Аспирантура
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Научная специальность 1.2.2
Образовательная программа направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов – исследователей и преподавателей, обладающих разноплановыми компетенциями в области фундаментальной математики, современной прикладной математики в биоинформатике, робототехнике и др.
Первостепенное значение научно-исследовательской деятельности по научной специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» определяется активным развитием цифровой экономики и цифровизацией многих сфер жизни, включая медицину, образование, транспорт и даже культуру.
Программа реализуется на базе Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта.
Познакомьтесь с возможностями обучения в аспирантуре
-
на очных встречах для абитуриентов 10, 18, 25 июля в 12:00 (мск).
Подать заявку
-
на онлайн-встречах с руководителем, педагогами и участниками программы.
Записаться
Видео:
Array
ВСТУПИТЕЛЬНЫЕ ИСПЫТАНИЯ:
Программа вступительных испытаний
В рамках вступительных испытаний всем поступающим необходимо:
- сдать письменный экзамен;
- пройти устное собеседование.
КАК ПОСТУПИТЬ:
Приём заявлений в аспирантуру открыт с 3 марта 2025 и заканчивается 11 июля 2025 года.
Для подачи заявления необходимо зарегистрироваться в Личном кабинете и прикрепить электронные копии следующих документов:
- СНИЛС
- паспорт
- диплом об образовании или справку из учебного заведения
- фотографию
- распечатать, подписать и приложить сканированную копию согласия на обработку персональных данных и заявления.
При наличии прикрепляются документы, подтверждающие индивидуальные достижения (публикации, тезисы и т.д.).
Ознакомиться с полным перечнем индивидуальных достижений, зачитываемых в качестве результатов за вступительные испытания или в качестве доп. баллов, можно на сайте.
После проверки ваше заявление будет принято и назначена дата письменного вступительного испытания. Обо всех изменения абитуриентов информируют в личном кабинете, по электронной почте и указанным телефонам.
Экзамены сдаются дистанционно в два этапа: письменный и устный (собеседование).
Списки поступающих, зачисленных на обучение, будут опубликованы на сайте.
Квалификация/направление:
Научная специальность
Период обучения:
3 года
Подать заявку:
Да
Примерная тематика выпускных квалификационных работ:
1. Задачи и методы управления рисками в финансовой математике
Решается задача построения мер риска на основе копулярного подхода для инвестиционных портфелей. Задача формулируется для многомерных финансовых временных рядов с учетом динамического изменения нелинейных взаимосвязей между переменными. Предлагается использовать стохастические авторегрессионные модели для различных копул (Франка, Плакетта, Клейтона, Гумбеля, Гаусса и Стьюдента).
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, научный руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Михаил Евгеньевич Семёнов.
2. Задачи оптимального исполнения заявок в биржевой книге
Управление транзакционными издержками является актуальной задачей в связи с развитием рынка акций и их высокой волатильностью. Решается задача оптимального исполнения лимитированных заявок с использованием торговой модели Альмгрена и Крисса (2000), для решения используются различные подходы (аналитическое решение, численная оптимизация, динамическое программирование), а также обучение с подкреплением. Направлением развития торговой модели выступают уточнение функции вознаграждения, а также использование сигналов автоматизированных торговых стратегий, комбинации различных типов заявок (рыночных, лимитированных).
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, научный руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Михаил Евгеньевич Семёнов.
3. Методы глубокого обучения и робастной оптимизации в задачах построения алгоритмических торговых стратегий
Решается задача построения алгоритмических торговых стратегий на основе методов глубокого обучения и робастной оптимизации. Предполагается использовать финансовые временные ряды для построения торговых сигналов, прогнозирования доходностей и формирования инвестиционного портфеля с учетом риска, транзакционных издержек и нестационарности рыночных данных. Направлением развития выступает разработка специализированных функций потерь и методов валидации моделей, направленных на повышение устойчивости стратегий и снижение эффекта переобучения.
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, научный руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Михаил Евгеньевич Семёнов
4. Математические методы и вычислительные технологии моделирования процессов многофазной фильтрации на высокопроизводительных вычислительных системах
Новые численные методы и вычислительные технологии эффективного высокопроизводительного расчета многофазных течений в пористой среде.
Научный руководитель – профессор направления «Математическая робототехника» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Сергей Юрьевич Малясов.
