site/src/content/ru/pages/kotlin.md

---
content_type: course
title: Введение в научное программирование на языке Kotlin
shortTitle: Научное программирование
parent: education
path: /pages/kotlin
slug: /ru/pages/kotlin
published: true
language: ru
---

[Форма регистрации 2021](https://forms.gle/KfU6ZNo7DwYeLWdCA)

Запись лекций 2019 года доступна [тут](https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvZzRpbK4iTy9S6_OWZNEiVk).

## Цель курса

По мере развития физики (и науки вообще), компьютерные методы с каждым годом занимают все большее важное место в повседневной работе ученого. При проведении эксперимента компьютерные методы и инструменты используются на всех стадия работы: планировании эксперимента, подготовке установке, сборе данных, их обработке и публикации. В такой ситуации оказывается, что качество используемых программ начинает играть важную роль. Кроме того, возникает потребность в специалистах, которые разбираются и в науке и в программировании и занимаются разработкой и совершенствованием программных инструментов. 

Большинство студентов (и ученых) в той или иной мере знакомы с базовым инструментарием программиста, например с написанием простейших программ на языке Python. Для серьезной научной разработки этого не достаточно, поэтому курс нацелен на более продвинутое понимание аппаратной базы, структуры программы и современных инструментов разработки.

В качестве основного будет использовать язык программирования `Kotlin`, появившийся совсем недавно и успевший завоевать большую долю рынка. Kotlin обладает рядом существенных преимуществ в качестве начального языка для продвинутого научного программирования:

* Строгая типизация, четко построенная система типов.
* Высокая производительность.
* Автоматическое управление памятью.
* Полная совместимость с огромным количеством библиотек на Java.
* Лучший инструментарий.
* Обширное сообщество.
* Возможность коммерческого применения.

## Лектора

[Александр Нозик](https://www.researchgate.net/profile/Alexander_Nozik) - физик-экспериментатор, специалист по анализу данных в
физическом эксперименте и научному программному обеспечению. Старший научный сотрудник ИЯИ РАН, заместитель заведующего
лабораторией методов ядерно-физических экспериментов МФТИ. Руководитель направляения в [JetBrains Research](https://research.jetbrains.org/groups/npm/). 

[Андрей Щеглов](https://www.linkedin.com/in/andreyshcheglov/?locale=ru_RU) - старшый инженер по разработке в компании JetBrains  


## Формат курса

C 2020 года курс проходит при участии JetBrains и при поддержке JetBrains Research. Наиболее активные студенты получат возможность участвовать в летних стажировках в JetBrains. 
Также для студентов старших курсов есть возможность проходить НИР в Лаборатории методов ядерно-физических экспериментов МФТИ (участник JetBrains Research) и в московском офисе JetBrains.

В этом курсе мы будем учиться работать на языке Котлин и применять его для решения научных задач. Сделаем упор на практические аспекты и примеры, 
так что для его понимания не нужны никакие дополнительные знания. Для практических примеров будет использоваться среда 
разработки [IntelliJ IDEA Community Edition](https://www.jetbrains.com/idea/).

Обсуждение всех вопросов, связанных с курсом, будет происходить в телеграм группах [@mipt-npm](https://t.me/mipt_npm) (научная составляющая) 
и [Kotlin на физтехе](https://t.me/joinchat/EpV1201A_i0rTOCxHHnxXQ) (вопросы, касающиеся языка Kotlin).

## Содержание курса

1.  **От жесткого к мягкому**
    1.  Программа как набор инструкций. Эволюция программ.
    2.  Структура памяти. Segmentation fault.
    3.  Парадигмы программирования. Генеалогия языков.
    4.  Виртуальные машины, байт-код.
    5.  Компиляция и оптимизации.
    6.  Статическая и динамическая линковка. Библиотеки.
    7.  Структура программы. Точки входа.
2.  **Инструменты современного программиста**
    1.  Системы автоматической сборки.
    2.  Системы контроля версий.
    3.  Интегрированные среды разработки.
3.  **Язык Kotlin**
    1.  Переменные, классы и объекты.
    2.  Control flow. Процедурный и функциональный подход.
    3.  Замыкания.
    4.  Структуры данных и операции над ними.
    5.  Свойства и делегаты.
    6.  Параметрические типы.
    7.  Расширения.
    8.  Боксинг.
    9.  Мультиплатформные проекты
4.  **Архитектура программы**
    1.  Абстракции и интерфейсы.
    2.  Основы коллективной разработки при помощи современных инструментов.
    3.  Идеология объектного программирования. Разделение поведений.
    4.  Идеология функционального программирования.
5.  **Научное программирование**
    1.  Основы численных методов. Понятие о численной точности. Сложность алгоритмов.
    2.  Численное дифференцирование и интегрирование.
    3.  Генераторы случайных чисел и Монте-Карло моделирование.
    4.  Высокопроизводительные параллельные и конкурентные вычисления.
    5.  Проблема ввода-вывода и основные методы ее решения.
    6.  Системы сбора данных. Протоколы обмена данными.
    7.  Основы работы с большими данными.
    8.  Поточная обработка данных.

## Отчетность

Зачет проходит в форме презентации по материалам индивидуального проекта. Также предусмотрена промеждуточная отчетность в виде сдачи заданий.

## Рекомендуемая литература

* [Официальная документация на английском языке](https://kotlinlang.org/docs/reference/)
* [Перевод на русский](https://kotlinlang.ru/)
* [Kotlin в действии](https://dmkpress.com/catalog/computer/programming/java/978-5-97060-497-7/)