Сильно связные компоненты: Косарайю
33. Число обусловленности матрицы	76. Адаптивные методы Рунге–Кутты RK45	119. Gibbs sampling	162. Сильно связные компоненты: Тарьян
34. Метод наименьших квадратов: нормальные уравнения против QR	77. Методы Adams–Bashforth	120. Bootstrap и jackknife	163. Алгоритм Дейкстры
35. Псевдообратная матрица Мура–Пенроуза	78. Методы Adams–Moulton и predictor–corrector	121. Стохастический градиентный спуск	164. Bellman–Ford
36. Разреженные матрицы: COO, CSR и CSC	79. BDF для жёстких ОДУ	122. k-means	165. Floyd–Warshall
37. Итерационное уточнение решения СЛАУ	80. Численные методы для жёстких систем ОДУ	123. k-medoids	166. A*
38. Суммирование Кэхэна, Neumaier и попарное суммирование	81. Метод стрельбы для краевой задачи	124. PCA и его вычисление через SVD	167. Prim
39. Интервальная арифметика	82. Конечно-разностное решение краевой задачи	125. DFT	168. Kruskal
40. Арифметика произвольной точности	83. Уравнение теплопроводности: явная и неявная схемы	126. FFT Cooley–Tukey	169. Максимальный поток: Ford–Fulkerson и Edmonds–Karp
41. Многомерный метод Ньютона	84. Численное решение волнового уравнения	127. Быстрая свёртка и корреляция через FFT	170. Dinic и двудольное паросочетание
42. Метод Бройдена	85. Уравнения Лапласа и Пуассона: конечно-разностные методы	128. FIR/IIR-фильтры и численная обработка сигнала	171. Динамическое программирование: рюкзак, LCS и редакционное расстояние
43. Gauss–Newton и Levenberg–Marquardt	86. Метод конечных элементов, конечных объёмов и метод линий: сравнительный обзор	129. Wavelet-преобразование, PageRank и степенные итерации	172. Backtracking, N-Queens, branch-and-bound, TSP и сравнение сложности переборных методов

Обязательная структура каждого доклада

Для численного метода обязательны:

математическая формула;
условия применимости;
критерий остановки;
абсолютная/относительная ошибка;
вопрос сходимости;
пример, где метод работает плохо;
вычислительный эксперимент минимум на трёх наборах параметров.

Для дискретного алгоритма:

вход и выход;
инвариант либо идея корректности;
временная сложность;
пространственная сложность;
лучший/средний/худший случай, когда это имеет смысл;
тест на граничных данных.

Требование по пяти языкам и пяти колонкам

Для каждого алгоритма идет таблица.

Первая:

C/C++	JavaScript	Go	Rust	Python

Далее текстом

Формула/псевдокод	Результаты теста	Анализ
алгоритмический смысл	одинаковые входные данные	сложность, ошибка, особенности

Так сохраняются:

все пять языков в таблице из 5 колонок;
возможность визуально сравнивать код построчно — аналогичные строки должны находиться напротив и генерировать;
математический и экспериментальный анализ.

Если принципиально требуется одна таблица, остаётся менее удачный вариант:

C/C++	JavaScript	Go	Rust	Python

но тогда требование «код разных языков напротив друг друга» выполняется хуже.

Форматирование реферата

Можно закрепить буквально:

Скриншоты (не меньше 15 скринов текста + скрины обложек источников или ресурсов) и использование ИИ

генеративный ИИ важно тоже использовать

Разрешается использовать ИИ для:

объяснения синтаксических различий;
первоначального текстового черновика;
перевода идеи алгоритма между языками.
генерации аналогичных примеров кода на разных языках
генерации связного текта всеобъемлящего, который уже потом вручную студентом наполняется скринами подходящими с целью верификации и иузчения существующих источников, а также тренеровки применения научного подхода (сбор и анализ источников, обобщение, компиляция, интерпретация, анализ и тд)

Но студент обязан самостоятельно проверить:

формулы;
код;
результаты;
названия методов;
ссылки;
сложность.