5. Применение численных методов и алгоритмов для решения связанных задач жидкости и твердого тела в приложении к решению проблем сердечно-сосудистой хирургии
Разработка и имплантация транскатетерных клапанов сердца (ТИАК), коронарных стентов и других сердечно-сосудистых устройств требует учета сложного взаимодействия потока крови (жидкость) и деформируемой биологической ткани или конструкции имплантата (твердое тело). Традиционные экспериментальные методы (испытания на стендах, исследования на животных) дают ограниченную информацию о локальных гемодинамических и механических параметрах (напряжения сдвига, радиальная сила, усталостная прочность, шероховатость поверхности). В связи с этим остро востребованы численные методы и вычислительные алгоритмы, позволяющие моделировать связанные задачи гидроупругости (FSI: Fluid-Structure Interaction) применительно к персонализированной сердечно-сосудистой хирургии.
Целью работы будет являться разработка и верификация комплекса численных методов и алгоритмов для решения связанных задач гидроупругости, направленных на прогнозирование функциональности, долговечности и безопасности имплантируемых сердечно-сосудистых устройств с учетом анатомии пациента, механических свойств материалов и режимов кровотока.
Планируется взаимодействие с коллегами из Федеральных центров сердечно-сосудистой хирургии и компаниями, занимающимися производством сердечно-сосудистых имплантов.
Научный руководитель – доктор физико-математических наук, руководитель научной группы Научно-технологического университета «Сириус» Научного центра генетики и наук о жизни Алексей Геннадьевич Кучумов.
6. Гибридные модели и алгоритмы интеллектуального анализа данных и оптимального управления динамическими процессами
Проект направлен на создание алгоритмов анализа больших данных (поиск паттернов, прогнозирование временных рядов) и математических моделей для описания и оптимального управления эпидемиологическими, экологическими, социально-экономическими и связанными процессами с разными временными масштабами. Актуальна разработка эффективных численных алгоритмов решения прямых и обратных задач для прогнозирования и управления динамическими процессами в эпидемиологии, экономике, экологии, медицине, социуме и гидрологии на основе комбинации классических моделей (дифференциальные уравнения) и методов объяснимого ИИ.
Научный руководитель – доктор физико-математических наук, руководитель научной группы I категории Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Криворотько Ольга Игоревна.
7. Разработка математической модели для оборота инвестиционного портфеля, состоящего из алгоритмических торговых стратегий
У составляющих портфель алгоритмических торговых стратегий на одном и том же пространстве активов происходит взаимное частичное сокращение торговых операций, вследствие чего оборот портфеля не линеен относительно оборотов стратегий. Требуется построить математическую модель данного явления с большим охватом практически важных случаев, нежели существующая модель Какушадзе и Лью.
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, доцент направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Шнурников Игорь Николаевич.
8. Оптимизация инвестиционных портфелей, составленных из алгоритмических торговых стратегий
Предлагается разработать новые алгоритмы построения инвестиционных портфелей, учитывающие специфику того, что портфель собирается не напрямую из активов, а из стратегий, выдающих позиции по всему пространству активов. В частности, построить нелинейные по стратегиям портфели, а также портфели с учетом взаимного частичного сокращения позиций.
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, доцент направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Шнурников Игорь Николаевич.
9. Разработка моделей, методов и программ для мониторинга и прогнозирования рыночных изменений на основе использования данных микроструктуры рынка
Решаются задачи выявления закономерностей в микроструктурных данных и моделирования поведения участников рынка с учетом выявленных закономерностей. Полученные результаты будут направлены на создание инструментов обнаружения, мониторинга и прогнозирования аномалий для предотвращения и анализа манипуляций на финансовых рынках.
Научный руководитель – доктор технических наук, профессор направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Кручинин Дмитрий Владимирович.
Руководитель:
Михаил Виссарионович Ширяев / Михаил Евгеньевич Семёнов
Ссылка на кнопке "Подать заявку":
https://lka.siriusuniversity.ru/
Ссылка на кнопке "Узнать больше":
/pre-admission/
ТЕМЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ:
1. Задачи и методы управления рисками в финансовой математике
Решается задача построения мер риска на основе копулярного подхода для инвестиционных портфелей. Задача формулируется для многомерных финансовых временных рядов с учетом динамического изменения нелинейных взаимосвязей между переменными. Предлагается использовать стохастические авторегрессионные модели для различных копул (Франка, Плакетта, Клейтона, Гумбеля, Гаусса и Стьюдента).
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, научный руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Михаил Евгеньевич Семёнов.
2. Задачи оптимального исполнения заявок в биржевой книге
Управление транзакционными издержками является актуальной задачей в связи с развитием рынка акций и их высокой волатильностью. Решается задача оптимального исполнения лимитированных заявок с использованием торговой модели Альмгрена и Крисса (2000), для решения используются различные подходы (аналитическое решение, численная оптимизация, динамическое программирование), а также обучение с подкреплением. Направлением развития торговой модели выступают уточнение функции вознаграждения, а также использование сигналов автоматизированных торговых стратегий, комбинации различных типов заявок (рыночных, лимитированных).
