Спецкурсы и факультативы для студентов ФПМИ на весенний семестр 2023 г.

Кафедра дискретной математики ФПМИ

Курс «Введение в стохастический анализ»

О направлении
дискретная математика

О курсе
Курс предлагает изучение таких тем как: основные свойства винеровского процесса, гауссовские меры в бесконечномерных пространствах: основные понятия и факты, пространство Камерона-Мартина гауссовской меры, эквивалентность и сингулярность гауссовских мер, важные неравенства, связанные с гауссовскими мерами, стохастический интеграл Ито по винеровскому процессу, стохастические дифференциалы и формула Ито, стохастические дифференциальные уравнения: сильные и слабые решения, теорема Гирсанова, диффузионные процессы, операторные полугруппы и диффузионные полугруппы, стохастический интеграл по случайной мере.

Для кого
Курс разработан для студентов в основном третьего курс, не требующий каких-то особенных пререквизитов

Преподаватель
Богачев Владимир Игоревич, д.ф-м.н., профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 3 февраля. Занятия будут проходить в КПМ 115 по пятницам, время: 15:30-18:30

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Владимиру Игоревичу vibogach@mail.ru

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Введение в численные методы для вариационных неравенств и седловых задач»

О направлении
Дискретная математика, оптимизация

О курсе
Задача решения вариационного неравенства существенно обобщает изyчаемyю в курсах анализа и оптимизации постановкуy задачи минимизации некоторой функции. Вариационные неравенства возникают в самых разных приложениях, среди которых можно отметить задачи дополнительности, задачи совместного использования ресурсов, задачи отыскания седловых точек с разными приложениями в игровых задачах.

В настоящее время исследования в области численных методов для седловых задач популярны ввидy приложений к обучению так называемых генеративно-состазятельных сетей (GAN). Теория численных методов для такого типа задач существенно отличается от теории задач минимизации.

Так, для достаточно гладких задач выпуклой минимизации оптимальные оценки сложности в пространствах больших размерностей могyт давать так называемые многошаговые или ускоренные методы градиентного типа (метод тяжёлого шарика, быстрый градиентный метод, метод сопряжённых градиентов и т.п.). А вот для соответствующего класса вариационных неравенств ускорение невозможно в общем случае, а возможно только для седловых задач. Вместо известного для минимизационных задач градиентного метода в слyчае вариационных неравенств лучшие результаты полyчаются для экстраградиентного метода и его аналогов. В ходе изучения курса планируется детально погрузиться в эту тематикy.

Для кого
Могут посещать студенты З, 4 курса бакалавриата и студенты магистратуры

Преподаватель
Стонякин Федор Сергеевич, д.ф.-м.н, профессор кафедры дискретной математики, ведущий научный сотрудник лаборатории продвинутой комбинаторики и сетевых приложений.

Расписание
Курс начинается 2 марта. Занятия будут проходить в онлайн-формате по четвергам, время: 17:05-18:30 Ссылка для подключения: https://clck.ru/33ST9f

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Федору Сергеевичу fedyor@mail.ru

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Спецкурс «Вычислительная сложность задач поиска»

О направлении
Дискретная математика

О курсе
В спецкурсе подробно рассматривается область структурной сложности вычислений, изучающая сложность задач поиска. Основная часть курса посвящена классу тотальных задач поиска (TFNP) и его подклассам, определяемым различными математическими принципами, гарантирующими существование решения: PLS, PPA, PPAD, PPADS, PPP, PTFNP и др. Наибольшее внимание уделяется классу PPAD, в который входят дискретные аналоги задач о неподвижных точках и задачи поиска приближённых равновесий в теоретико-игровых и экономико-математических моделях. В частности, в курсе будет полностью доказана теорема о PPAD-полноте задачи о точном поиске смешанного равновесия Нэша в игре двух лиц. Также в курсе будет рассказано о классе FIXP задач точного поиска равновесий в более сложных моделях и доказана теорема о FIXP-полноте задачи поиска равновесия Нэша в игре трёх лиц.

Для кого
Курс разработан для студентов 3-4 курса

Преподаватель
Мусатов Даниил Владимирович, к.ф.-м.н., доцент кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 9 февраля. Занятия будут проходить в ГК 520 по четвергам, время: 17:05-18:30

Дополнительная информация
Сбор желающих через телеграм-канал: https://t.me/+BsCLVBEcojw1NmYy 

По вопросам курса обращаться к Даниилу Владимировичу musatych@gmail.com

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Семинар «Игры и алгоритмы»

О направлении
Дискретная математика. Сложность

О курсе
На семинаре обсуждаются различные вопросы, лежащие на стыке теории игр, сложности вычислений и теории графов. Участники докладывают как свои результаты, так и новые опубликованные статьи. В область интересов семинара входят такие вопросы, как сложность поиска равновесий, процедуры справедливого дележа, устойчивые коалиционные структуры, игровые модели формирования и динамики сетей, и многое другое.

Для кого
Курс для студентов 3-4 курса

Преподаватель
Мусатов Даниил Владимирович, к.ф.-м.н., доцент кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 9 февраля. Занятия будут проходить в ГК 509 по четвергам, время: 15:30-16:55

Дополнительная информация
телеграм-канал: https://t.me/+VmejbREAJeE1YTRi

По вопросам курса обращаться к Даниилу Владимировичу musatych@gmail.com

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Инварианты и картинки»

О направлении
Дискретная математика

О курсе
Свободные группы замечательны тем, что каждый элемент однозначно представим единственной нормальной формой — словом, не допускающим сокращений. В теории виртуальных узлов автором обнаружены инварианты, принимающие значения в диаграммах узлов (точнее, в их линейных комбинациях).

Подобного рода явления — инварианты со значениями в картинках — встречаются повсеместно в алгебре и в топологии.

Такие инварианты позволяют судить о форме (геометрии) объекта исходя из «внешнего вида» его представителя.

В курсе обсуждаются многочисленные случаи построения таких инвариантов.

В частности, обсуждается теория четностей и теория групп G_{n}^{k} и реализующих принципы: если диаграмма достаточно сложна (локально минимальна), то она реализует сама себя, а также: любая динамическая система, описывающая движение n частиц и обладающая «хорошим свойством», зависящим от k частиц, обладает топологическими инвариантами со значениями в G_{n}^{k}.

Группы G_{n}^{k} имеют множество эпиморфных отображений на свободные группы.

Будут предложены многочисленные научные задачи и новые направления в топологии, алгебре и геометрии.

Для кого
Курс разработан для студентов 3 курса

Преподаватель
Мантуров Василий Олегович, д.ф.-м.н, профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 4 февраля. Занятия будут проходить в ГК 516а по субботам, время: 15:30-16:55

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Василию Олеговичу vomanturov@yandex.ru

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Классическая алгебраическая геометрия Кафедры дискретной математики»

О направлении
Алгебраическая геометрия — глубокая, наиболее широкая и активно развивающаяся область математики, которая явно или косвенно переплетается почти со всеми другими областями: от геометрии и топологии до комплексного анализа и теории чисел. Методы алгебраической геометрии используются в теории кодирования, криптографии, задачах компьютерного зрения.

О курсе
Курс нацелен на первичное знакомство с классическими понятиями алгебраической геометрии, такими как топология Зарисского, аффинные и проективные многообразия, морфизмы и рациональные отображения, дивизоры и основы теории пересечений. Предполагается знание линейной алгебры и основ коммутативной алгебры (кольца и идеалы).

Для кого
Курс разработан для студентов 3 курса

Преподаватель
Перепечко Александр Юрьевич, к.ф.-м.н., доцент кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 8 февраля. Занятия будут проходить в  УЛК-1 № 5.18 по средам, время: 9:00-12:10

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Александру Юрьевичу perepechko.au@mipt.ru

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Мартингалы и отклонения в аддитивной комбинаторике и теории чисел»

О направлении
Мартингалы и связанные с ними максимальные неравенства —  это довольно старый подраздел теории вероятностей и теории функций. Недавно обнаружилась замечательная связь между этой классической областью математики и новейшими задачами аддитивной комбинаторики и теории чисел. Например, с помощью мартингалов можно показать, что максимум из мультипликативной и аддитивной энергий целочисленного множества A (то есть, соответственно, чисел решений уравнения ab=cd и a+b=c+d, где a,b,c,d принадлежат множеству A) ведет себя, как |A|^{8/3+o(1)} и (при некоторых ограничениях) константа 8/3 здесь оптимальна.

