Фундаментальная и прикладная математика

Обучение на программе проводится по схеме 2+2, распределение студентов по трекам происходит в конце 2-ого курса обучения.

На первых двух курсах студенты программы получают фундаментальные знания по математическим дисциплинам, программированию и основам математического моделирования.

• Математические дисциплины: Введение в топологию, Дискретная математика, Дифференциальные уравнения и динамические системы, Линейная алгебра и геометрия, Математический анализ и др.
• Цикл обязательных ИТ-дисциплин: Анализ данных в Python, Введение в искусственный интеллект, Основы алгоритмизации и программирования, Программирование на языке Python и др.
• Обязательные дисциплины общего цикла (ДОЦ) и дисциплины блока Minor: Английский язык, Безопасность жизнедеятельности, История России, Право, Философия науки, Экономика и др.

Данный набор дисциплин 1-2 года обучения позволяет сформировать к окончанию 2-ого курса универсальные знания у студентов по математическим дисциплинам, а также инструментам численного анализа инженерно-физических систем.

Дисциплины специализации запланированы на 3-4 году обучения, к ним относятся: Дифференциальная геометрия, Компьютерная топология, Математическая физика, Теория вероятностей и математическая статистика, Теория функций комплексного переменного, Функциональный анализ и др., а также дисциплины по направлениям.

Математика 01.03.01

• Введение в нелинейную динамику,
• История математики,
• Прикладная теория динамических систем,
• Теория чисел,
• Теория колебаний,
• Элементы теории приближения функций и др.

Прикладная математика 01.03.04

• Высокопроизводительные вычисления,
• Машинное обучение,
• Механика сплошных сред (Механика жидкости и газа),
• Механика сплошных сред (Теория упругости и пластичности),
• Уравнения в частных производных,
• Численные методы алгебры и анализа,
• Численные методы решения дифференциальных уравнений и др.

Некоторые из дисциплин реализуются в межкампусном формате, что позволяет студентам посещать занятия в других кампусах у преподавателей, признанных экспертами в области ИТ и численного анализа данных.

•  Квалифицированные преподаватели: занятия ведут признанные эксперты в области математики, программирования и анализа данных. 

•  Современный учебный план: студенты осваивают актуальные методы математического моделирования, работы с большими данными и машинного обучения. 

•  Академическая мобильность: возможность учиться один год в московском кампусе НИУ ВШЭ и участвовать в международных программах обмена.

•  Практико-ориентированный подход: обучение проводится в сотрудничестве с ведущими институтами, такими как Институт прикладной физики РАН (Нижний Новгород), Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН (Москва, Саратов), Институт биологии и биомедицины (ННГУ им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород) и др.

•  Уникальный набор компетенций выпускников: от математического моделирования, инжиниринга и науки до работы в ИТ и финансовом секторе.

На факультете созданы все необходимые условия для плодотворной научной деятельности студентов и совместной работы с преподавателями. Наличие международной лаборатории, собственные исследования на мировом уровне и персональные контакты преподавателей программы с международным математическим сообществом позволяют привлекать студентов к исследовательской работе с первых лет обучения. Бакалавр может выбрать вид исследовательской работы в зависимости от уровня своей подготовки и способностей – от докладов реферативного характера до подготовки научных статей.

Начиная с первого курса бакалавриата, студенты имеют возможность стажироваться в крупнейших международных математических центрах. В процессе обучения студент выбирает индивидуальную образовательную траекторию, в которую могут быть включены наряду с математическими и прикладными дисциплинами любые предметы, предлагаемые НИУ ВШЭ.

•  Математическое моделирование: описание реальных процессов с высокой степенью точности; выявление ключевых факторов, влияющих на систему; оптимизация процессов и ресурсов; прогнозирование последствия различных сценариев развития событий.

•  Инжиниринг и наука: создание цифровых двойников, оптимизация производственных процессов с помощью математического моделирования.

•  IT и искусственный интеллект: разработка моделей машинного обучения, работа с bigdata.   

•  Финансовый сектор: моделирование рисков, инвестиционный анализ, алгоритмическая торговля.

Программа также позволяет студентам построить карьеру в академической сфере. После окончания обучения студент может поступить и продолжить свою научную деятельность в магистратуре с возможностью получить двойной диплом от НИУ ВШЭ и университета в г. Пассау с очным обучением в Германии в течение года.

При поступлении на программу учитываются следующие составляющие:

1. Результаты ЕГЭ (вступительных испытаний) по образовательным предметам (при условии набора по ним указанных минимальных баллов)

Два вступительных испытания являются обязательными: «Математика (профильный уровень)» и «Русский язык».
Третье вступительное испытание является альтернативным: можно сдать ЕГЭ по «Информатике и ИКТ» ИЛИ по «Физике». В случае, если у абитуриента есть результаты по обоим данным альтернативным испытаниям, в рейтинге учитывается то испытание, результат по которому лучше (больше).
Вступительные испытания и минимальное количество баллов - https://nnov.hse.ru/bacnn/minpoints .

2. Индивидуальные достижения

Поступить на бюджетное место больше шансов у абитуриентов, которые помимо достаточного балла ЕГЭ имеют дополнительные преимущества, такие как аттестат с отличием, статус победителя или призера одной из ключевых олимпиад или иные индивидуальные достижения из перечня, приведенного по ссылке.

3. Результаты Олимпиад школьников

Победители и призёры олимпиад школьников имеют право быть зачисленными в НИУ ВШЭ без вступительных испытаний или быть приравненными к лицам, набравшим максимальное количество баллов ЕГЭ (100 баллов) по общеобразовательному предмету.

Иногородним студентам может быть предоставлено место в  общежитии.

Более подробно о правилах поступления, сроках проведения приема, подаче документов для поступления на обучение в электронной форме, местах приема документов, почтовых адресах для направления документов можно ознакомиться на сайте приемной комиссии, а также участвуя в мероприятиях Дней открытых дверей для абитуриентов.