Кафедра «Дискретная математика»: различия между версиями
imported>Admin2 |
imported>Admin2 |
Версия от 13:19, 26 января 2013
Кафедра «Дискретная математика» | |
---|---|
Тип | межфакультетская |
Факультет | Факультет инноваций и высоких технологий |
Заведующий кафедрой | Райгородский Андрей Михайлович |
Сайт кафедры | |
Курсы: |
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
- 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 «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.
Преподаватели кафедры[править код]
Бывшие преподаватели кафедры[править код]