О курсе
Вторая часть спецкурса, связанная с другой классической темой — теорией отклонений, занимается всевозможными выбросами и иррегулярностями семейств точек на плоскости или в пространстве. Базовый тезис этой довольно общей теории -- совершенная регулярность в природе невозможна. Например, если у нас есть n точек в единичном квадрате, то никак не может быть, что все они идеальным образом попадают в любой подпрямоугольник нашего квадрата и какие-то отклонения в этой системе абсолютно неизбежны. Точнее говоря, как показал В. Шмидт, отклонение для n точек будет примерно \Omega(log n) и эта оценка точна. Доказательство данного результата совершенно не прямолинейно и требует использования двумерной системы Хаара, которую можно рассматривать, как возникшую из одного специального мартингала.

Для кого
Курс для студентов магистратуры,  имеющих представление об аддитивной комбинаторики

Преподаватель
Шкредов Илья Дмитриевич, д.ф.-м.н., член-корреспондент РАН, профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 20 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-формате по понедельникам, время: 18:00 - 20:00. Ссылка для подключения: https://us06web.zoom.us/j/99518967804

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Илье Дмитриевичу

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Основы алгебраической геометрии-2»

О направлении
Алгебраическая геометрия — глубокая, наиболее широкая и активно развивающаяся область математики, которая явно или косвенно переплетается почти со всеми другими областями: от геометрии и топологии до комплексного анализа и теории чисел. Методы алгебраической геометрии используются в теории кодирования, криптографии, задачах компьютерного зрения.

О курсе
Основное содержание курса — классификация гладких проективных многообразий над алгебраически замкнутым полем.

Изучаются вложения абстрактных многообразий, определённые сечениями линейных расслоений. Приводятся полные результаты классификации для кривых и поверхностей и формулируются открытые проблемы для многообразий старших размерностей. Широко используются трансцендентные методы над полем комплексных чисел.

Для кого
Карс разработан для студентов 2-4 курса бакалавриата

Преподаватель
Шабат Георгий Борисович, д.ф.-м.н, профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 7 февраля. Занятия будут проходить в УЛК-1 № 5.18  по вторникам, время: 10:45-13:45

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Георгию Борисовичу или на кафедру дискретной математики

Где продолжить обучениеи

***

Курс «Прикладная комбинаторная оптимизация»

О направлении
Дискретная математика. Прикладная комбинаторная оптимизация

О курсе
Основные комбинаторные модели оптимизации и алгоритмы для задач размещения, транспортировки товаров и маршрутизации транспортных средств, включая анализ чувствительности и стойчивости, применяемый к задачам о минимальном остовном дереве (МОД) и ее вариациях, кратчайшем пути, максимальном потоке минимальном разрезе. В этом курсе будут рассмотрены задачи коммивояжера и маршрутизации транспортных средств (с ограничениями на емкости транспортных средств, временные интервалы, получение и отправление грузов, периодичность расписаний и т. д.), задачи оптимизации расписаний с прерываниями на одной машине с произвольными временами поступления и завершения работ, произвольными длительностями выполнения работ, произвольными прерываниями и приоритетами (весами), а также широким спектром критериев оптимальности, например, минимизация суммарного взвешенного времени выполнения всех работ или минимизация суммарного взвешенного времени запаздывания выполнения всех работ.

Для кого
Курс рассчитан на всех студентов ФПМИ.

Преподаватель
Гольденгорин Борис Исаакович, д.т.н., профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 14 февраля. Занятия будут проходить в Арктика.425 по вторникам, время: 12:20-15:20

Дополнительная информация
https://www.amazon.com/Boris-Goldengorin/e/B00AR073TE

https://www.youtube.com/watch?v=2-s4K3cBRxk
https://mipt.ru/education/chairs/dm/staff/goldengorin-boris-isaakovich.php

По вопросам курса обращаться к Борису Исааковичу goldengorin@gmail.com

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Сюжеты из теории игр»

О направлении
Теория игр — прикладной раздел математики, метод изучения оптимальных стратегий в играх.

О курсе
Это вторая часть из двух спецкурсов по теории игр. В нём рассказывается о различных историях, в которых те или иные общественные явления моделируются при помощи игровых моделей. Разные сюжеты слабо связаны между собой и могут изучаться независимо друг от друга.

Для кого
Курс разработан для студентов 3 курса

Преподаватели
Мусатов Даниил Владимирович — к.ф.-м.н., доцент кафедры дискретной математики, Ильинский Дмитрий Геннадьевич — к.э.н., доцент кафедры математических основ управления

Расписание
Курс начинается 7 февраля. Занятия будут проходить в УПМ 201-201а по вторникам, время: 9:00-12:10

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Даниилу Владимировичу musatych@gmail.com

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Теория узлов. Дополнительные главы»

О направлении
Дискретная математика

О курсе
Данный курс является продолжением курса Теория узлов. В данном курсе подробно освещаются вопросы Гомологии Хованова, Инвариант Расмуссена. Подробно разбираются Виртуальные узлы, Инвариантные полиномы виртуальных узлов и Свободные узлы, Особое внимание уделяется новой теории кодирования узлов с помощью так называемых d-диаграмм, а также теории виртуальных узлов, изобретенной Кауфманом и бурно развивающейся в настоящее время.

На спецкурсе планируется как доступное описание "классики" (начиная от теоремы Смейла об h-кобордизме" и заканчивая инвариантами Зайберга-Виттена), так и многочисленные комбинаторные задачи, связанные с маломерной топологией и теорией узлов, начиная от упражнений и кончая исследовательскими задачами.

Для кого
Курс для студентов 3 курса

Преподаватель
Мантуров Василий Олегович, д.ф.-м.н, профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 4 февраля. Занятия будут проходить в ГК 516а по субботам, время: 13:55-15:20

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Василию Олеговичу vomanturov@yandex.ru

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Топология гиперграфов и многообразий в интересных результатах»

О направлении
Дискретная математика

О курсе
Будут изучаться три классические проблемы топологии: гомеоморфизма, вложимости и заузливания. Основное содержание курса - демонстрация идей и методов алгебраической, дифференциальной и кусочно-линейной топологии на примере исследования этих проблем. Темы осени 2022 будут в нацелены на построение полиномиального алгоритма распознавания вложимости гиперграфов в d-мерное евклидово пространство. Для этого потребуется критерия вложимости гиперграфов в терминах конфигурационных пространств. Будут также рассмотрены аналогичные методы для проблемы заузливания (например, многомерная форма Зейферта), и возможные применения к нереншенным проблемам.

Основные идеи показываются на простейших частных случаях (<олимпиадных» примерах), свободных от технических деталей, и со сведением научного языка к необходимому минимуму. За счет этого курс доступен для студентов, сдавших лишь базовые курсы по топологии, хотя содержит красивые сложные результаты. При этом для работы с новыми понятиями потребуется (и будет развиваться) математическая культура. Каждая следующая лекция рассчитана на тех, кто разобрался с материалом предыдущих (каждое домашнеее задание, кроме первого, описывает материал предыдущей лекции).

Экзамен состоит из решения задач в течение семестра и письменных контрольных работ.

Царский путь к экзамену — подготовить научную работу по тематике курса. Подробная информация (в частности, задачи к 1-му занятию) на странице курса.

Для кого
Курс ориентирован на студентов 4 курса и магистрантов МФТИ, но его могут изучать все желающие, справляющиеся с домашними заданиями.

Преподаватель
Скопенков Аркадий Борисович, д.ф.-м.н, профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс проходит дистанционно по воскресеньям c 5.02.2023 в онлайн-формате. Ссылка на странице курса: https://www.mccme.ru/circles/oim/home/combtop13.htm#manif

Дополнительная информация
Вся информация доступна на странице курса.

