ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ им. Г.И. МАРЧУКА
РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ
им. Г.И. МАРЧУКА РАН

ИВМ РАН

119333, г. Москва, ул. Губкина, 8.
Тел.: (495) 984‑81‑20, (495) 989‑80‑24, факс: (495) 989‑80‑23, E‑mail: director@mail.inm.ras.ru

  • English


Магистратура кафедры ВТМГБ

Общая информация и статистика
Особенности поступления
Выпускники кафедры
Курсы магистерской программы

  

Направление подготовки: 03.04.01 «Прикладные математика и физика» (магистратура).
Профиль подготовки: Прикладная математика.

Магистерская программа “Прикладные математика и физика” готовит высококвалифицированных специалистов в области вычислительной математики и математического моделирования физических процессов. Выпускники данной программы владеют теоретическими основами линейной алгебры, вычислительной математики, методами математического моделирования, применяемых в геофизической гидродинамике, биологии и медицине. Практические занятия являются важным элементом учебной программы.

Обучающиеся по программе “Прикладные математика и физика” выполняют научно-исследовательскую работу, результаты, как правило, публикуются в рецензируемых журналах и докладываются на международных конференциях. Участвующие в выполнении работ по грантам ИВМ РАН студенты получают хорошую материальную поддержку, полноценное рабочее место в институте и перспективы продолжения научной работы в аспирантуре.

Статистическая информация по выпускникам магистерской программы кафедры:

Максимальное значение (и среднее за период с 2015 по 2020 гг.)
Публикации до 3 (2.3)
Выступление с докладами на конференциях до 7 (4.3)
Командировки и стажировки студентов магистратуры Норвегия, Франция, Китай, Австрия, Испания, Италия
Материальная поддержка НИР обучающегося (тыс. руб. в месяц) до 50 (37)

Статистическая информация по выпускникам кафедры, продолжающих обучение в аспирантуре:

Максимальное значение (и среднее за период с 2015 по 2020 гг.)
Публикации до 10 (6.8)
Выступление с докладами на международных конференциях до 15 (11.8)
Командировки и стажировки аспирантов Франция, Швейцария, Испания, Португалия, Австрия, Литва, Польша, Испания
Заработная плата обучающегося (тыс. руб. в месяц) до 110 (90)

  

Особенности поступления в магистратуру кафедры ВТМГБ.
Для поступления на магистерскую программу “Прикладные математика и физика” необходимо знание основ математики и программирования (1-2 курса естественнонаучных или технических специальностей университета); в особенности важно знание линейной алгебры, программирования и уравнений математической физики, готовность изучать смежные разделы в физике, медицине и биологии. Приветствуется владение английским языком и умение самостоятельно искать и изучать книги и журнальные публикации, владение системой верстки TEX, а также инициативность и самостоятельность.
Выпускники бакалавриата кафедры ВТМГБ принимаются в приоритетном порядке. Студенты других кафедр МФТИ и вузов проходят вступительное собеседование.
Дополнительную информацию о поступлении на магистерскую программу кафедры ВТМГБ можно узнать у заместителя заведующего кафедрой.

  

В 2020 году закончили магистратуру кафедры ВТМГБ:

ФИО Год защиты диплома Научный руководитель Тема научной работы
Донец Дарья Олеговна 2020 д.ф.-м.н. Бочаров Г. А. Математическое моделирование процессов переноса в лимфатической системе экспериментальных животных на основе компартментного подхода
Петров Сергей Сергеевич 2020 д.ф.-м.н. Яковлев Н. Г. Глобальное моделирование динамики морского льда
Засько Григорий Владимирович 2020 д.ф.-м.н. Нечепуренко Ю. М. Исследование крупномасштабных структур в стратифицированном турбулентном течении Куэтта

Выпусники кафедры последних лет.

  

Магистерская программа “Прикладные математика и физика” кафедры ВТМГБ включает следующие курсы:

Методы математической статистики в задачах моделирования и распознавания образов

Дмитриев Егор Владимирович, к.ф.-м.н.
9 семестр, лекции, совмещенные с практическими занятиями.

Цель курса – освоение фундаментальных знаний в области использования методов математической статистики для решения различных задач, связанных с тематической обработкой наземной и аэрокосмической информации. Вводятся методы статистического анализа данных, построения статистических моделей и автоматизированной классификации с использованием искусственного интеллекта.

Курс включает следующие элементы:

  • статистические оценки и проверка гипотез;
  • методы построения статистических моделей;
  • классические и нейросетевые методы автоматизированной классификации.

Практикум по математическому моделированию

Данилов Александр Анатольевич, к.ф.-м.н.
9 семестр, практические занятия.

В ходе практикума студенты самостоятельно программируют численные методы решения уравнений диффузии и нестационарных уравнений конвекции-диффузии. Обсуждаются алгоритмы дискретизации по времени и пространству, методы исследования сходимости и численного интегрирования.

Моделирование атмосферы и прогноз погоды

Толстых Михаил Андреевич, д.ф.-м.н.
9 семестр, лекции с элементами практических занятий.

Цель курса – изучение методов численного решения уравнений гидротермодинамики атмосферы и особенностей их реализации на параллельных вычислительных системах.

Модели механики биологических жидкостей и тканей

Саламатова Виктория Юрьевна, к.ф.-м.н.
9 семестр, лекции.