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, научный руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Михаил Евгеньевич Семёнов.
3. Методы глубокого обучения и робастной оптимизации в задачах построения алгоритмических торговых стратегий
Решается задача построения алгоритмических торговых стратегий на основе методов глубокого обучения и робастной оптимизации. Предполагается использовать финансовые временные ряды для построения торговых сигналов, прогнозирования доходностей и формирования инвестиционного портфеля с учетом риска, транзакционных издержек и нестационарности рыночных данных. Направлением развития выступает разработка специализированных функций потерь и методов валидации моделей, направленных на повышение устойчивости стратегий и снижение эффекта переобучения.
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, научный руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Михаил Евгеньевич Семёнов
4. Математические методы и вычислительные технологии моделирования процессов многофазной фильтрации на высокопроизводительных вычислительных системах
Новые численные методы и вычислительные технологии эффективного высокопроизводительного расчета многофазных течений в пористой среде.
Научный руководитель – профессор направления «Математическая робототехника» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Сергей Юрьевич Малясов.
5. Применение численных методов и алгоритмов для решения связанных задач жидкости и твердого тела в приложении к решению проблем сердечно-сосудистой хирургии
Разработка и имплантация транскатетерных клапанов сердца (ТИАК), коронарных стентов и других сердечно-сосудистых устройств требует учета сложного взаимодействия потока крови (жидкость) и деформируемой биологической ткани или конструкции имплантата (твердое тело). Традиционные экспериментальные методы (испытания на стендах, исследования на животных) дают ограниченную информацию о локальных гемодинамических и механических параметрах (напряжения сдвига, радиальная сила, усталостная прочность, шероховатость поверхности). В связи с этим остро востребованы численные методы и вычислительные алгоритмы, позволяющие моделировать связанные задачи гидроупругости (FSI: Fluid-Structure Interaction) применительно к персонализированной сердечно-сосудистой хирургии.
Целью работы будет являться разработка и верификация комплекса численных методов и алгоритмов для решения связанных задач гидроупругости, направленных на прогнозирование функциональности, долговечности и безопасности имплантируемых сердечно-сосудистых устройств с учетом анатомии пациента, механических свойств материалов и режимов кровотока.
Планируется взаимодействие с коллегами из Федеральных центров сердечно-сосудистой хирургии и компаниями, занимающимися производством сердечно-сосудистых имплантов.
Научный руководитель – доктор физико-математических наук, руководитель научной группы Научно-технологического университета «Сириус» Научного центра генетики и наук о жизни Алексей Геннадьевич Кучумов.
6. Гибридные модели и алгоритмы интеллектуального анализа данных и оптимального управления динамическими процессами
Проект направлен на создание алгоритмов анализа больших данных (поиск паттернов, прогнозирование временных рядов) и математических моделей для описания и оптимального управления эпидемиологическими, экологическими, социально-экономическими и связанными процессами с разными временными масштабами. Актуальна разработка эффективных численных алгоритмов решения прямых и обратных задач для прогнозирования и управления динамическими процессами в эпидемиологии, экономике, экологии, медицине, социуме и гидрологии на основе комбинации классических моделей (дифференциальные уравнения) и методов объяснимого ИИ.
Научный руководитель – доктор физико-математических наук, руководитель научной группы I категории Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Криворотько Ольга Игоревна.
7. Разработка математической модели для оборота инвестиционного портфеля, состоящего из алгоритмических торговых стратегий
У составляющих портфель алгоритмических торговых стратегий на одном и том же пространстве активов происходит взаимное частичное сокращение торговых операций, вследствие чего оборот портфеля не линеен относительно оборотов стратегий. Требуется построить математическую модель данного явления с большим охватом практически важных случаев, нежели существующая модель Какушадзе и Лью.
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, доцент направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Шнурников Игорь Николаевич.
8. Оптимизация инвестиционных портфелей, составленных из алгоритмических торговых стратегий
Предлагается разработать новые алгоритмы построения инвестиционных портфелей, учитывающие специфику того, что портфель собирается не напрямую из активов, а из стратегий, выдающих позиции по всему пространству активов. В частности, построить нелинейные по стратегиям портфели, а также портфели с учетом взаимного частичного сокращения позиций.
Научный руководитель – кандидат физико-математических наук, доцент направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Шнурников Игорь Николаевич.
