• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Качество приема как зеркало развития высшего образования: итоги 2025 года и долгосрочные тренды. Современная аналитика образования №3 (95)

Кузьминов Я. И., Кручинская Е. В., Габдрахманов Н. К. и др.

Вып. 3 (95): КАЧЕСТВО ПРИЕМА КАК ЗЕРКАЛО РАЗВИТИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ: ИТОГИ 2025 ГОДА И ДОЛГОСРОЧНЫЕ ТРЕНДЫ. М.: НИУ ВШЭ, Институт образования, 2026.

Статья
Artificial Intelligence. Law. Industries

Bogdanovskaya I. J., Volos A., Trubina V. et al.

Legal Issues in the Digital Age. 2026. Vol. 7. No. 2. P. 113-135.

Глава в книге
VIA AI: Reliable Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

Герасёв М. С., Kiselev D., Beketov M. et al.

In bk.: 2024 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) Workshops (ICDMW). Curran Associates, 2024. P. 887-890.

Высшая математика

2025/2026
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Обязательный курс «Высшая математика» для бакалаврской программы «Политология» читается в течение двух модулей. В курсе рассматриваются основные математические понятия и инструменты финансовой математики, линейной алгебры, математического анализа и теории вероятностей, которые используются в количественных методах социальных наук. Материалы этого курса используются в последующих математических и социально-экономических курсах указанной бакалаврской программы, включая обязательный курс «Теория игр» и последующие курсы статистического анализа данных. Для успешного освоения курса достаточно хорошего знания математики в рамках школьной программы.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Выработка базовых компетенций, необходимых для успешного применения инструментария математического анализа, линейной алгебры и теории вероятности к решению профессиональных политологических задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знакомство с основными понятиями линейной алгебры
  • Навыки решения задач линейной алгебры
  • Владеть методами математического анализа
  • Знает базовые понятия из прикладной финансовой математики
  • Решает средствами математического анализа учебные и прикладные задачи
  • Знать основные определения, понятия и базовые теоремы теории вероятностей
  • Знать основы математического анализа
  • Решать аналитически стандартные задачи по теории вероятностей
  • Применение на практике основ финансовой математики
  • Знает основные методы математического анализа
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Проценты, вклады и кредиты.
  • Эффективная процентная ставка
  • Матрицы
  • Системы линейных уравнений
  • Преобразования графиков. Обратная функция.
  • Элементарные функции
  • Пределы последовательностей и функций.
  • Производные. Частные производные.
  • Геометрические приложения производной.
  • Интеграл. Замена переменой.
  • Интегрирование по частям. Определенный интеграл.
  • Теория вероятности. Основные понятия. Комбинаторика.
  • Теорема сложения. Условная вероятность и независимость событий.
  • Формула полной вероятности и формула Байеса.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Еженедельные самостоятельные на семинарах
  • неблокирующий Контрольная работа
  • блокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2025/2026 2nd module
    0.25 * Контрольная работа + 0.25 * Еженедельные самостоятельные на семинарах + 0.5 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Высшая математика : учебник для вузов, Шипачев, В. С., 1998
  • Теория вероятностей : учебник для экономических и гуманитарных специальностей: учеб. пособие для вузов, Тюрин, Ю. Н., 2009

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Задачник по математической статистике : для студентов социально - гуманитарных и управленческих специальностей, Макаров, А. А., 2018

Авторы

  • Макаров Алексей Алексеевич
  • Филимонов Дмитрий Андреевич