spc-site/data/magprog/content/recommendedCourses.md

35 lines
7.2 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2022-04-23 10:48:53 +03:00
---
content_type: magprog
magprog_section: recommended
title: Рекомаендованные курсы
language: ru
---
* **Прохождение частиц через вещество** (кафедра фундаментальных взаимодействий и космологии).
Курс посвящен основам физики взаимодействия элементарных частиц с веществом. В курсе освещается взаимодействие как адронов, так и бета- и гамма-частиц. Подробно обсуждаются различные каналы взаимодействия частиц с веществом.
* **Введение в физику частиц** (кафедра фундаментальных взаимодействий и космологии).
Теоретические основы физики элементарных частиц и фундаментальных взаимодействий. Курс описывает как введение в физику сильного взаимодействия, так и феноменологические теории слабого и электрослабого взаимодействия.
* **[Параллельные и распределенные вычисления](https://mipt.ru/online/algoritmov-i-tekhnologiy/raspr-calc.php)** (кафедра алгоритмов и технологий программирования).
* **[Алгоритмы и структуры данных](https://mipt.ru/online/algoritmov-i-tekhnologiy/algoritmy-struktury.php)** (кафедра алгоритмов и технологий программирования).
Базовый курс алгоритмов и структур данных для адаптации физиков. В данном курсе студенты закрепляют навыки программирования на С++, изучая и реализуя сложные современные алгоритмы. В их число входят алгоритмы на графах и связанные с ними структуры данных. Другой блок задач связан с работой со строками и построением индексов текста.
* **Методы Монте-Карло в ядерной физике** (кафедра фундаментальных взаимодействий и космологии).
Курс посвящен основам моделирования взаимодействия частиц с веществом программными средствами библиотек Geant4 и CERN ROOT. В курсе будет разобрана специфика физической и объектной модели платформы GEANT4, предназначенной для моделирования процессов в физике частиц. Курс сопровождается практическими примерами применения платформы к реальным задачам. Упор будет сделан на особенности разработки сложных моделей.
* **Инструменты IT**.
Курс посвящен практическому обзору использования современных инструментов для разработки программного обеспечения. Кроме того, в курсе будут разобраны современные практики оформления и документирования кода, инструменты и методы командной работы в сфере разработки ПО.
* **Неускорительные эксперименты в физике частиц**.
Курс посвящен физике “подземных” экспериментов в физике элементарных частиц. Будет произведен обзор проектов по изучению темной материи, физики нейтрино и физики бета-распада. Особое внимание уделяется методам детектирования и фонам в “подземных” экспериментах.
* [**Введение в научное программирование на языке Kotlin**](https://mipt.ru/online/programming/kotlin.php) (кафедра алгоритмов и технологий программирования).
Курс посвящен особенностям языка Kotlin в контексте прикладной разработки программного обеспечения для научных исследований.
* **Методы многомерной оптимизации**.
Этот практический курс посвящен математической и программной реализации методов оптимизации непрерывных функций. Непрерывная оптимизация является основной компонентой многомерного анализа данных в физических экспериментах. Также на ней построены задачи проектирования и принятия решений и даже некоторые методы моделирования. В данном курсе упор сделан именно на практическую реализацию этих методов, сравнение их между собой и оптимизации производительности.
* **Продвинутое программирование на языке Python**.
В рамках курса углубленно рассматривается язык Python, изучается применение стандартной библиотеки и набора библиотек scikit для решения научных задач.
* **[Программирование на С++](https://mipt.ru/online/algoritmov-i-tekhnologiy/Progr-C.php)** (кафедра алгоритмов и технологий программирования).
Курс посвящен языку С++ и его особенностям. Рекомендуется изучать параллельно курсу "Алгоритмы и структуры данных".
* **Байесовские методы в анализе данных**.
Курс посвящен обзору байесовских методов в применении к анализу данных физических экспериментов.
* **Машинное обучение в астрофизике** (кафедра фундаментальных взаимодействий и космологии).
Курс посвящен обзору методов машинного обучения и их применения в физических и астрофизических исследованиях.
Предполагаются также и другие курсы по усмотрению научного руководителя.