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Приложения алгебраических структур»

О направлении
Алгебра (от арабского аль-джабр «восполнение») — составляет один из основных математических инструментов. Вряд ли вы сможете устроиться на высокооплачиваемую работу в экономическом/IT секторе, если не понимаете, как складывать и умножать числа/матрицы/более общие структуры. С другой стороны, конкретный курс, скорее предназначен для расширения кругозора и углубленного изучения математического аппарата.

О курсе
В университетских курсах по высшей алгебре зачастую практически не говорят о применение алгебраических структур. В результате возникает естественный вопрос - можно ли объяснить, зачем нужна такая степень абстракции? Цель этого курса - показать красивые примеры применений алгебраических структур в разных разделах математики и приложений (криптографии, алгебраической теории чисел, комбинаторике, геометрии).

Для кого
Курс предназначен для студентов, прошедших 3 семестра по высшей алгебре (Линейную алгебру и теорию групп) и состоит из нескольких "блоков" из 3-4 лекций. Каждый блок начинается с простых рассуждений, которые должны быть понятны любому студенту, который сдал курсы по высшей алгебре. Однако в первую очередь был запрос на интересный сложный курс, поэтому в блоке будут присутствовать и сложные красивые утверждение, для осознания которых нужно помнить всё, что было пройдено по алгебре.

Преподаватель
Ильинский Дмитрий Геннадиевич, доцент кафедры математических основ управления.

Расписание
Курс начинается 1 февраля. Занятия будут проходить в 117 ГК с 17:05 до 18:30.

Дополнительная информация
Материалы к курсу находятся тут: https://drive.google.com/drive/u/3/folders/1dmqRgaYKjIIq1U3Yd4g3ve0JIeVa8A9a

По всем вопросам можно обращаться к Дмитрию Ильинскому, nograhol@gmail.com, ilinskii.dg@phystech.edu, https://t.me/nograhol

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Топологическая комбинаторика»

О направлении
Этот курс посвящен предмету, который стал активной и инновационной областью исследований в математике за последние сорок лет с растущим числом приложений в математике, информатике и других прикладных областях. Топологическая комбинаторика занимается решением комбинаторных задач с применением топологических инструментов. В большинстве случаев эти решения очень элегантны, и связь между комбинаторикой и топологией часто оказывается неожиданным сюрпризом.

О курсе
Курс охватывает такие темы, как теоремы о неподвижных точках и их дискретные версии, справедливое распределение, проблемы раскраски графов, проблемы вложения из дискретной геометрии, а также алгоритмические вопросы, связанные с этими темами. Курс рассчитан на студентов 2–4 курсов. Предыдущие знания в топологии или теории графов полезны, но не обязательны.

Для кого
Курс разработан для студентов старших курсов бакалавриата и магистратуры

Преподаватель
Мусин Олег Рустумович, д.ф.-м.н., профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 15 февраля. Занятия будут проходить в ГК 516а, по средам, время: 18:30-20:00
Для участия в онлайн-формате напишите в телеграм: https://t.me/+dY80ex6HZ7E1YzQy или почту: snopov.pm@phystech.edu

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Снопову Павлу Михайловичу snopov.pm@phystech.edu

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Фундаментальные основы искусственного интеллекта»

О направлении
Искусственный интеллект — это технология, а точнее направление современной науки, которое изучает способы обучить компьютер, роботизированную технику, аналитическую систему разумно мыслить также как человек.

О курсе
В курсе будут рассмотрены задачи динамического программирования и обучения с подкреплением для value-based, policy-based и actor — critic формулировок; дана краткая классификация методов машинного обучения и, на ее основе, реализация этих методов в мозге; механизмы реализации ассоциативной памяти в мозге; принцип свободной энергии и предиктивное кодирование, active inference и универсальное единое вероятностное описание обучения и inference; краткий обзор статических и динамических равновесий в теории игр и, на его основе, теоретико-игровое описание распределенных мультиагентных систем, в том числе обучение с подкреплением и теоретико-игровая интерпретация анализа главных компонент (eigengame); анализ ландшафта нейронных сетей и свойств глубокого обучения в терминах фазовых переходов в терминах равновесной и неравновесной статистической физики; методы теории случайных матриц в задачах машинного обучения; общие свойства и методы реализации графов знаний, в том числе методы entity и relation mining; методы работы с графовыми нейронными сетями.

Для кого
Курс разработан для студентов старших курсов бакалавриата и студентов магистратуры

Преподаватель
Леонидов Андрей Владимирович, д.ф.-м.н., профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 2 марта. Занятия будут проходить в ГК 522. по четвергам, время: 10:45-12:05

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Андрею Владимировичу leonidovav@lebedev.ru

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Эллиптические кривые»

О направлении
Введение в эллиптические кривые

О курсе
Этот курс задуман как элементарное введение u теорию эллиптических кривых, определённых над полем рациональных чисел. Слушатели познакомятся с некоторыми из основных понятий, результатов и открытых проблем этой бурно развивающейся области современной математики.

По ходу изложения слушателям будут предложены многочисленные упражнения и задачи. Это годовой курс с зачетом u конце первого семестра и экзаменом в конце учебного года.

Для кого
Курс разработан для студентов с 1 по 4 курса, не требующий каких-то особенных пререквизитов

Преподаватель
Мороз Борис Зеликович, д.ф.-м.н., профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 6 февраля. Занятия будут проходить в К, Большая Физическая по понедельникам, время: 9:00-10:25

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Борису Зеликовичу moroz.bb@mipt.ru

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «L - функции Дирихле»

О направлении
современная аналитическая теория чисел

О курсе
Этот спецкурс задуман как введение в один из разделов современной аналитической теории чисел. Слушатели познакомятся с приложением методов теории функций комплексного переменного к изучению классических проблем теории чисел.

По ходу изложения слушателям будут предложены многочисленные упражнения и задачи. Это годовой спецкурс с зачетом в конце первого семестра и экзаменом в конце учебного года.

Для кого
Курс разработан для студентов с 1 по 4 курса, не требующий каких-то особенных пререквизитов

Преподаватель
Мороз Борис Зеликович, д.ф.-м.н., профессор кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 6 февраля. Занятия будут проходить в ЛК, Большая Физическая по понедельникам, время: 10:45-12:10

Дополнительная информация
По вопросам курса обращаться к Борису Зеликовичу moroz.bb@mipt.ru

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Курс «Combinatorics on Words: / Комбинаторика слов»

О направлении
Комбинаторика слов — это раздел математики и теоретической информатики, который применяет комбинаторный анализ к конечным или бесконечным словам. Эта отрасль развивалась из нескольких отраслей математики: теории чисел, теории групп, вероятностей и, конечно же, комбинаторики. Он имеет связи с различными компьютерными темами, такими как текстовые алгоритмы, поиск шаблонов и сжатие текста.

О курсе
Word combinatorics is a branch of mathematics and theoretical computer science that applies combinatorial analysis to finite or infinite words. This branch has developed from several branches of mathematics: number theory, group theory, probabilities and of course combinatorics. It has links with various computer topics, such as text algorithms, pattern search and text compression.

Для кого
Курс разработан для студентов бакалавриата, читается на английском языке / The course is designed for undergraduate students, is read in English

Преподаватели
Белов Алексей Яковлевич — д.ф.-м.н., профессор кафедры дискретной математики, Mehdi Golafshan — аспирант кафедры дискретной математики

Расписание
Курс начинается 16 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по Четвергам в 19:00. ZOOM: Meeting ID: 726 9585 9370 Password: 9ZJ3td

Дополнительная информация
Telegram Channel: https://t.me/+alFuto0Fg3g2MjJk

Mehdi Golafshan golafshan.m.mehdi@gmail.com

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

***

Спецкурс «Основы гомологической алгебры»

О направлении
Гомологическая алгебра — неотъемлемая часть современной алгебры, лежащая в основании алгебраической топологии, теории категорий и алгебраической геометрии. Методы гомологической алгебры находят разнообразные применения во многих областях фундаментального математического цикла (в том числе в дискретной математике и в комбинаторной геометрии), а также в некоторых актуальных вопросах теоретической физики (в частности, в теории безмассовых полей, твисторов и в программе Пенроуза).

