Единое ядро подготовки
Профили подготовки
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Математическое моделирование авиационных двигателей и энергетических установок
Машинное обучение и искусственный интеллект в математическом моделировании и вычислительной математике
Научные направления
Математическое моделирование термомеханических процессов в новых материалах
Разработка и исследование математических моделей нелокальной термомеханики перспективных материалов, в том числе наноструктурных и структурно-чувствительных, для создания цифровых двойников элементов конструкций, включая МЭМС/НЭМС.
Развитие и применение лагранжевых методов частиц и гибридных эйлерово-лагранжевых методов для моделирования сложных физических процессов
Разработка методов вычислительной аэро- и гидродинамики для моделирования плоских и пространственных течений, решения задач аэрогидродинамики и аэрогидроупругости, а также расчета взаимодействия твердых тел, жидкостей, гранулированых сред (снег, песок), тонких и гибких тел (нити, ткани).
Численное моделирование в задачах астрофизики
Разработка моделей и алгоритмов расчета течений газа и плазмы с учетом гравитационных, магнитных, радиационных эффектов и их применение для описания процессов в аккреционных дисках, релятивистских струйных выбросов и гамма-всплесков, движения плазмы с субсветовыми скоростями.
Математическое моделирование многомерных нестационарных электродинамических и теплофизических процессов в сплошных средах
Вычислительный эксперимент в задачах механики и электродинамики сплошной среды, в том числе моделирование процессов в твэлах и топливных таблетках энергетических реакторов, а также электромагнитных ускорителях.
Многодисциплинарное математическое моделирование деталей и узлов авиационных двигателей и энергетических установок
Автоматизированное и оптимальное проектирование высоконагруженных элементов конструкций турбомашин, авиационных и ракетных двигателей; моделирование и управление ресурсом в процессе жизненного цикла изделия, включая проектирование, технологию производства и мониторинг эксплуатации.
Анализ и синтез больших лингвистических нейросетей
Влияние квантования нейросетей на скорость и качество их работы; повышение скорости обучения и снижение стоимости вычислений; выявление супервесов в многослойных нейросетях; численные методы оптимальной классификации, сравнимые по скорости работы с нейросетями.
Состав кафедры
Наши партнеры и работодатели









Часто задаваемые вопросы
Какие экзамены нужны для поступления?
Математика (профиль), русский язык, информатика/физика (по выбору).
Какой средний проходной балл?
Проходной балл последних лет 275-290 баллов.
Предоставляется ли общежитие?
Общежитие для студентов факультета ФН не предоставляется
