Цифровая физика: анализ данных физики высоких энергий и моделирование сложных систем: программа бакалавриата

Выпускники смогут участвовать в международных научных коллаборациях, таких как CERN или NICA, работать в исследовательских центрах крупных компаний или специализированных организациях, связанных с аэрокосмической отраслью и фундаментальной наукой.

Обучение включает освоение методов машинного обучения для анализа данных физических экспериментов, разработку ПО для детекторов частиц и программирование аппаратного обеспечения ускорителей. Упор делается на практическое применение вычислительных методов, моделирование сложных систем и работу с современными технологиями обработки информации.

Основные дисциплины:

• Иностранный язык
• Философия
• Экономика
• Безопасность жизнедеятельности
• Право
• Основы российской государственности
• Математический анализ
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия
• Дифференциальные уравнения
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Механика
• Молекулярная физика
• Электричество и магнетизм
• Оптика
• Вычислительная математика
• Теория информационных процессов и систем
• Технология программирования
• Информационные технологии
• Проектирование информационных систем
• Дискретная математика
• Языки программирования высокого уровня
• Интеллектуальные информационные системы
• Методы математической физики
• Классическая механика
• Введение в специальность
• Представление знаний в информационных системах
• Методы разработки приложений
• Технологии вычислительной физики
• Практикум по вычислительной физике
• Практикум по численным методам
• Практикум по символьным вычислениям
• Основы тестирования
• Вычислительные сети и информационные технологии
• Архитектура ЭВМ
• Управление данными
• Общий физический практикум
• Физика высоких энергий
• Машинное обучение ML
• Статистический анализ
• Программирование.