О курсе
В курсе изучаются основные элементы аппарата гомологической алгебры, в том числе: категории модулей над ассоциативными кольцами с единицей, аддитивные функторы, градуированные модули, комплексы, модули гомологий, резольвенты, производные функторы, спектральные последовательности, начала теории абелевых категорий, основания алгебраической топологии.

Для кого
Для студентов-математиков 3-6 курсов (особо рекомендуется слушателям параллельных курсов алгебраической топологии и алгебраической геометрии).

Преподаватель
Елишев Андрей Михайлович, к.ф.-м.н., доцент кафедры дискретной математики МФТИ

Расписание
Начало занятий 9 февраля. Занятия будут проходить в 528 ГК по четвергам, 15:30-17:00.

Дополнительная информация
Елишев Андрей Михайлович, ame1511@mail.ru, elishev@phystech.edu

Где продолжить обучение
Магистратуры кафедры дискретной математики: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/

Кафедра математических основ управления

Альтернативный курс «Оптимизация в анализе данных: дополнительные главы»

О направлении
Современные численные методы оптимизации востребованы в самых разных вопросах машинного обучения и анализа больших данных. В частности, в настоящее время исследования в области численных алгоритмов для седловых задач популярны ввиду приложений к обучению так называемых генеративно-состазятельных сетей (GAN).

О курсе
Курс призван углубить знания студентов в области методов оптимизации в пространствах больших размерностей, применимых ко многим популярным в приложениях типам задач современного анализа данных. Особый упор будет сделан на современные методы для вариационных неравенств и седловых задач, а также — некоторые теоретические результаты о сходимости методов первого порядка для некоторых типов задач невыпуклой оптимизации.

Первая часть курса посвящена систематизации знаний студентов в области теории сложности методов первого порядка для задач выпуклой оптимизации. Будут рассмотрены 2 подхода к пониманию эффективности численных методов оптимизации: на базе оптимальность оценок скорости сходимости (А.С. Немировский и Д.Б. Юдин), а также посредством практической реализации методов для хорошо известных тестовых задач. В обзорном порядке будут рассмотрены оптимальные методы и нижние границы сложности для задач гладкой и негладкой выпуклой оптимизации. Также будут описаны вариации методов градиентного типа и оценки сложности для возникших несколько лет назад в оптимизации классов так называемых относительно гладких и относительно непрерывных (липшицевых) оптимизационных задач (Ю.Е. Нестеров), примеры прикладных задач таких классов. К такого типа проблемам можно относить, в частности, задачи D-оптимального плана эксперимента и бинарной классификации методом опорных векторов (SVM). Будут упомянуты приложения в теории численных (тензорных) методов высокого порядка и для задач централизованной распределённой оптимизации.

Вторая (основная) часть курса посвящена методам первого порядка для вариационных неравенств и седловых задач. Будут рассмотрены понятие вариационного неравенства, результаты о разрешимости и примеры задач (задачи дополнительности, отыскание седловых точек с разными приложениями в игровых задачах), сводящихся к вариационным неравенствам. Далее, будут описаны методы для вариационных неравенств: проекционный и экстраградиентный методы, проксимальный зеркальный метод и его адаптивный вариант, а также ускоренные методы для седловых задач.

Третья часть курса нацелена на изложение наиболее известных подходов и теоретических результатов о численных методах для задач невыпуклой оптимизации. Намечено детальное рассмотрение теоретических результатов для задач с аналогами выпуклости (квазивыпуклость, слабая выпуклость), а также сильной выпуклости (условие градиентного доминирования, квадратичного роста и их аналоги) и соответствующие примеры прикладных задач (восстановление фаз, логистическая регрессия, перепараметризованные системы). По мере наличия времени в обзорном порядке рассмотрим некоторые эвристические алгоритмы для задач глобальной оптимизации.

Для кого
Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания математического анализа и методов оптимизации. Запланированные темы не включены (по крайней мере подробно) в учебные планы по основному курсу оптимизации. Слушатели смогут углубить свои знания, а также расширить границы применения навыков в области использования оптимизационных алгоритмов.

В учебные планы на ФПМИ курс включён как альтернативный для студентов 4 и 5 курсов групп.

Преподаватель
Стонякин Федор Сергеевич, д.ф.-м.н., научный сотрудник лаборатории продвинутой комбинаторики и сетевых приложений и профессор кафедры МОУ.

Расписание
Курс начинается З февраля. Занятия будут проходить в 2З9 НК по пятницам с17:05 до 19:20 (после до 20 часов — время консультации и сдач).

Дополнительная информация
По всем вопросам можно обращаться к Фёдору Сергеевичу Cтонякинy: fedyor@mail.ru.

***

Факультативный курс «Систолическая геометрия»

О направлении
Систолическая геометрия — подраздел геометрии, соединяющий метрические свойства пространств с топологическими. Есть приложения в теории чисел, гамильтоновой динамике, топологическом анализе данных, квантовых вычислениях.

О курсе
Курс посвящён геометрическим неравенствам разного рода. Вот один знаковый пример, который мы подробно разберём: на любой двумерной поверхности найдётся замкнутая геодезическая кривая, длина которой не превосходит корня из площади поверхности с точностью до константного множителя. Вдохновляясь этим примером, мы рассмотрим круг замечательных идей метрической геометрии, количественной топологии и топологической комбинаторики.

Для кого
Для любителей геометрии и комбинаторики.

Преподаватель
Алексей Балицкий, PhD, член IAS

Расписание
Курс начинается 10 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по пятницам в 18:40. Ссылка для подключения: https://clck.ru/33SRhJ

Дополнительная информация
Сопроводительный телеграм-чат: https://t.me/+55wKFd6oqJ1iOTBi

Алексей Балицкий, aleksei.balitskii@phystech.edu

***

Общероссийский семинар по оптимизации

О направлении
Оптимизация — перспективное направление в прикладной математике, особенно в анализе данных. Специалисты с практическими знаниями и навыками в этой сфере высоко востребованы в индустрии.

О курсе
Многие современные задачи моделирования, анализа данных в конечном итоге сводятся к задачам оптимизации. Целью данного семинара является отслеживание современных тенденций в бурно развивающейся области численных методов оптимизации. Планируется привлекать к докладам широкий круг специалистов как из научных центров России, так и из-за рубежа. Семинар нацелен в первую очередь на русскоговорящую аудиторию.

Для кого
Семинар может быть полезен студентам старших курсов, аспирантам и научным сотрудникам, работающим в области прикладной математике и машинного обучения.

Руководители семинара:
Гасников Александр Владимирович
Райгородский Андрей Михайлович

Со-руководители:
Горбунов Эдуард Александрович
Камзолов Дмитрий Игоревич

Расписание
Семинар будет проводиться онлайн. Расписание доступно по ссылке: https://www.mathnet.ru/php/conference.phtml?option_lang=rus&eventID=31&confid=1794

Можно подписаться на рассылку, заполнив форму. https://forms.gle/BNAcdigBmu1f2ioi8

Будет автоматическая рассылка со ссылкой на Зум.

Дополнительная информация
Ссылка на Ютуб канал с прошлыми выступлениями: https://www.youtube.com/user/PreMoLab

По всем вопросам можно обращаться к Александру Гасникову: gasnikov.av@mipt.ru

***

Курс «Оптимальное управление системами с распределенными параметрами»

О направлении
Математическое моделирование производственных процессов, связанных с распространением тепла, колебаний конструкций и диффузий.

О курсе
Курс дает практические навыки и теоретические основы математического моделирования и исследования указанных процессов.

Для кого
Курс разработан для студентов, имеющих достаточную математическую подготовку в области дифференциальных уравнений и математического анализа.

Преподаватель
Егоров Александр Иванович, д.ф.-м.н., профессор

Расписание
Курс начинается 10 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по пятницам 17:00 до 19:15. Ссылки для подключения будут высылаться студентам, которые сообщат по почте egorov.ai@phystech.edu о своем желании прослушать курс.

