Computational Science

Данная дисциплина охватывает введение в математические курсы необходимые для освоения специализированных дисциплин вычислительных наук, основанных на численных решениях детерминированных и вероятностных уравнений математической физики и прикладных моделях, используемых на техническом производстве и финансовом секторе, а именно, теорию обыкновенных дифференциальных уравнений, их типизацию и базовые методы аналитического решения и введение в дифференциальные уравнения в частных производных.

Этот курс исследует инновационные педагогические подходы и эффективные методы для привлечения и облегчения процесса обучения в различных образовательных средах.

Данная дисциплина предполагает изучение основ численных методов в области моделирования физических процессов, включая алгебраические численные методы, численное интегрирование и численное решение дифференциальных уравнений в частных производных, в ней изучается также введение в методы конечных разностей.

Данная дисциплина посвящена распространенным математическим моделям, используемым на производстве, и их решению с использованием численных методов. По освоении дисциплины студент должен знать: базовые математические модели такие, как «хищник-жертва», уравнение теплопроводности и т.д.; базовые модели гидродинамики, фильтрации, химических реакций; уметь: аппроксимировать и исследовать на сходимость модели; применять основные численные методы для решения прикладных задач.

Исследовательская практика

Тематическое исследование (Case study) в вычислительных науках

Данная дисциплина посвящена методам построения неструктурированных и структурированных сеток адаптирующихся к определенным свойствам области и их использования для решения численных задач на данных областях. Рассматриваются такие методы структурированных сеток, как методы эквираспределения, метод Томпсона, и такие методы неструктурированных сеток, как триангуляция Делоне, диаграмма Вороного.

Нейронные сети, основанные на физике

Этот курс знакомит учащихся с различными методами генеративного моделирования и алгоритмами, такими как вариационные автоподошеры (VAE), генеративные состязательные сети (GANS) и авторегрессивные модели. Обучающиеся узнают, как разрабатывать, тренировать и оценивать генеративные модели, а также изучать свои приложения в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и синтез данных

Курс рассчитан изучение управления заинтересованными сторонами (стейкхолдерами) проекта. Магистранты рассмотрят базовые принципы и анализ внешней и внутренней среды проекта, направленные на идентификацию и систематизацию основных стейкхолдеров, оценку их целей, сбор информации о них и использование этих данных в процессе управления проектом. Также будет рассмотрено ведение переговоров и привлечение стейкхолдеров к сотрудничеству с управлением ожиданиями основных стейкхолдеров.

Дисциплина, которая фокусируется на эффективном планировании, организации и контроле проектов в области информационных технологий. Он включает принципы и методологии, используемые для успешной реализации ИТ-проектов с учетом определенных ограничений, таких как время, бюджет и качество.

Курс охватывает область сервисного подхода при организации деятельности компании; инструментов услуг и сервиса, оказываемых внутренними подразделениями и и/или внешними подрядчиками.

Этот курс представляет собой концепции, языки, методы и паттерны для программирования гетерогенных, массово параллельных процессоров. Он охватывает гетерогенные вычислительные архитектуры, модели программного программирования, методы управления полосой пропускания памяти и шаблоны параллельных алгоритмов на примере CUDA и OpenCL.

Этот курс познакомит студентов с основами обучения с подкреплением. По окончании этого курса студент будет способен: Формализовать проблемы как марковские процессы принятия решений; Понимать основные методы разведки и компромисс между разведкой и эксплуатацией; Понять функции ценности как универсальный инструмент для принятия оптимальных решений; Знать, как реализовать динамическое программирование как эффективный подход к решению проблемы промышленного управления.

Данная дисциплина предполагает изучение методов квантовых вычислений и их преимущества по сравнению классическими методами вычислений. В курсе рассматриваются основные положения классической теории вычислительной сложности, гейтовая модель квантовых вычислений, универсальные наборы гейтов, алгоритмы квантовых вычислений основанные на квантовом преобразовании Фурье, в частности, алгоритм Шора, квантовые алгоритмы поиска, алгоритмы квантовой симуляции физических систем, введение в квантовую коррекцию ошибок и устойчивые к ошибкам вычисления, гибридные квантово-классические алгоритмы, в частности вариационные квантовые алгоритмы.