Программа предлагает студентам углубленное изучение различных аспектов математического моделирования и его применения в решении практических задач. Студенты получат фундаментальные знания в области математики, статистики, численных методов и оптимизации, а также научатся применять их для создания моделей и управления информацией. В ходе обучения студенты изучат методы и алгоритмы для анализа данных, обработки сигналов и изображений, оптимизации процессов и управления ресурсами. Они также будут ознакомлены с принципами и методами решения сложных задач в различных областях, таких как финансы, экономика, биология, инженерия и другие. Программа развивает навыки моделирования, аналитического мышления, программирования и работы с большими объемами данных, что позволяет выпускникам успешно применять свои знания в реальных проектах и принимать важные решения на основе математического анализа и моделирования.
Курсы специализации подобраны таким образом, чтобы студент мог не просто освоить математические и алгоритмические особенности рассматриваемых методов, но и применить их на практике, овладев навыками профессиональной работы в современных компьютерных системах, применяемых при решении научно-технических задач (MatLab, SolidWorks, MSC.Nastran, Mimics, NASA.GMAT и др.).
Профессиональные дисциплины:
- Теоретическая механика
- Физика
- Дискретная математика
- Операционные системы
- Численные методы
- Математический анализ
- Методы оптимизации
- Теория управления
- Теория функций комплексного переменного
- Уравнения математической физики
- Функциональный анализ
- Дифференциальные уравнения
- Линейная алгебра и аналитическая геометрия
- Алгоритмизация и программирование
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Теория случайных процессов.
Вариативная часть:
- Математические модели искусственного интеллекта
- Моделирование систем и процессов
- Стохастические оценки и управление
- Численно-аналитические методы моделирования
- Адаптивные системы управления
- Инструментальные средства моделирования.
Дисциплины по выбору:
- Введение в качественную и аналитическую теорию нелинейных динамических систем
- Математические модели искусственного интеллекта
- Методы анализа и оптимизации в дискретных задачах
- Основы веб-программирования
- Применение вариационного исчисления в задачах современного математического моделирования
- Принятие решений в условиях неопределенности и риска.