Цель курса – изучение современных достижений в области математических и вычислительных методов моделирования сердечно-сосудистой системы, механики биологических тканей.

В рамках курса обсуждаются следующие вопросы:

  • строение и функционирование сердечно-сосудистой системы и тканей организма;

  • принципы построения математических моделей физических процессов в биологических жидкостях и тканях;

  • методология решения задач идентификации оптимальных моделей сердечно-сосудистой системы;

  • многомасштабное моделирование.

Методы оптимального управления и сопряженных уравнений в задачах математической физики

Пармузин Евгений Иванович, к.ф.-м.н.
10 семестр, лекции.

Курс посвящен изучению принципов и методов исследования и решения обратных задач и задач оптимального управления с использованием сопряженных уравнений. Курс включает в себя как теоретический блок (постановка задач и исследование их разрешимости), так и практическую подготовку студентов к дальнейшей самостоятельной работе в области математического моделирования физических задач с применением современных технологий.

Практические методы решения систем уравнений

Терехов Кирилл Михайлович, к.ф.-м.н.
10 семестр, лекции, дополненные практическими занятиями.

В рамках курса рассматриваются современные численные методы решения линейных и нелинейных систем уравнений, возникающие в практических приложениях. Обсуждаются следующие вопросы:

  • итерационные процессы в подпространствах Крылова, многоуровневые методы и методы неполной факторизации;

  • методы решения седловых задач;
  • методы декомпозиции области;
  • алгоритмы решения нелинейных систем.

Математическое моделирование при разработке лекарственных препаратов

Орехов Филипп Сергеевич, к.ф.-м.н.
10 семестр, лекции.

Цель курса – ознакомить слушателей с основными концепциями и подходами в области рационального дизайна лекарственных препаратов, включая получение навыков работы с распространенными базами данных и форматами представления информации и структуре химических соединений, представлений о молекулярном моделировании, докинге и прочих подходах виртуального скрининга, вычислительных подходах для предсказания свойств химических соединений и их биологической активности.

Содержание курса:

  • моделирование структуры и динамики молекулярных соединений и белков;
  • биоинформатические подходы для поиска перспективных мишеней лекарственных препаратов. Молекулярный  докинг;
  • высокопроизводительный виртуальный скрининг потенциальных лекарственных препаратов. Построение QSAR моделей;
  • применение нейронных сетей для задач молекулярной фармакологии.

Модели климата Мирового океана

Яковлев Николай Геннадьевич, д.ф.-м.н.
10 семестр, лекции.

Курс дает представление об основах численного моделирования климата Мирового океана и динамике морского льда. Моделирование климата Мирового океана рассматривается как комплексная задача организации наблюдательной сети, интерпретации большого объема данных наблюдений, согласования математической постановки задачи с качеством данных и использования современных вычислительных технологий и суперкомпьютеров.

Прикладные технологии в геофизике и биоматематике

Фадеев Ростивлав Юрьевич, к.ф.-м.н.,
Саламатова Виктория Юрьевна, к.ф.-м.н.
11 семестр, лекции, дополненные практическими занятиями.

Курс включает изучение современных прикладных технологий, используемых при решении задач геофизической гидродинамики и биоматематики.

Курс включает:

  • изучение современных методов и технологий, применяющихся при решении задач математического моделирования в иммунологии, эпидемиологии, медицине, биомеханике, прогнозе погоды, прогнозе состояния океана и будущего климата Земли.

  • решение практических задач для освоения подходов с помощью современных специализированных программ, разработанных в ИВМ РАН и находящихся в открытом доступе.

Методы матричного спектрального анализа

Нечепуренко Юрий Михайлович, д.ф.-м.н.
11 семестр, лекции, решение задач.

Семестровый курс лекций “Методы матричного спектрального анализа” посвящен обоснованию, вычислению и интерпретации матричных спектральных разложений, ориентированных на анализ и редукцию систем обыкновенных дифференциальных уравнений, в том числе, возникающих в результате пространственной аппроксимации уравнений в частных производных. Наряду с достаточно подробным и математически строгим изложением теории, обсуждаются тонкости вычислительных алгоритмов и вопросы грамотного использования стандартного численного программного обеспечения.

Математическое моделирование в иммунологии и медицине

Романюха Алексей Алексеевич, д.ф.-м.н.
11 семестр, лекции.

Курс посвящен построению и исследованию моделей иммунной защиты и поддержания гомеостаза внутренней среды организма. Особенностью курса является рассмотрение функции иммунной системы с точки зрения приспособленности – характеристики качества организмов с точки зрения эволюции. Обосновывается метод оценки относительной приспособленности. С использованием оценки приспособленности можно построить модели возникновения иммунодефицитов и старения иммунитета. Численные эксперименты с моделью старения и адаптации иммунитета показывают проблемы, возникающие при попытках замедлить старение или «омолодить» иммунную систему.

Математическое моделирование Земной климатической системы

Володин Евгений Михайлович, д.ф.-м.н.
11 семестр, лекции.

В рамках курса лекций обсуждаются принципы математического моделирования общей циркуляции атмосферы и земной системы в целом.

Научный семинар

Фадеев Ростислав Юрьевич, к.ф.-м.н.
Пармузин Евгений Иванович, к.ф.-м.н.
9, 10 и 11 семестры, семинар.

В рамках семинара студенты кафедры выступают с докладами о текущей научной деятельности и полученных результатах.