Дополнительная информация
По всем вопросам обращаться к Егорову Александру Ивановичу: egorov.ai@phystech.edu

***

Курс «Введение в теорию особенностей»

О направлении
Теория особенностей (ТО) — раздел современной математики на стыке нескольких дисциплин: анализа на многообразиях, дифференциальных уравнений (динамические системы), геометрии, etc. В России/СССР ТО бурно развивалась в научной школе В.И.Арнольда, представители которой в настоящее время работают во многих странах.

О курсе
Данный курс представляет собой элементарное введение в этот предмет. Большая часть посвящена особенностям гладких отображений, в качестве одного из приложений рассматриваются дифференциальные уравнения, не разрешенные относительно производной.

Для кого
Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания анализа, алгебры и обыкновенных дифференциальных уравнений.

Преподаватель
Ремизов Алексей Олегович, доцент кафедры высшей математики МФТИ

Расписание
Формально курс уже начался: первое занятие прошло 1 февраля, но это было вводное занятие, и его пропуск совершенно не критичен. Занятия проходят по пятницам в аудитории 210 (ГК) с 18:35 до 20:00. Для желающих можно обсудить обучение в онлайн-режиме.

Дополнительная информация
Этот курс недавно был издан в виде книги с тем же названием (авторы: Н.Г. Павлова, А.О. Ремизов), которая имеется в библиотеке МФТИ. Кроме того, электронная версия книги доступна по адресу: https://www.researchgate.net/publication/358280768_Vvedenie_v_teoriu_osobennostej

Все вопросы можно задавать Ремизову Алексею Олеговичу по адресу: alexey-remizov@yandex.ru

***

Курс «Тензорные разложения и численные методы»

О направлении
Матричный анализ, алгоритмы линейной алгебры и тензорные разложения являются невероятно востребованными во многих областях численного моделирования от задач математической физики до оптимизации работы нейронных сетей.
Данный курс повзолит понять математическую концепцию поиска структуры в данных, основанную на понятии ранга. Будут разобраны широкоизвестные алгоритмы решения линейных систем.

О курсе
Курс нацелен на изучение теоретических и практических аспектов алгоритмов линейной алгебры.
В программе курса: введение в матричный анализ, итерационные методы (GMRES, CG, BiCG). Формат тензорного поезда и формат Таккера.

Для кого
Курс нацелен на студентов 2го курса ФПМИ. Будет исключительно полезен всем, кто хочет в дальнейшем заниматься численными методами, анализом данных и смежными областями.

Преподаватель
Зыль Александр, студент 6го курса ФПМИ (кафедра ИВМ РАН)

Расписание
Курс стартовал 2 февраля, занятия проходят по Чт, в 17:05, в 123 ГК. Но ещё не поздно присоединиться.

Дополнительная информация
Чат курса с необходимой информацией: https://t.me/tensor_decomp
Страница курса:
https://expensive-cornflower-40a.notion.site/a34c06d9122042edade6fadf0f840881
По всем вопросам можно обращаться к Зыль Александру
Telegram : @zyl_alex (https://t.me/zyl_alex)
Email: zyl.av@phystech.edu

Где продолжить обучение
Если заинтересует тематика, то можно выбрать в бакалавриате или магистратуре каферу ИВМ РАН (Институт Вычислительной Математики). Есть направления: матричный и тензорный анализ, моделирование атмосферы/климата/океана, моделирование в медицине (сердце, сосуды, персонализированные модели, анализ заболеваемости, моделирование в вирусологии и фармацевтике)

 ***

Курс «Стохастический анализ в задачах»

О направлении
Несмотря на то, что курс формально называется «Стохастический анализ в задачах», основной темой являются численные методы оптимизации. Разработка эффективных методов решения задач поиска минимума, седловой точки и других. Такого рода задачи возникают во многих областях прикладной науки, сейчас наибольшую популярность имеют приложению к машинному обучению, так как задачи обучения и есть задачи оптимизации.

О курсе
В рамках курса сотрудники лабораторий численных методов оптимизации и фундаментальных исследований МФТИ-Яндекс разбирают современные научные статьи и рассказывают о своих текущих проектах. Если слушатель сделает 1-2 доклада в течение семестра (статью для разбора можно выбрать самому или попросить у преподавателя), то получит оценку (по желанию) по курсу «Стохастический анализ в задачах».

Для кого
для студентов 3го курса и старше, которые имеют за плечами базовый курс численных методов оптимизации

Преподаватель
Безносиков Александр Николаевич, заведующий лабораторией фундаментальных исследований МФТИ-Яндекс

Расписание
Курс начинается 14 февраля. Занятия будут проходить в смешанном-режиме по вторникам в 20:00. Аудитория: 203 или 907 КПМ. Ссылка для подключения: https://us02web.zoom.us/j/83966333070

Дополнительная информация
Есть телеграмм группа, получить доступ можно у преподавателя
Александр Безносиков: https://t.me/abeznosikov, beznosikov.an@phystech.edu

 ***

Альтернативный курс «Обучение с подкреплением»

О направлении
В отличие от классического машинного обучения и статистической теории обучения, в обучении с подкреплением (ОсП) на вход не поступает обучающая выборка объектов-прецедентов. Тем не менее, современные алгоритмы глубокого обучения с подкреплением способны решать задачи искусственного интеллекта методом проб и ошибок без использования каких-либо априорных знаний о решаемой задаче, нередко добиваясь прорывных результатов в прикладной области: автоматическое пилотирование транспортных средств, робототехика, игровой искусственный интеллект, рекомендательные системы, диалоговые системы.

О курсе
В предлагаемом курсе изучаются принципы работы основных алгоритмов ОсП, позволивших достичь прорывных результатов во многих задачах: от игрового искусственного интеллекта до робототехники. Все необходимые теоретические результаты приводятся с доказательствами, использующими единый подход, унифицированные обозначения и определения. Основная задача курса – не только предоставить актуальную информацию о задачах обучения с подкреплением и алгоритмах их решения, но и разъяснить разницу между алгоритмами различного вида и причины их представления в конкретных формах. Курс содержит как обсуждение базовых вопросов обучения с подкреплением, так и разбор задач.

Для кого
Для успешного освоения курса слушателю необходимо владеть основами теории вероятностей, численных методов оптимизации, программирования на языке Python, а также ознакомиться с пакетами прикладных программ для математического моделирования на языке программирования Python: SciPy, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, PyTorch, OpenAI Gym.

Преподаватель
Никита Евгеньевич Юдин, научный сотрудник лаборатории математических методов оптимизации

Расписание
Курс начинается 1 февраля. Занятия будут проходить в УЛК-1 № 4.18-5.17 по Средам, с 10:45 по 13:00.

Дополнительная информация
Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-чате RL MIPT, ссылка на приглашение: https://t.me/+ttHf2x9fy0MyY2Vi. По всем вопросам можно обращаться к преподавателю: iudin.ne@phystech.edu

 ***

Факультативный курс «Парадигмы бизнес-программирования: Базы данных и SQL»

О направлении
Информация переходит в цифровой вид, мощность компьютеров растет, объем винчестеров даже в домашних "персоналках" уже может превышать терабайты... Как ориентироваться в этом многообразии данных? Одно из средств работы с данными — это структурирование информации в реляционной базе данных и дальнейший анализ с помощью SQL-запросов. Чем бы Вы ни занимались научными исследованиями, повышением производительности труда на производстве, поиском статистических закономерностей на бирже или в торговле, программированием современного программного комплекса если Вы сторонник научного анализа, Вам никуда не деться от необходимости работать с базами данных.

О курсе
Курс дает практический опыт работы с базами данных с точки зрения обработки информации. Вы научитесь мыслить на языке запросов и эффективно применять SQL к различным задачам. К концу курса Вы уже не будете задумываться о синтаксисе SQL, а будете думать только о сути задачи, которую нужно решить при помощи запроса. Курс годовой: в осеннем семестре в основном знакомимся с базовым синтаксисом, в весеннем семестре углубляем знания и решаем еще больше практических задач.