9. Разработка моделей, методов и программ для мониторинга и прогнозирования рыночных изменений на основе использования данных микроструктуры рынка
Решаются задачи выявления закономерностей в микроструктурных данных и моделирования поведения участников рынка с учетом выявленных закономерностей. Полученные результаты будут направлены на создание инструментов обнаружения, мониторинга и прогнозирования аномалий для предотвращения и анализа манипуляций на финансовых рынках.
Научный руководитель – доктор технических наук, профессор направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Научно-технологического университета «Сириус» Кручинин Дмитрий Владимирович.
Узнать больше:
Да
Форма обучения:
очная
Этап 1: подача документов:
До 15 июля 18:00 мск
Зарегистрируйтесь в личном кабинете абитуриента на сайте Университета по ссылке.
Заполните заявление на участие в конкурсе на программы аспирантуры.
В одном заявлении можно указать до трёх программ.
Приложите к заявлению сканы следующих документов:
- паспорт (страницы 2–3 и страница с регистрацией);
- скан диплома магистра или специалиста, а если диплома ещё нет — справку о том, что вы являетесь студентом выпускного курса;
- СНИЛС, фотографию 3х4;
- резюме, исследовательское предложение и документы, подтверждающие индивидуальные достижения.
После этого выгрузите и распечатайте сформированное системой заявление и согласие на обработку персональных данных, подпишите их от руки, загрузите сканы подписанных документов обратно в личный кабинет, а оригиналы сохраните у себя. Затем нажмите кнопку «Отправить документы в приёмную комиссию».
Этап 2: вступительные испытания:
Расписание вступительных испытаний
После того как приёмная комиссия проверит ваши документы, в личном кабинете во вкладке «Вступительные испытания» станут доступны запись на загрузку резюме и исследовательского предложения, а также запись на письменный экзамен. Рекомендуется загружать резюме и предложение как в общие документы при подаче, так и в отдельное вступительное испытание. Обратите внимание: исследовательское предложение должно быть индивидуальным для каждой выбранной образовательной программы, то есть если вы указали несколько программ, подготовьте отдельное предложение для каждой. Экзаменационная комиссия может провести собеседование при проверке документов. В этом случае специалисты приёмной комиссии могут позвонить вам и пригласить на собеседование посредством видеоконференцсвязи. К результату оценки исследовательского предложения может быть добавлено 25 баллов при наличии рекомендации научного руководителя, составленной по форме, представленной в приложении № 6 к Правилам приёма на обучение по образовательным программам высшего образования — программам подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре в АНОО ВО «Университет «Сириус» в 2026 году. В этом случае максимальное количество баллов может быть увеличено до 35 (тридцати пяти).
После проверки резюме и исследовательского предложения те, кто успешно пройдёт этот этап, приглашаются на письменный экзамен. За день до экзамена в 17:00 (мск) проводится техническая консультация.
Для экзамена вам понадобятся компьютер или ноутбук, веб-камера, микрофон и динамики, листы бумаги и пишущие принадлежности. Рекомендуется использовать операционную систему Windows и браузеры Яндекс или Google Chrome, так как они наиболее совместимы с системой прокторинга. Экзамен проходит под наблюдением проктора, который при необходимости оказывает техническую поддержку. Если по итогам письменного экзамена вы набираете 15 баллов и более, вы попадаете в конкурсный список.
Этап 3: зачисление:
Поступающие приглашаются в порядке конкурсного списка, который формируется на основе суммы баллов за резюме, исследовательское предложение и рекомендации руководителя, а также за письменный экзамен.
До 3 августа 18:00 (мск) необходимо подать согласие на поступление в личном кабинете абитуриента. Тем, кто будет приглашён к поступлению, направят перечень документов, необходимых для отправки в Университет (включая оригинал диплома, отправка возможна курьерской службой).
4 августа издаются приказы о зачислении на обучение.
Дополнительный приём на поступление проходит с 10 августа по 21 сентября.
Верхнее фото:
Загрузить
Видео ВКонтакте обложка и ссылка:
Загрузить / Загрузить
Название:
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Картинка для анонса:
Загрузить
Детальное описание:
Образовательная программа направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов – исследователей и преподавателей, обладающих разноплановыми компетенциями в области фундаментальной математики, современной прикладной математики в биоинформатике, робототехнике и др.
Первостепенное значение научно-исследовательской деятельности по научной специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» определяется активным развитием цифровой экономики и цифровизацией многих сфер жизни, включая медицину, образование, транспорт и даже культуру.
Программа реализуется на базе Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта.
Познакомьтесь с возможностями обучения в аспирантуре
-
на очных встречах для абитуриентов 10, 18, 25 июля в 12:00 (мск).
Подать заявку
-
на онлайн-встречах с руководителем, педагогами и участниками программы.
Записаться