Образовательная программа

Программа направлена на подготовку высококвалифицированных научно-педагогических и научных кадров, конкурентоспособных на отечественном и международном рынке труда в соответствии с их запросами и перспективами развития страны и региона. Образовательная программа ориентирована на формирование у обучающихся глубоких знаний в области вычислительной науки и статистики, методов вычислений, анализа сходимости схем, использование методов статистики для анализа данных и прогноза на основе математических вычислений, развитие навыков осуществления научных исследований и педагогической деятельности в вузе и НИИ. Предусмотрены следующие направления подготовки: – Вычислительные методы решения задач для дифференциальных уравнений с частными производными; – Анализ сходимости схем аппроксимации для численного решения задач математической физики; – Построение и использование различных видов расчетных сеток с адаптацией; – Формулировка дифференциальных уравнений на основе гипотез для постановки модельных задач; – Использование методов математической статистики на реальных данных для подбора параметров вычислительных моделей; – Прогнозирование развития моделируемого процесса с помощью численных экспериментов; – Разработка и использование высокопроизводительных вычислительных алгоритмов численного решения задач математической физики; – Самостоятельное развитие, научное мышление, критический анализ, позволяющие работать в новых исследовательских областях, как квантовые вычисления. – Вычислительное прогнозирование задач физики, химии, биологии, финансовых процессов, геологии, кинетики.

ON1.Проводить научные исследования и получать новые фундаментальные и прикладные результаты, критически анализировать и оценивать получаемые результаты, формулировать обоснованные выводы даже в условиях неполной или ограниченной информации;
ON2. Писать научные статьи в зарубежные и отечественные научные журналы и доносить широкому научному сообществу передовые темы и результаты исследований на международных и республиканских конференциях, семинарах и рабочих совещаниях, критически оценивая их значимость;
ON3. Писать самостоятельно научные проекты и заявки, ставя актуальную для общества теоретическую или практическую вычислительую задачу или методику решения, реализовывать и корректировать в случае необходимости процесс самостоятельных научных исследований;
ON4. Определять направление и интенсивность своего профессионального развития в выбранной научной области, уметь работать в команде и содействовать развитию коллектива и общества в целом.
ON5. Проводить научные исследования в области методологии вычислительных экспериментов на основе аппроксимирования дифференциальных уравнений методами конечных разностей, объемов и/или элементов.
ON6. Проводить фундаментальный анализ вычислительных методов и разностных схем на сходимость и корректность, в том числе, в случае высокопроизводительных алгоритмов. Создавать и использовать корректные структурированные, криволинейные, неструктурированные расчетные сетки в вычислительных задачах
ON7. Формулировать задачи статистического анализа и оценки в выбранной предметной области, выбирать и применять статистический инструментарий и программное обеспечение. Освоить новые методы прикладной и математической статистики для использования их в аналитической работе.
ON8. Разрабатывать параллельные вычислительные алгоритмы для инженерных задач и реализовывать их в высокопроизводительных системах, разрабатывать алгоритмы квантовых вычислений.
ON9.Использовать методов математической статистики на реальных данных для подбора параметров, адаптации и тестирования вычислительных систем на основе реальных экспериментов
ON10.Использовать методы интеллектуального анализа данных на основе глубокого обучения, обучения с подкреплением для адаптации вычислительного алгоритма для эффективного прогнозирования результатов.