Для кого
Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания математики, логики и программирования.

Преподаватель
Зараменских Ирина Евгеньевна, преподаватель кафедры МОУ и кафедры теоретической механики

Расписание
Курс начинается 6 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по понедельникам с 20:00. Ссылка для подключения: https://zoom.us/j/96149928485

Дополнительная информация
Основная информация о курсе и учебные материалы выложены на сайте https://pbp.nix.ru/
По всем вопросам можно обращаться к Зараменских Ирине nixlab@nix.ru

***

Альтернативный курс «Онлайн-методы в машинном обучении»

О направлении
Онлайн-методы являются важной и активно развивающейся областью машинного обучения. В рамках курса будут рассмотрены избранные теоретические вопросы, касающиеся задач прогнозирования, онлайн выпуклой оптимизации, обучения с подкреплением и генеративного моделирования.

О курсе
Курс дает теоретические основы для анализа алгоритмов машинного обучения, работающих в режиме реального времени.

В программе курса: задача прогнозирования с использованием экспертных стратегий, онлайн выпуклая оптимизация, обучение в условиях ограниченной информации, сэмплирование.

Для кого
Курс рассчитан на студентов, имеющих базовые знания теории вероятностей и выпуклой оптимизации.

Преподаватель
Пучкин Никита Андреевич, младший научный сотрудник НИУ ВШЭ и ИППИ РАН, старший преподаватель кафедры МОУ

Расписание
Курс начинается 4 февраля. Занятия будут проходить в 532 ГК по субботам с 9:00 до 11:25.

Дополнительная информация
По всем вопросам можно обращаться к Пучкину Никите: nikita.puchkin@phystech.edu 

***

Курс «Введение в математическую томографию»

О направлении
Томография известна прежде всего как область исследований, связанная с определением структуры объекта по его рентгеновским снимкам. В настоящее время, помимо рентгеновской томографии, известны также несколько других томографий, где вместо рентгеновских снимков используются другие спектральные данные. Кроме того, томографические задачи очень тесно связаны с обратными задачами рассеяния. Эти задачи возникают в медицине, неразрушающем контроле и различных областях физики. Математические методы включают, в частности, анализ Фурье, интегральную геометрию, уравнения в частных производных, теорию солитонов, численный анализ.

О курсе
Целью курса является введение в томографию и обратную задачу рассеяния. В программу курса входят: основы теории преобразования Радона, модели классической рентгеновской и других томографий, простейшие результаты по обратной задаче рассеяния для уравнения Шредингера.

Для кого
Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания математического анализа, анализа Фурье, дифференциальных уравнений, численных методов. Желающие смогут познакомиться с математической постановкой задач, имеющих применение в медицине, биологии, геофизике и других важных областях.

Преподаватель
Владимир Сивкин, МГУ им. Ломоносова & Ecole Polytechnique, аспирант

Расписание
Курс начинается 7 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по Вторникам в 18:30.
Ссылка для подключения https://us06web.zoom.us/j/89807319663?pwd=Y3FmdVVRR2tFNTNIUzZaNFdyREVIUT09
ID : 898 0731 9663
Code : 070562

Дополнительная информация
Контакты: Владимир Сивкин, телеграм @VSivka, почта sivkin96@yandex.ru

***

Альтернативный курс «Параллельные методы суперкомпьютерных вычислений»

О направлении
Создание программного обеспечения для современных суперкомпьютеров является перспективным направлением в вычислительной математике, различных областях научных исследований. Специалисты с практическими знаниями и навыками в этой сфере также высоко востребованы в индустрии.

О курсе
Курс имеет дело с самыми современными тенденциями развития вычислительной техники. Рассматриваются технологии параллельного программирования для вычислительных систем с общей и распределенной памятью на основе OpenMP, MPI, Cuda и др. Большое внимание уделяется параллельным алгоритмам линейной алгебры, математической физики, методам оптимизации. Изучается эффективность их параллельной реализации. В рамках курса студенты выполняют практические задания на реальном суперкомпьютере по реализации выбранных параллельных алгоритмов и исследованию их параллельной эффективности.

Для кого
Курс разработан для студентов, желающих получить теоретические знания и практические навыки, по работе на современных суперкомпьтерах, оценке параллельной эффективности алгоритмов и программ. Все, кто ранее изучал OpenMP, MPI, Cuda и др., смогут углубить свои знания, а также расширить границы применения навыков и открыть для себя новые возможности применения суперкомпьтерных технологий.

Преподаватель
Коньшин Игорь Николаевич, к.ф.-м.н., МФТИ, ИВМ РАН, ВЦ ФИЦ ИУ РАН, ИБРАЭ РАН. https://dodo.inm.ras.ru/konshin/

Расписание
Курс начинается 03 февраля. Занятия будут проходить в ЛК 324а по пятницам: 4-й курс 17:05-20:00, 5-й курс 17:05-18:30.

Дополнительная информация
Запись на курс, новости и дополнительная информация по курсу на страничке https://dodo.inm.ras.ru/konshin/hpc/
По всем вопросам можно обращаться к Коньшину Игорю Николаевичу:
igor.konshin@gmail.com, https://t.me/konshin_igor

Где продолжить обучение
Продолжить обучение стоит по месту основной научной работы, применяя на практике полученные основы суперкомпьтерных вычислений.

Кафедра анализа систем и решений ФПМИ

Факультативный курс лабораторных работ «Экспериментальная экономика»

О направлении
Процессы принятия решений в экономике и социальной сфере не всегда могут быть описаны полностью в стандартных экономических категориях выгоды и рациональности. Экспериментальная экономика позволяет выявить поведенческие характеристики участников экономического взаимодействия и социальных групп.

О курсе
В первой половине курса проводятся эксперименты по изучению поведенческих аспектов процессов принятия решений на примере стандартных теоретико-игровых моделей и их экономических приложений. Вторая половина посвящена рыночным экспериментам с различными финансовыми инструментами.

Для кого
Первая половина курса предполагает наличие базовых знаний теории игр; вторая половина - знание основ финансовой математики.

Преподаватели
Анна Седуш, Александр Чабан, Ринат Яминов — сотрудники кафедры анализа систем и решений и лаборатории экспериментальной экономики

Расписание
Курс начинается 3 февраля. Занятия проходят по пятницам с 17:05 до 20:00 в 302 КПМ

Дополнительная информация
Дополнительная информация о лаборатории на сайте http://labee.ru/

По всем вопросам можно обращаться к Александру Чабану: chaban.an@mipt.ru

Центр Научного Программирования ФПМИ

Факультативный курс «Введение в научное программирование на языке Kotlin»

О направлении
Kotlin — язык программирования, работающий поверх Java Virtual Machine и разрабатываемый компанией JetBrains.

Преимущества Kotlin в качестве начального языка для продвинутого научного программирования:

• Строгая типизация, четко построенная система типов

• Высокая производительность

• Автоматическое управление памятью

• Хорошая поддержка многопоточного и асинхронного программирования

• 100 % совместимость с библиотеками на Java

• Лучший инструментарий

• Обширное сообщество (официальный язык для проектов Android)

• Коммерческое применение

О курсе
На курсе будут разобраны основные особенности языка Kotlin, а также основы численных методов и решение практических численных и научных задач на Kotlin. Существенное внимание уделено подходам к проектированию научных библиотек и приложений, асинхронному программированию, а также методам повышения производительности вычислений.

Для кого
Курс подойдет как для новичков в программировании, так и для тех, кто хочет освоить новый для себя новый язык программирования — Kotlin.

Преподаватель
Нозик Александр Аркадьевич —директор Центра Научного Программирования МФТИ, Google Developer Expert по Kotlin, бывший руководитель направления в JetBrains Research, специалист по разработке платформ JVM, архитектуре, научному программному обеспечению и анализу данных.

