Кафедра высшей математики

АБB
АБB
АБB

Обычная версия сайта

О кафедре

Общеуниверситетская кафедра Высшей математики создана «в целях совершенствования учебного процесса и математической подготовки в ВШЭ, придания ей необходимой направленности по уровням и специальностям профессиональной подготовки бакалавров и специалистов» на основании решения Ученого совета от 23.07.1999 г., протокол №3 утвержденного приказом Ректора от 06.08.1999 г., №344.

Публикации

Книга

Цифровые платформы в России: состояние, экономические эффекты и перспективы развития

Кузьминов Я. И., Кручинская Е. В., Кошель А. С. и др.

М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.

Статья

Исследование движения сферического фронта клеток в вязком матриксе: роль клеточных делений и взаимодействия клеток с матриксом при развитии опухолей

Логвенков С. А.

Известия РАН. Механика жидкости и газа. 2026. № 3. С. 59-75.

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.

Препринт

On conditions for Dobrushin's Central limit theorem for non-homogeneous Markov chains
В печати

Веретенников А. Ю., Нуриева А. И.

60F05. 60F05. arXiv, 2025

Все публикации

Кто читает:: Кафедра высшей математики (Общеуниверситетские кафедры)

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 2-й курс, 4 модуль

Преподаватель

Шикулин Алексей Александрович

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Основная цель курса — дать введение в разделы дискретной математики, важные для анализа данных.Мы начнем с краткого введения в комбинаторику, раздел математики, изучающий подсчеты. Основы комбинаторики критически важны для всех, кто работает в анализе данных или в Computer Science. В качестве примеров использования комбинаторики мы обсудим вопросы о подсчете размера пространства признаков и об оценке времени работы программ на Python. После этого мы используем наши знания в комбинаторике в изучении дискретной вероятности. Вероятностью в области анализа данных пронизано абсолютно все, и мы еще изучим этот раздел математики в одном из следующих курсов гораздо подробнее. В этом курсе в части вероятности наша цель — дать первоначальное знакомство с этой областью, а также дать нам возможность использовать вероятность в следующей части курса. Наконец, в третьей части курса НИУ ВШЭ мы обсудим комбинаторную структуру, наиболее часто встречающуюся в анализе данных — графы. Графы встречаются повсюду, как в анализе данных, так и в обычной жизни, и мы увидим это на разнообразных примерах. Мы дадим необходимые сведения из теории графов, а в конце курса выполним проект, а именно построим несложную рекомендательную систему, основанную на случайных блужданиях в графах.

Цель освоения дисциплины

Мы начнем с краткого введения в комбинаторику, раздел математики, изучающий подсчеты. Основы комбинаторики критически важны для всех, кто работает в анализе данных или в Computer Science. В качестве примеров использования комбинаторики мы обсудим вопросы о подсчете размера пространства признаков и об оценке времени работы программ на Python. После этого мы используем наши знания в комбинаторике в изучении дискретной вероятности. Вероятностью в области анализа данных пронизано абсолютно все, и мы еще изучим этот раздел математики в одном из следующих курсов гораздо подробнее. В этом курсе в части вероятности наша цель — дать первоначальное знакомство с этой областью, а также дать нам возможность использовать вероятность в следующей части курса. Наконец, в третьей части курса НИУ ВШЭ мы обсудим комбинаторную структуру, наиболее часто встречающуюся в анализе данных — графы. Графы встречаются повсюду, как в анализе данных, так и в обычной жизни, и мы увидим это на разнообразных примерах. Мы дадим необходимые сведения из теории графов, а в конце курса выполним проект, а именно построим несложную рекомендательную систему, основанную на случайных блужданиях в графах.