Изменения
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Кафедра «Дискретная математика» (посмотреть исходный код)
Версия от 22:03, 23 января 2013
, 22:03, 23 января 2013Новая страница: «{{Кафедра |Тип=межфакультетская |Факультет=Факультет инноваций и высоких технологий, |За…»
{{Кафедра
|Тип=межфакультетская
|Факультет=Факультет инноваций и высоких технологий,
|Заведующий кафедрой=Райгородский Андрей Михайлович
}}
Современная дискретная математика — это исключительно красивая и многогранная дисциплина, богатая нетривиальными задачами «фундаментального» характера и разнообразными приложениями в области высоких технологий.
Мы стремимся к тому, чтобы собрать на кафедре команду единомышленников, желающих заниматься как чистой математикой, так и ее практическими применениями. Наши сотрудники — это молодые и активные специалисты в области дискретной (комбинаторной) математики, теории алгоритмов и сложности вычислений, математической логики, теории вероятностей и математической статистики, комбинаторной (алгебраической) топологии, комбинаторной алгебры и комбинаторной геометрии. Многие из нас преподают в бакалавриате базовой кафедры «Анализ данных» Яндекса, т.к. в веб-технологиях, в анализе структуры интернета и т.д. находят, в частности, приложения те идеи и методы, которыми столь богата дискретная математика. Более того, многие из нас работают непосредственно в компании Яндекс — в отделе теоретических и прикладных исследований.
Наше преподавание в МФТИ включает следующие предметы факультетского и институтского циклов:
# Математическая логика (для специальности ПМФ).
# Математическая логика и теория алгоритмов (для специальности ПМИ).
# Основы комбинаторики и теории чисел (для специальности ПМИ).
# Дискретные структуры (для специальности ПМФ).
# Дискретный анализ (для специальности ПМИ).
# Теория вероятностей.
# Математическая статистика.
# Случайные процессы.
# Топология (для специальности ПМИ).
# Сложность вычислений (для специальности ПМИ).
# Теория кодирования.
# Теория представлений.
# Математический практикум.
# Методы прикладной статистики.
# Комбинаторика на ФУПМ.
Также мы ведем занятия в бакалавриате кафедры «Анализ данных» Яндекса по предметам:
# Дополнительные главы сложности вычислений.
# Игры и решения.
# Основы криптографии.
# Основы теории информации.
# Анализ символьных последовательностей.
# Моделирование динамических систем.
Далее, мы из года в год читаем различные курсы по выбору:
# Алгоритмы выпуклой оптимизации.
# Вероятностные методы в комбинаторике.
# Основы теории графов.
# Комбинаторная теория игр.
# Введение в эконофизику.
# Математическая теория финансов.
# Дополнительные главы финансовой математики.
# Теория представлений.
# Алгебры Ли.
# Диаграммы Юнга.
# Модели вычислений.
Наконец, мы дважды в год проводим школы «[http://combalg.ru Комбинаторная математика и теория алгоритмов]» для старшеклассников.
Мы бы хотели создать в перспективе своего рода научно-исследовательский и учебный центр дискретной и алгоритмической математики, в рамках которого решались бы как фундаментальные, так и прикладные задачи. И для этого у нас есть наша кафедра Дискретной математики, бакалавриат кафедры «Анализ данных» и Отдел теоретических и прикладных исследований в Яндексе. Нам исключительно важно, чтобы студенты, распределяющиеся к нам на кафедру, сразу же активно погружались и в учебный процесс как таковой, и в научную работу. Мы с радостью примем в свои ряды молодых людей, которые любят математику и хотят получать самостоятельные результаты.
{{комментарии}}
|Тип=межфакультетская
|Факультет=Факультет инноваций и высоких технологий,
|Заведующий кафедрой=Райгородский Андрей Михайлович
}}
Современная дискретная математика — это исключительно красивая и многогранная дисциплина, богатая нетривиальными задачами «фундаментального» характера и разнообразными приложениями в области высоких технологий.
Мы стремимся к тому, чтобы собрать на кафедре команду единомышленников, желающих заниматься как чистой математикой, так и ее практическими применениями. Наши сотрудники — это молодые и активные специалисты в области дискретной (комбинаторной) математики, теории алгоритмов и сложности вычислений, математической логики, теории вероятностей и математической статистики, комбинаторной (алгебраической) топологии, комбинаторной алгебры и комбинаторной геометрии. Многие из нас преподают в бакалавриате базовой кафедры «Анализ данных» Яндекса, т.к. в веб-технологиях, в анализе структуры интернета и т.д. находят, в частности, приложения те идеи и методы, которыми столь богата дискретная математика. Более того, многие из нас работают непосредственно в компании Яндекс — в отделе теоретических и прикладных исследований.
Наше преподавание в МФТИ включает следующие предметы факультетского и институтского циклов:
# Математическая логика (для специальности ПМФ).
# Математическая логика и теория алгоритмов (для специальности ПМИ).
# Основы комбинаторики и теории чисел (для специальности ПМИ).
# Дискретные структуры (для специальности ПМФ).
# Дискретный анализ (для специальности ПМИ).
# Теория вероятностей.
# Математическая статистика.
# Случайные процессы.
# Топология (для специальности ПМИ).
# Сложность вычислений (для специальности ПМИ).
# Теория кодирования.
# Теория представлений.
# Математический практикум.
# Методы прикладной статистики.
# Комбинаторика на ФУПМ.
Также мы ведем занятия в бакалавриате кафедры «Анализ данных» Яндекса по предметам:
# Дополнительные главы сложности вычислений.
# Игры и решения.
# Основы криптографии.
# Основы теории информации.
# Анализ символьных последовательностей.
# Моделирование динамических систем.
Далее, мы из года в год читаем различные курсы по выбору:
# Алгоритмы выпуклой оптимизации.
# Вероятностные методы в комбинаторике.
# Основы теории графов.
# Комбинаторная теория игр.
# Введение в эконофизику.
# Математическая теория финансов.
# Дополнительные главы финансовой математики.
# Теория представлений.
# Алгебры Ли.
# Диаграммы Юнга.
# Модели вычислений.
Наконец, мы дважды в год проводим школы «[http://combalg.ru Комбинаторная математика и теория алгоритмов]» для старшеклассников.
Мы бы хотели создать в перспективе своего рода научно-исследовательский и учебный центр дискретной и алгоритмической математики, в рамках которого решались бы как фундаментальные, так и прикладные задачи. И для этого у нас есть наша кафедра Дискретной математики, бакалавриат кафедры «Анализ данных» и Отдел теоретических и прикладных исследований в Яндексе. Нам исключительно важно, чтобы студенты, распределяющиеся к нам на кафедру, сразу же активно погружались и в учебный процесс как таковой, и в научную работу. Мы с радостью примем в свои ряды молодых людей, которые любят математику и хотят получать самостоятельные результаты.
{{комментарии}}