Расписание
Курс начинается 9 февраля. Занятия будут проходить в четверг 18:30-20:00 в Цифре 2.36

Дополнительная информация
Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-чате: https://t.me/kotlin_mipt

По всем вопросам можно обращаться к Мухиной Татьяне: https://t.me/Tatiamu

Где продолжить обучение
Продолжить изучение научного программирования можно на магистерской программе «Разработка и применение программного обеспечения в физических исследованиях». В основе программы лежит идея объединения усилий программистов и физиков для разработки передовых компьютерных решений и применения этих решений в области фундаментальной и прикладной физики и инженерии.

Подробнее о программе — http://npm.mipt.ru/ru/magprog/

***

Факультативный курс «Научная этика»

О направлении
Научная этика является важной составляющей работы ученого, она включает в себя как моральные принципы выбора методов своих исследований, так и требования к научной честности при изложении результатов исследования.

О курсе
Курс посвящен применению этических норм и правил в практической деятельности научного работника. На курсе будут рассмотрены основные нравственные аспекты личностных взаимоотношений сотрудников научного коллектива. На примере истории атомных проектов СССР, гитлеровской Германии и англо-американского атомного проекта рассмотрены примеры нарушения участниками этих проектов нравственно-этических норм и последствия, к которым эти нарушения приводили. Будут обсуждаться условия, в которых осуществлялись проекты создания ядерного оружия, и объективные возможности для их участников действовать в рамках общечеловеческой морали, нравственности и этики. Будет изучен нравственный конфликт цели атомных проектов и гуманитарных ценностей человеческого общества.

Также на курсе есть раздел, посвященный обсуждению этических норм публикационной деятельности ученого. Будут рассмотрены правила взаимоотношений с соавторами публикации, с рецензентами и редакторами научных изданий, с коллегами, публикующимися на ту же тему, правила цитирования и ссылок на чужие результаты. Будут обсуждаться этические нормы и правила участия в научных конференциях.

Для кого
Курс разработан для студентов, которые заинтересованы в дальнейшей карьере ученого, а также для тех, кому просто интересна тема неоднозначных решений и этики.

Преподаватель
Инжечик Лев Владиславович — физик-экспериментатор и профессор кафедры общей физики МФТИ с опытом общения с иностранными коллегами в рамках международных коллабораций по физике ядра и частиц, один из организаторов международных конференций по истории атомных проектов HISAP-96 (ОИЯИ, Дубна) и HISAP-99 (Laxenbourg, Austria). А также приглашенные эксперты на отдельные темы курса.

Расписание
Курс начинается 11 февраля. Занятия будут проходить в субботу в 12:20-13:55 в 523 ГК

Дополнительная информация
Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-чате: https://t.me/mipt_npm_ethics

По всем вопросам можно обращаться к Мухиной Татьяне: https://t.me/Tatiamu

***

Факультативный курс «Введение в методы Монте-Карло»

О направлении
Методы Монте-Карло являются одними из ключевых численных методов, особенно в задачах большой размерности и имеют большое применения как в экспериментальной физике, так и в теоретических исследованиях.

О курсе
Курс посвящен введению в основы методов Монте-Карло. В курсе будет рассказано краткое введение в моделирование случайных чисел с помощью компьютера, основные методы моделирования случайных величин и применение данных методов для различных задач. Будут обсуждены современные методы Монте-Карло и методы ускорения Монте-Карло моделирования. Будут даны основные идеи Марковских Цепей Монте-Карло и примеры их применения.

Для кого
Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания программирования и желающих научиться применять эти знания для реализации численных методов.

Преподаватель

Александр Светличный (лектор) — преподаватель кафедры общей физики МФТИ и кафедры теоретической и прикладной информатики МФТИ, исследователь в ИЯИ РАН и научный сотрудник МФТИ. Разработчик кода, позволяющего методом Монте-Карло моделировать процесс столкновения релятивистских ядер, контрибьютор библиотеки Geant4 для Монте-Карло моделирования.

Михаил Зелёный (семинарист) — преподаватель кафедры общей физики МФТИ и кафедры информатики и вычислительной математики МФТИ, исследователь в ИЯИ РАН. Высококвалифицированный разработчик библиотек на python и kotlin, внес свой вклад в библиотеки статистической регуляризации, визуализации и статистического тестирования на python.

Расписание
Курс начинается 17 февраля. Занятия будут проходить в пятницу в 17:05-18:30 в 202 УПМ.

Дополнительная информация
Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-чате: https://t.me/+_ZpAQ_rrrp4xYWE6

По всем вопросам можно обращаться к Мухиной Татьяне: https://t.me/Tatiamu

Где продолжить обучение
Продолжить изучение численных методов можно на магистерской программе «Разработка и применение программного обеспечения в физических исследованиях». В основе программы лежит идея объединения усилий программистов и физиков для разработки передовых компьютерных решений и применения этих решений в области фундаментальной и прикладной физики и инженерии. Подробнее о программе — http://npm.mipt.ru/ru/magprog/

***

Факультативный курс «Паттерны проектирования в Julia»

О направлении
Julia — высокоуровневый, высокопроизводительный язык программирования с динамической типизацией для математических вычислений.

Очень удобен язык для научных задач, примечателен удобной работой с массивами и графиками, а также возможностью просто осуществлять оптимизацию и распараллеливание вычислений.

О курсе
На курсе будут рассмотрены стандартные пакеты, типы данных Julia (пространства имён, модули, пакеты, артефакты, переключение зависимостей, project.toml, manifest.toml, абстрактные типы, структуры), функции и интерфейсы (множественная диспетчеризация, интерфейсы), написание макросов и метапрограммирование. Отдельно будет уделено внимание паттернам и анти-паттернам в Julia. В конце программы время будет посвящено рассмотрению возможностей по оптимизации и использовании некоторых пакетов библиотеки.

Для кого
Курс подойдет как и тем, кто уже имеет опыт в программировании и хочет попробовать в использовании другой язык, так и тем, кто пока плохо разбирается в программировании, Julia - удобный инструмент для того, чтобы начать.

Преподаватель
Александр Клюев — к.ф.м., teamlead команды разработки вычислительных модулей ЦТП РИТМ.

Расписание
Курс будет проходить по понедельникам в 18:30 online в телеграмм-чате: https://t.me/mipt_julia_patterns. Первое занятие пройдет 20 февраля.

Дополнительная информация
Новости и дополнительная информация по курсу в телеграм-чате: https://t.me/mipt_julia_patterns

По всем вопросам можно обращаться к Мухиной Татьяне: https://t.me/Tatiamu

Где продолжить обучение
Продолжить изучение научного программирования можно на магистерской программе «Разработка и применение программного обеспечения в физических исследованиях». В основе программы лежит идея объединения усилий программистов и физиков для разработки передовых компьютерных решений и применения этих решений в области фундаментальной и прикладной физики и инженерии. Подробнее о программе — http://npm.mipt.ru/ru/magprog/

Лаборатория когнитивных динамических систем ФПМИ

Факультативный курс «Введение в теорию глубокого обучения»

О направлении
Глубокое обучение является молодым (примерной датой зарождения считается 2011-2012 гг), но активно развивающимся направлением машинного обучения, которое характеризуется прежде всего применением нейронных сетей с большим (поэтому слово “глубокое” в названии) количеством слоев в их архитектуре. Изначально глубокое (или, как иногда переводят, “глубинное”) обучение было преимущественно эмпирической областью знания, в которой новые находки были прежде всего найдены экспериментальным путем. Впоследствии многие находки стали получать теоретическое обоснование, а где-то теория сейчас даже опережает практику. 

Специалисты с фундаментальными знаниями и навыками в области теории глубокого обучения высоко востребованы в исследовательских группах ведущих индустриальных компаний (в частности, на должностях Research Scientist).

О курсе
В курсе будут рассмотрены основные понятия, которые используются при теоретическом рассмотрении эмпирических методов глубокого обучения. Главная цель — ознакомление студентов с современной теорией глубокого обучения. 

В программе курса: проектирование функций потерь обучения нейросетей, методы построения и защиты от состязательных примеров, теория состязательного обучения, авто- и вариационного кодировщика, устойчивость нейросетей, предельные теоремы и проблемы семплирования, а также диффузионный подход для решения ряда задач.

