• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Глава в книге
Faster exploration of some temporal graphs

Adamson D., Gusev V. V., Malyshev D. et al.

In bk.: 1st Symposium on Algorithmic Foundations of Dynamic Networks (SAND 2022, March 28–30, 2022, Virtual Conference). Vol. 221. Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, Dagstuhl Publishing, 2022. Ch. 5. P. 5:1-5:10.

Препринт
The approximate variation of univariate uniform space valued functions and pointwise selection principles

Vyacheslav V. Chistyakov, Svetlana A. Chistyakova.

Functional Analysis. arXiv [math.FA]. Cornell University, NY, USA, 2020. No. 2010.11410.

О кафедре

Кафедра реализует образовательную программу "Прикладная математика и информатика".

Программа успешно сочетает фундаментальную подготовку по математике и компьютерным наукам с прикладными задачами экономики и бизнеса. Сферами профессиональной деятельности выпускника прикладной математики и информатики являются – компании, которые разрабатывают, внедряют или просто применяют в своей деятельности  современные информационные технологии. Среди них отечественные и зарубежные транснациональные компании, исследовательские и инженерные центры и другие организации, где используют современные методы компьютерных наук.

Программа нацелена на подготовку специалистов, обладающих знаниями и квалификацией, необходимыми для анализа операций и сложных структур, а также профессионального моделирования их при помощи современного информационного обеспечения. К таким операциям и сложным структурам относятся различные вычислительные, экономические и бизнес операции, глобальная сеть интернет, естественный язык и многое другое. Во время учебы студенты участвуют в работе научных лабораторий ЛАТАС иТАПРАДЕСС, сотрудники которых проводят исследования мирового уровня.

Три кита прикладной математики и информатики:

  • Программирование
  • Математическое моделирование
  • Английский язык

Студенты имеют возможность выбрать две из четырех образовательных специализации:

  1. Анализ данных;
  2. Информационные системы;
  3. Исследование операций;
  4. Принятие решений.

Независимо от образовательной специализации все студенты, изучают следующие дисциплины:

  • Программирование на языках С, С++, Java, Python ;
  • Архитектура ЭВМ;
  • Алгоритмы и структуры данных;
  • Работа с операционными системами Linux, Windows ;
  • Реляционные базы данных.