Каждый реферат должен содержать реальные изображения/скриншоты из нескольких независимых источников:

страницы официальной документации;
фрагменты книг и документации разработчика;
результат работы программы;
графики;
схемы;
интерфейс компилятора/браузера.

Под каждым изображением:

Источник: автор/организация, название материала, год.

Скриншот не заменяет ссылку на источник.

Полезно добавить раздел:

Использование генеративного ИИ: название системы, цель использования, какие части проверены автором.

Процедурный стиль сравнительных реализаций

В C желательно использовать:

double bisection(
double (*f)(double),
double left,
double right,
double eps
);

В JavaScript:

function bisection(f, left, right, eps) {
// ...
}

В Go:

func bisection(
f func(float64) float64,
left float64,
right float64,
eps float64,
) float64 {
// ...
}

В Rust:

fn bisection(
f: fn(f64) -> f64,
mut left: f64,
mut right: f64,
eps: f64,
) -> f64 {
// ...
}

В Python:

def bisection(f, left, right, eps):
# ...
pass

Источники и средства для псевдокода:

Средства:
Онлайн редакторы planuml:

Песочницы sql
https://coddy.tech/playground/ru/sql
https://sql-academy.org/ru/sandbox
или любые другие поиском в яндекс и гугл

Песочницы planuml
https://sujoyu.github.io/plantuml-previewer/
https://www.planttext.com/
https://editor.plantuml.com
https://plantuml.planeta-team.ru/
https://plant-uml-editor.vercel.app
https://plantuml.online
https://plantumlviewer.web.app
и любы другие

Документация planuml
https://plantuml.com/ru/
https://plantuml.com/ru/guide

Песочница мермейд (альтернатива planuml и другой язык разметки, но более красочные диаграммы)
https://mermaid.live/

Мердейд документация:
https://mermaid.ai

Еще ряд альтернативных языков размети диаграмм и песочница к ним единая
https://kroki.io/

Список ИИ
https://arena.ai/ (если пользуетесь помечайте какая конкретно версия - обязательно озвучивать), переписку с ИИ сохранять сочетанием клави ctrl+s в mhtml и тоже следует прикладывать к письму,
https://alice.yandex.ru
https://giga.chat/

z.ai

и любые другие включая обычный ии чат из поиск Яндекс и Гугл

Важный промпт: "пиши алгортим на js в вbде .htm файла, чтобы можно было открыть и потетировать в браузере"

Темы докладов для сорока трёх студентов

Темы докладов для сорока трёх студентов

Обязательная структура каждого доклада

Требование по пяти языкам и пяти колонкам

Форматирование реферата

Процедурный стиль сравнительных реализаций

Темы докладов для сорока трёх студентов

Обязательная структура каждого доклада

Требование по пяти языкам и пяти колонкам

Форматирование реферата

Процедурный стиль сравнительных реализаций

Средства: Онлайн редакторы planuml:

Темы докладов для сорока трёх студентов

Обязательная структура каждого доклада

Требование по пяти языкам и пяти колонкам

Форматирование реферата

Процедурный стиль сравнительных реализаций

Темы докладов для сорока трёх студентов

Обязательная структура каждого доклада

Требование по пяти языкам и пяти колонкам

Форматирование реферата

Процедурный стиль сравнительных реализаций

Средства: Онлайн редакторы planuml:

Последние новости

Темы докладов для сорока трёх студентов

Темы докладов для сорока трёх студентов

Обязательная структура каждого доклада

Требование по пяти языкам и пяти колонкам

Форматирование реферата

Процедурный стиль сравнительных реализаций

Темы докладов для сорока трёх студентов

Обязательная структура каждого доклада

Требование по пяти языкам и пяти колонкам

Форматирование реферата

Процедурный стиль сравнительных реализаций

Средства: Онлайн редакторы planuml:

Средства:
Онлайн редакторы planuml:

Средства:
Онлайн редакторы planuml:

Средства:
Онлайн редакторы planuml: