01.03.02 Прикладная математика и информатика
Программа бакалавриата
Национального исследовательского ядерного университета "МИФИ"
Python
C/C++/C#
Java
Git
Bash
SQL
CUDA
Open MPI
Maple
Matlab
OpenFoam
Логос
Программа кафедры «Прикладная математика»
Мы готовим исследователей в области прикладной математики и наук о данных, способных создавать новые алгоритмы и программные продукты для решения научных, отраслевых и бизнес задач. Вы не просто изучаете различные алгоритмы, а разбираете на детали принципы их работы, применяя полученные знания на практике
длительность очного обучения
общий конкурс по направлению 01.03.02 с ИИКС
Иногородним студентам предоставляется
программа сержанта и офицера
Стоимость обучения за 1 семестр
Профильная математика, Русский язык, Физика/Информатика
Математика – это мощный инструмент в руках исследователя. Математика закладывает фундамент, на котором строятся все знания и навыки. Мы подобрали весь необходимый спектр последовательно связанных математических дисциплин, формирующих фундамент, необходимый для углубленного понимания устройства различных алгоритмов и позволяющий применять математический аппарат в реальных задачах. Широкий спектр курсов по выделенным математическим направлениям позволит обогатить ваш инструментарий как математика-исследователя.
Лекции:
Практика:
Ключевые дисциплины:
Высшая математика, Теория вероятностей, Математическая статистика, Функциональный анализ, Математическая физика, Вычислительная математика, Методы оптимизации, Математика нейронных сетей, Биоинформатика, Тензорная алгебра
Высшая математика, Теория вероятностей, Математическая статистика, Функциональный анализ, Математическая физика, Вычислительная математика, Методы оптимизации, Математика нейронных сетей, Биоинформатика, Тензорная алгебра
Трудно представить современного исследователя, не владеющего информационными технологиями. Мы научим вас кодить на различных языках программирования, применять прикладное программное обеспечение, алгоритмы и методы машинного обучения, стэк технологий параллелизации и многое другое, так необходимое для решения практических задач. Весь технологический стэк данного модуля изучаются с упором на практику, поэтому его запросто можно будет добавить себе в резюме.
Лекции:
Практика:
Ключевые дисциплины:
Алгоритмы и структуры данных, Программирование на Python, Базы данных, Java-разработка, Машинное и глубокое обучение, Параллельное программирование на CUDA и OpenMPI, Операционные системы и сети, Реверс инжиниринг, Софт для моделирования Логос и OpenFoam
Алгоритмы и структуры данных, Программирование на Python, Базы данных, Java-разработка, Машинное и глубокое обучение, Параллельное программирование на CUDA и OpenMPI, Операционные системы и сети, Реверс инжиниринг, Софт для моделирования Логос и OpenFoam
Естественные науки позволяют лучше понимать как устроен мир. Эти дисциплины крайне важны специалистам в области прикладной математики, поскольку полученные знания используются при разработке математических моделей реальных процессов и природных явлений. Выпускники МИФИ исторически славятся глубокими знаниями в области естественных наук.
Лекции:
Практика:
Ключевые дисциплины:
Общая физика, Теоретическая механика, Статистическая физика, Квантовая механика
Общая физика, Теоретическая механика, Статистическая физика, Квантовая механика
Гуманитарные науки являются важнейшей составляющей высшего образования. Именно здесь мы развиваем мягкие навыки (soft-skills), изучаем методологии научного мышления, развиваем логику и риторику. Также, важнейшим элементом гуманитарного модуля является серия курсов по инновациям и экономическому мышлению, позволяющих погрузиться в мир технологического предпринимательства.
Лекции:
Практика:
Ключевые дисциплины:
Логика, Экономическое мышление, Технологическое предпринимательство, Философия, Менеджмент и маркетинг
Логика, Экономическое мышление, Технологическое предпринимательство, Философия, Менеджмент и маркетинг
Мы находимся на пороге нового этапа развития промышленности. В подобных условиях важнейшими факторами, способствующими профессиональному росту, являются умение приобретать знания, а также способность их использовать на практике. Мы создали все условия для того, чтобы каждый был способен получить первоклассное образование, соответствующее мировым стандартам подготовки математика-исследователя со знанием передовых IT-технологий.
входит в топ-10 математиков России, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой "Прикладная математика"
Мы разрабатываем прикладные статистические методы анализа данных, строим модели, чтобы решить задачи предиктивного анализа и классификации. Нам необходимы методы машинного обучения и обработки данных в условиях неопределенности, поэтому мы их и изучаем, и создаем самостоятельно.
Мы разрабатываем математические модели, которые описывают сложные явления и процессы. Например, это может быть модель динамической системы, которая определяет погоду или фондовый рынок. После создания модели мы изучаем ее характеристики и совершенствуем математический аппарат. Математические модели позволяют нам прогнозировать физические, биологические, экономические и другие процессы.
