1
0
forked from SPC/spc-site
varvara_kaplenko/data/magprog/content/recommendedCourses.md

7.4 KiB
Raw Permalink Blame History

content_type magprog_section title language
magprog recommended Возможные курсы 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 (кафедра алгоритмов и технологий программирования).
  • Алгоритмы и структуры данных (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 (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++ (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.

А также любые курсы МФТИ или других ВУЗов по согласованию с научным руководителем и преподавателями. Курсы могут быть засчитаны в МФТИ (если это позволяет формат) или входить в зачетные единицы НИР.