01.03.02 Прикладная математика и информатика

Прикладная математика и информатика

Программа бакалавриата
Национального исследовательского ядерного университета "МИФИ"
О программе

Программа реализуется на базе кафедры №31 "Прикладная математика"

Программа сфокусирована на подготовку исследователей в области прикладных математических наук, разработчиков наукоемкого программного обеспечения, аналитиков данных, способных использовать суперкомпьютерные технологии и прикладное программное обеспечение для решения задач
Бюджетные места
40
Форма обучения
Очная, 4 года
Вступительные испытания
Математика, Русский язык, Физика или Информатика
Стоимость обучения
128 000 руб. за семестр
Общежитие
Предоставляется всем иногородним студентам
Военная кафедра
Имеется

Кудряшов Николай Алексеевич

Руководитель программы,
доктор физико-математических наук, профессор
заведующий кафедрой "Прикладная математика"
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.
Научные направления
1
Аналитическая теория дифференциальных уравнений
Мы создаем 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.
2
Математический анализ и обработка данных
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.
3
Биоинформатика
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.
4
Математическое моделирование и суперкомпьютерные технологии
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.

Уникальные дисциплины

Численные методы
В курсе "Численные методы рассматриваются основные понятия теории разностных схем, обсуждаются современные подходы и методы решения систем линейных алгебраических уравнений, краевых задач для уравнений в частных производных, в том числе вариационные методы.
Дискретная математика
Курс освящает несколько связанных между собой разделов современной математики: теорию множеств и отношений, математическую логику, теорию графов и теорию алгоритмов. Студенты будут применять знания курса в информатике и теории алгоритмов, используемых в профессиональной деятельности.
Методы оптимизации
В курсе излагаются основные методы решения различных задач безусловной и условной оптимизации: градиентные методы безусловной оптимизации, метод спряженного градиента, метод Ньютона, непрерывный аналог метода Ньютона для конечно- и бесконечно - мерных пространств, симплекс – метод и его модификации, методы проекции градиента, методы последовательного квадратичного программирования, методы штрафных и барьерных функций. Рассматриваются классы прикладных задач, решаемых с помощью методов оптимизации.
Уравнения математической физики
Курса содержит основные методы аналитического решения прикладных и теоретических задач. Программа включает в себя теорию специальных функций, элементы теории обобщенных функций. Математическими объектами в данном разделе математики являются линейные дифференциальные уравнения в частных производных, интегро-дифференциальные и интегральные уравнения, квазилинейные дифференциальные уравнения, гиперболические системы квазилинейных дифференциальных уравнений.
Параллельное программирование
На курсе вы изучаете способы эффективной реализации классических параллельных алгоритмов на видеокарте и оценке времени их работы. Студенты применяют основные знания из линейной алгебры для решения задач.
Операционные системы и сети
Изучается архитектура операционных систем MS DOS, WINDOWS. Рассматриваются принципы организации управления, приема, передачи и обработки информации в современных вычислительных комплексах. Осваиваются методы программирования процессов обработки информации в современных вычислительных комплексах.
Базы данных
В настоящее время рынок представлен различными системами управления баз данных (СУБД), удовлетворяющих требованиям надежности и скорости работы с данными. Одна из самых часто встречаемых разновидностей СУБД — реляционные СУБД, которым и посвящён данный учебный курс.
Прикладное программное обеспечение
Представление математических моделей физических процессов возможно с помощью различных языков программирования. Наиболее популярным, удобном в использовании на данный момент является Matlab, а для визуального представления используется пакет Maple.
Теория нейронных сетей
Изложена методика синтеза многослойных нейросетей различной структуры: с полными и неполными последовательными связями, перекрестными и обратными связями, функционирующими в режимах обучения, самообучения, обучения с учителями, обладающими конечной квалификацией.
Теория вероятностей и математическая статистика
Курс охватывает сразу несколько связанных между собой разделов математики: теория вероятности, математическая статистика и численные методы Монте-Карло. Вторая часть курса имеет большую практическую направленность и посвящена математическому аппарату, используемому в задачах обработки экспериментальных данных.
Проектная практика
Обучение строится на основе выполнения студентами конкретного проекта при некотором содействии научного руководителя. Студенты знакомятся с основами курса "Летающая робототехника". Они изучают: основы навигации летающих робототехнических систем и принципы их автоматизации и программирования; методики создания систем управления распределенных роботизированных систем на примере роевого управления дронами.

Отзывы о программе

Подача документов

Начало приема документов на программы бакалавриата и специалитета - 15 июня.
Срок завершения приема заявлений о согласии на зачисление от лиц, подлежащих зачислению на приоритетном этапе зачисления - 28 июля.