Анализ больших объемов данных позволяет решать масштабные биологические проблемы. И здесь никак без математики. Биоинформатика включает в себя изучение и разработку математических и компьютерных методов и направлена на получение, анализ, хранение, организацию и визуализацию биологических данных.
Для создания цифровых двойников реальных объектов мы используем суперкомпьютерное моделирование. Цифровой двойник позволяет предсказать поведение реального объекта и лучше понять процесс в нем. Мы создаем вычислительные алгоритмы для суперкомпьютеров, визуализируем процессы, используя современные САПР-системы.
Мы разберем на детали математику, заложенную в искусственном интеллекте и современных вычислительных алгоритмах. Мы научим вас строить математические модели любого процесса, применять на практике современный математический аппарат, а также реализовывать свои решения в виде прикладного программного продукта. Алгоритмы, лежащие в основе искусственного интеллекта, перестанут быть для вас черным ящиком.
куратор программы, к.ф.-м.н., заместитель директора института лазерных и плазменных технологий
Наши студенты регулярно побеждают и получают призы на всероссийских и международных олимпиадах по математике. Среди последних достижений:
- 1 место во Всероссийском студенческом физико-математическом конкурсе-школе имени Игоря Тамма (февраль, 2024);
- 1 место на Всероссийской студенческой физико-математической олимпиаде имени Г.Н. Шуппе (март, 2024);
- 2 место в Х Международной математической олимпиаде университетов северных стран (апрель, 2024).
- 1 место на Всероссийской студенческой физико-математической олимпиаде имени Г.Н. Шуппе (март, 2024);
- 2 место в Х Международной математической олимпиаде университетов северных стран (апрель, 2024).
- проект государственного задания FSWU-2023-0031 "Аналитические и численные методы исследования сложных систем и нелинейных задач математической физики" (2023-2025);
- грант РНФ 22-11-00141 "Разработка аналитических и численных методов для моделирования волн в диспергирующих волноводах" (2022-2024);
- грант РНФ №21-71-00102 "Разработка математических моделей и многомасштабных вычислительных схем для исследования процессов локализации пластической деформации в материалах при высокоскоростных сдвиговых нагрузках" (2022-2023).
- грант РНФ 22-11-00141 "Разработка аналитических и численных методов для моделирования волн в диспергирующих волноводах" (2022-2024);
- грант РНФ №21-71-00102 "Разработка математических моделей и многомасштабных вычислительных схем для исследования процессов локализации пластической деформации в материалах при высокоскоростных сдвиговых нагрузках" (2022-2023).
Сотрудники кафедры регулярно становятся победителями конкурсов Российского научного фонда и активно задействуют студентов в научных проектах. За последние 5 лет сотрудники кафедры получили более 10 грантов. Среди них:
Заслуженный деятель науки РФ, лауреат Государственной премии СССР, лауреат премии Правительства РФ Николай Кудряшов – сегодня наиболее цитируемый ученый НИЯУ МИФИ, входит в ежегодный рейтинг наиболее цитируемых ученых мира по числу упоминаний в Scopus. Имеет более 700 научных публикаций и индекс Хирша 50.
Заведующий кафедрой Прикладной математики профессор Н.А. Кудряшов вошел в число лучших российских математиков, заняв в рейтинге 9-е место
Данный комплекс, в том числе, предполагает разработку софта, с использованием технологий анализа изображений, позволяющего проводить калибровку МРТ аппаратов, используемых при планировании радиохирургического лечения.
Команда сотрудников кафедры победила в бизнес-акселераторе Иннохаб Росатома и получила финансовую поддержку на разработку "Программно-аппаратного комплекса для автоматической оценки геометрической точности изображений МРТ аппаратов" (февраль 2024).
д.ф.-м.н., профессор, заведующий кафедрой "Прикладная математика"
Научные интересы связаны с аналитической теорией нелинейных дифференциальных уравнений. Имеет более 700 научных публикаций. Автор цикла исторических книг о советском атомном проекте. Преподаёт курсы "Нелинейные математические модели" и "Аналитические свойства нелинейных дифференциальных уравнений".
д.ф.-м.н., профессор
Признанный специалист в области разработки методов оптимизации, анализа и обработки неопределенных данных, методов прогнозирования и анализа временных рядов. Руководитель группы "Математические методы обработки данных". Автор серии книг посвященных метрическому анализу. Преподаватель курсов "Методы оптимизации", "Теория игр" и др.
д.б.н., профессор, руководитель группы
в ФИЦ Биотехнологии РАН
в ФИЦ Биотехнологии РАН
Специалист в области математического анализа последовательностей ДНК и белков. Автор математических алгоритмов анализа текстов. Автор более чем 140 научных работ в области биоинформатики. Преподаватель курса "Биоинформатика".
