Загрузка страницы

[ДКН 2022] Теория паросочетаний: самый честный мэтчинг при поступлении в вузы (Григорий Буклей)

В своем выступлении Григорий рассказывает о собственном опыте поступления в университет, который привлек его внимание к проблеме распределения мест среди абитуриентов.
Для более справедливого решения этой проблемы Григорий предлагает использовать алгоритм Гэйла — Шепли, который учитывает иерархию предпочтений обеих сторон и позволяет найти решение, оптимальное для всех участников процесса.
В лекции рассказывается о применении этого алгоритма к распределению студентов по майнорам в НИУ ВШЭ.

Лекция в рамках Дней компьютерных наук 2022

Выступающий: Григорий Буклей, студент бакалавриата «Прикладная математика и информатика».

10 апреля 2022

ФКН: https://cs.hse.ru​​
Подписывайтесь на нас в социальных сетях: https://vk.com/cshse​​/, https://twitter.com/CS_HSE​/

Видео [ДКН 2022] Теория паросочетаний: самый честный мэтчинг при поступлении в вузы (Григорий Буклей) канала ФКН ВШЭ
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
4 мая 2022 г. 19:45:00
00:45:02
Другие видео канала
[ДОД 2021] Об образовательных программах ФКН[ДОД 2021] Об образовательных программах ФКНBayer Digital Campus Challenge 2021 WorkshopBayer Digital Campus Challenge 2021 Workshop[Вебинар]: Автокорректор ошибок на Python[Вебинар]: Автокорректор ошибок на PythonКоДиМ - подготовка школьников на ФКН (встреча 6 января)КоДиМ - подготовка школьников на ФКН (встреча 6 января)[Night 2] Petri Net-based Object-centric Processes with Read-only Data[Night 2] Petri Net-based Object-centric Processes with Read-only DataКурс «Распределенные системы». Лекция 11 (Олег Сухорослов)Курс «Распределенные системы». Лекция 11 (Олег Сухорослов)Студент ФКН Константин Еленик о стажировке в ЯндексеСтудент ФКН Константин Еленик о стажировке в ЯндексеКурс «Продвинутый C++». Лекция 13 (Данила Кутенин)Курс «Продвинутый C++». Лекция 13 (Данила Кутенин)Computer Methods of Cognitome Analysis (Day 2)Computer Methods of Cognitome Analysis (Day 2)Курсы машинного обучения в ШАД и в СПбГУ (Александр Авдюшенко)Курсы машинного обучения в ШАД и в СПбГУ (Александр Авдюшенко)Курс «Инструменты промышленной разработки». Лекция 4 (Данила Кутенин)Курс «Инструменты промышленной разработки». Лекция 4 (Данила Кутенин)Деградация скоринговых моделей (Владислав Суханов)Деградация скоринговых моделей (Владислав Суханов)Пятое открытое заседание Ученого совета ФКН. Доклады Максима Рахубы и Дениса ДеркачаПятое открытое заседание Ученого совета ФКН. Доклады Максима Рахубы и Дениса ДеркачаGeometric deep learning for functional protein designGeometric deep learning for functional protein design[ИТ-лекторий] Проектная работа с Acronis: разрабатывая технологии будущего![ИТ-лекторий] Проектная работа с Acronis: разрабатывая технологии будущего!Первое открытое заседание Ученого совета ФКН. Доклады Дмитрия Ветрова и Алексея НаумоваПервое открытое заседание Ученого совета ФКН. Доклады Дмитрия Ветрова и Алексея НаумоваМини-курс «Методы структурной оптимизации». Лекция 5 (Юрий Нестеров)Мини-курс «Методы структурной оптимизации». Лекция 5 (Юрий Нестеров)Курс «Машинное обучение 2». Лекция 8 (Евгений Соколов)Курс «Машинное обучение 2». Лекция 8 (Евгений Соколов)Курс «Инструменты промышленной разработки». Лекция 3 (Данила Кутенин)Курс «Инструменты промышленной разработки». Лекция 3 (Данила Кутенин)Образы аффинного пространства (Иван Аржанцев)Образы аффинного пространства (Иван Аржанцев)[Коллоквиум]: Beyond Worst Case Analysis of Graph Partitioning Algorithms[Коллоквиум]: Beyond Worst Case Analysis of Graph Partitioning Algorithms
Яндекс.Метрика