Кафедра «Дискретная математика»: различия между версиями

Материал из ВикиФизтех
Перейти к навигации Перейти к поиску
imported>Саликов Александр
(Новая страница: «{{Кафедра |Тип=межфакультетская |Факультет=Факультет инноваций и высоких технологий, |За…»)
м
 
(не показано 17 промежуточных версий 2 участников)
Строка 1: Строка 1:
 
{{Кафедра
 
{{Кафедра
 
|Тип=межфакультетская
 
|Тип=межфакультетская
|Факультет=Факультет инноваций и высоких технологий,  
+
|Факультет=Факультет инноваций и высоких технологий, Физтех-школа прикладной математики и информатики
 +
|Факультет=Факультет инноваций и высоких технологий, Физтех-школа прикладной математики и информатики
 
|Заведующий кафедрой=Райгородский Андрей Михайлович
 
|Заведующий кафедрой=Райгородский Андрей Михайлович
 +
|Сайт=https://mipt.ru/education/chairs/dm/
 
}}
 
}}
 
Современная дискретная математика — это исключительно красивая и многогранная дисциплина, богатая нетривиальными задачами «фундаментального» характера и разнообразными приложениями в области высоких технологий.
 
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.
+
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 [[Кафедра «Анализ данных»|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:
 
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]].
  
# Математическая логика (для специальности ПМФ).
+
Также мы ведем занятия в бакалавриате [[Кафедра «Анализ данных»|кафедры «Анализ данных»]] Яндекса по предметам:
# Математическая логика и теория алгоритмов (для специальности ПМИ).
+
* Дополнительные главы сложности вычислений.
# Основы комбинаторики и теории чисел (для специальности ПМИ).
+
* Игры и решения.
# Дискретные структуры (для специальности ПМФ).
+
* Основы криптографии.
# Дискретный анализ (для специальности ПМИ).
+
* Основы теории информации.
# Теория вероятностей.
+
* Анализ символьных последовательностей.
# Математическая статистика.
+
* Моделирование динамических систем.
# 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:
 
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.
  
# 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.
 
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.
+
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 [[Кафедра «Анализ данных»|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}}
 
{{комментарии}}
 
{{комментарии}}

Текущая версия от 13:06, 21 января 2023

Кафедра «Дискретная математика»
Тип межфакультетская
Факультет Факультет инноваций и высоких технологий, Физтех-школа прикладной математики и информатики
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]


Комментарии:

Loading comments...