д.ф.-м.н., профессор, г.н.с. ИПМ им. Келдыша
Эксперт в области вычислительной математики и методов математического моделирования в приложениях к вычислительной математики жидкости, газа и плазмы. Автор более 150 научных работ.
к.ф.-м.н., доцент
Специалист в области методов машинного обучения и анализа временных рядов. Эксперт компетенции "Проектирование нейроинтерфейсов" WorldSkills и руководитель одноименного направления исследований. Руководитель инженерной проектной практики студентов института ЛаПлаз.
к.ф.-м.н., доцент
Специалист в области математического моделирования физических процессов. Эксперт компетенции "Математическое моделирование" AtomSkills. Наставник студенческих проектных команд и руководитель проектной работы студентов программы Квантовый инжиниринг. Автор олимпиадных задач в области моделирования. Преподаватель курса по OpenFoam и Логос.
к.ф.-м.н., доцент
Специалист в области вычислительной математики. Автор методов построения адаптивных сеток. Преподаватель курсов "Функциональный анализ", "Анализ на многообразиях" и других математических дисциплин. Руководитель научных проектов в рамках грантов Российского Научного Фонда.
к.т.н., доцент, вирусный аналитик в Лаборатории Касперского
Эксперт в области Информационной безопасности. Чемпион множества соревнований формата CTF. Автор пособий по применению методов обработки изображений с различными приложениями. Увлекается криптографией и реверс-инжинирингом.
к.ф.-м.н., доцент
Эксперт в области методов машинного обучения с приложениями к когнитивным исследованиям. Преподаватель курсов "Теория вероятностей" и "Математическая статистика".
к.ф.-м.н., доцент, с.н.с. ВНИИА им. Духова
Эксперт в области разработки наукоемкого программного обеспечения. Преподаватель курса "Вычислительная математика". Автор различных алгоритмов построения адаптивных сеток и оптимизации вычислений на суперкомпьютерах. Ведущий специалист теоретического отдела ВНИИА им. Духова.
Преподаватели и студенты программы активно участвуют в жизни университета, реализуя ряд больших общественных проектов
Cтуденческое объединение, направленное на создание единой платформы для коммуникации между студентами, преподавателями, научными сотрудниками и администрацией университета. Его руководитель, выпускница программы, Агния Бородина, вывела СНО в одно из лучших студенческих объединений России. За 2023-2024 годы более 6000 студентов приняли участие в различных мероприятиях СНО.
Мы развиваем олимпиадную математику, создаем систему университетских математических кружков и проводим крупные математических олимпиады и школы. Участники лиги только за 2023 год заняли более 30 призовых мест в различных олимпиадах.
Мы создали инфраструктуру для развития инженерных способностей студентов, представляющая собой лаборатории типа Fablab. Здесь каждый может воплотить свою идею в работающее устройство. В Центре функционируют лаборатории 3D сканирования и печати, робототехники, нейроинтерфейсов, промышленного дизайна и прототипирования. Тут преподаватели программы реализуют проекты со студентами. За 2023-2024 годы через лаборатории центра прошло более 2000 человек.
Большой медиа-проект МИФИ о науке, технологиях, образовании и людях которые их создают. Только за 2023 год охват аудитории проекта превысил 5,5 млн слушателей на различных медиа-площадках.
председатель Студенческого научного общества НИЯУ МИФИ
Магистр кафедры Прикладной математики. Вывела Студенческое научное общество НИЯУ МИФИ на лидирующие позиции в России. Куратор научных и образовательных проектов.
старший преподаватель
Начальник отдела программных разработок управления информационно-методического обеспечения образовательного процесса департамента цифрового развития. Разработка всех цифровых порталов МИФИ. Преподаватель по курсу "Программирование на Python".
ассистент
Математик-исследователь. Занимается изучением нелинейных математических моделей и систем.
к.т.н., доцент, вирусный аналитик в Лаборатории Касперского
Эксперт в области Информационной безопасности. Чемпион множества соревнований формата CTF. Автор пособий по применению методов обработки изображений с различными приложениями. Увлекается криптографией и реверс-инжинирингом.
д.ф.-м.н., профессор, г.н.с. ИПМ им. Келдыша
Эксперт в области вычислительной математики и методов математического моделирования в приложениях к вычислительной математики жидкости, газа и плазмы. Автор более чем 150 научных работ.
к.ф.-м.н., ученый секретарь
Признанный специалист в области параллельного программирования. Лауреат премии Правительства для молодых ученых. Пеподаватель курсов по параллельному программированию на CUDA и OpenMPI.
ассистент
Заместитель заведующего кафедрой по учебной работе. Куратор проектной работы студентов.