Для желающих будет предоставлена возможность поработать над собственным проектом, который будет собой представлять применение на практике последних теоретических методов глубокого обучения. Не исключена возможность последующей публикации результатов данного исследования. 

Для кого
Курс разработан для студентов, имеющих базовые знания теории вероятностей, математической статистики, дифференциального анализа, линейной алгебры. Главное — иметь аналитический склад ума, желание разбираться в цитируемых научных статьях, и не бояться погрузиться в исходный код для проверки новых идей.

Преподаватель
Александр Петюшко, к.ф.-м.н. (МГУ им. М.В. Ломоносова, дискретная математика и математическая кибернетика), технический руководитель группы Autonomy Interaction Research в компании Nuro (Калифорния, США).

Расписание
Курс начинается 9 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по Четвергам в 18:00.

Дополнительная информация
За более подробной информацией обращайтесь в телеграм-канал —  [MIPT] ML/DL Theory.

Лаборатория математических методов оптимизации ФПМИ

Факультативный курс «Методы выпуклой оптимизации в решении выпуклых и невыпуклых задач»

О направлении
Многие проблемы исследования операций, возникающие, например, при планировке производства, маршрутизации, расписаний, составлении портфелей, оценке рисков и т.д., сводятся к выпуклым или невыпуклым задачам оптимизации. Специалистам, занятым решением таких проблем, нужно не только знать, как решать соответствующие задачи, но и понимать, какие классы задач обладают какими свойствами и сложностью, чтобы найти наиболее выгодный компромисс между точностью и сложностью при моделировании проблемы.

О курсе
На курсе будут представлены многие классы выпуклых и невыпуклых задач и алгоритмы для их решения, а также примеры представления конкретных проблем в виде формализованных задач оптимизации.

В программе курса линейные, смешанно-целочисленные линейные, полуопределённые программы, задачи робастной и полиномиальной оптимизации и их релаксации и методы их решения.

Для кого
Курс предполагает знание основ математического анализа и линейной алгебры. Он предназначен для студентов, которые хотят работать в сфере оптимизации, например, в консалтинговых компаниях.

Преподаватель
Роланд Хильдебранд, ведущий научный сотрудник лаборатории ММО.

Расписание
Курс начинается 3 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по пятницам с 17:00 по 19:15.

Дополнительная информация
Есть телеграм-чат «Методы выпуклой оптимизации в решении выпуклых и невыпуклых задач», https://t.me/+t5mUcz4fFyNkYWM0 В него также будут выкладываться слайды и прочие материалы.

По всем вопросам можно обращаться к Роланду Хильдебранду, в чат или по адресу hildebra@mail.ru

Лаборатория комбинаторных и геометрических структур

Курс «Комбинаторика и геометрия квантовых состояний»

О направлении
Курс лежит на стыке комбинаторной геометрии и теории квантовой информации и квантовых вычислений.

О курсе
В курсе мы обсудим комбинаторные и геометрические аспекты квантовой информации и квантовых вычислений. Мы изучим состояния графа, формализм стабилизатора, группу Клиффорда, эквивалентность LU и LC, графовые коды, теорему Готтсмана-Книлла, неравенство Белла, магический квадрат Мермина-Переса, принцип Глисона, теорему Кохена-Спеккера, квантовое хроматическое число, мажорацию, вероятностные симплексы, взаимно несмещенные базисы, конечные геометрии и дискретную функцию Вигнера, энтропию.

Для кого
Курс может быть полезным для всех студентов, интересующихся данными тематиками. Для участия курса не требуется специальных условий, он может быть доступен для понимания даже для первокурсников.

Преподаватель
Араб Амир Реза, сотрудник лаборатории комбинаторных и геометрических структур, аспирант ФПМИ

Расписание
Начало курса переносится на неопределенный срок, о его проведении будет объявлено дополнительно.
Курс будет проводиться очно, по пятницам с 18:30 до 20:00 в УЛК 1 "Цифра", аудитория 5.16 (5 этаж). Всего планируется провести 9 занятий. 

Дополнительная информация

Новости и дополнительная информация по курсу будут доступны на сайте лаборатории https://combgeo.org/. По всем вопросам можно обращаться к автору курса amir.arab@phystech.edu

Лаборатория МАСКИ ФПМИ

История римской литературы

О направлении
Искусственный интеллект и интердисциплинарные исследования – новое направление, сочетающее фундаментальную математическую подготовку, глубокое понимание реальных производственных задач с учётом социального контекста

О курсе
Всё, что должен знать о римской литературе человек со вкусом:

1. «Сотворенная, а не рожденная». Особенности римской литературы как первой вторичной. Литература ранней республиканской эпохи.
Ключевая фигура — Энний.
2. Поэзия позднереспубликанской эпохи.
Ключевая фигура — Катулл.
Историография республиканской эпохи.
Ключевая фигура — Саллюстий.
3. Проза позднереспубликанской эпохи.
Ключевая фигура — Цицерон.
4. Поэзия эпохи Августа. Вергилий и Гораций.
5. Поэзия эпохи Августа. Тибулл, Проперций, Овидий.
6. Историография ранней Империи.
Ключевая фигура — Тацит.
7. Поэзия эпохи Нерона. Лукан.
8. Проза эпохи Нерона. Сенека.
9. Эпос после Нерона.
Ключевая фигура — Силий Италик.
10. Малые стихотворные жанры ранней Империи.
Ключевая фигура — Ювенал.
11. Проза поздней Империи.
Ключевая фигура — Апулей.
12. Литература IV в. по Р. Х. Аммиан Марцеллин, Авзоний, Клавдиан.

Для кого
Курс по истории римской литературы предназначен для всех,  кто интересуется историей и культурой античности и желает понять, как мыслили римляне и какую пользу мы можем извлечь из опыта великой древней цивилизации сегодня

Преподаватель
Алексей Игоревич Любжин, доктор филологических наук, эксперт лаборатории МАСКИ, автор перевода фундаментального труда Михаэля фон Альбрехта «История римской литературы»

Расписание
Курс начинается 9 февраля. Занятия будут проходить в онлайн-режиме по четвергам в 20:30. Форма для записи: https://maskilab.org/historia_litterarum

Дополнительная информация
Для чего нам нужна античная литература, или что Аристофан писал о феминизме, а Сенека – о клиповом сознании

Алексей Игоревич Любжин, автор и лектор курса: vultur@mail.ru

Где продолжить обучение
Продолжить изучение иных гуманитарных и междисциплинарных курсов можно на магистерской программе «Искусственный интеллект и интердисциплинарные исследования», стоящей на стыке математических, гуманитарных и социальных дисциплин, готовящей архитекторов сложных ИИ-решений, оказывающих влияние на все сферы нашей жизни — от здравоохранения до анализа правонарушений. Подробнее о программе: https://maskilab.org/IIII

Кафедра интеллектуальных систем

Курс «Рекомендательные системы»

О направлении
Рекомендательные системы

О курсе
Рассматриваются основные теоретические и прикладные аспекты рекомендательных систем. В конце немного затронем применение многоруких бандитов в задаче рекомендаций и специфические вопросы оценивания рекомендаций.

Для кого
Курс читается для студентов 4 курса. Требуемые знания на входе: основы машинного обучения и глубокого обучения.

Преподаватель
Алексей Гришанов, аспирант кафедры интеллектуальных систем, сотрудник лаборатории ИИ Сбера. Анна Володкевич, сотрудник лаборатории ИИ Сбера, группа рекомендательных систем.

Расписание
Курс стартует 14 февраля. Занятия будут проходить онлайн по вторникам с 10:45 до 12:00.

Дополнительная информация
Материалы к курсу находятся тут: https://intsystems.github.io/ru/course/recommender_systems.
Телеграм-канал курса: https://t.me/recsys_ida
Телеграм-канал для студентов кафедры: https://t.me/IS_MIPT
https://t.me/alexey_grishanov

Где продолжить обучение
Полное расписание занятий кафедры с информацией о других курсах можно найти тут: https://intsystems.github.io/education/

Кафедра машинного обучения и цифровой гуманитаристики ФПМИ