Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

в СПбГТИ(ТУ) · Санкт-Петербург

Год	БюджетПроходной балл на бюджетные места — сумма баллов последнего зачисленного в этом году.	ПлатноеПроходной балл на платные места в этом году.	Мест БЧисло бюджетных мест в этом году.	Мест ПЧисло платных мест в этом году.	Цена/год
2026	64	—	4	1	348 000 ₽

Аспиранты создают математические модели процессов, разрабатывают численные методы их решения и программные комплексы для вычислительного эксперимента. Диссертации могут быть посвящены тепломассопереносу, гидродинамике, химической кинетике, механике, оптимизации технологических режимов, обратным задачам и обработке экспериментальных данных. Осваиваются дифференциальные уравнения, методы дискретизации, оценка погрешности и устойчивости, высокопроизводительные вычисления, программирование, верификация моделей и визуализация результатов. В СПбГТИ(ТУ) математическое моделирование опирается на задачи химической технологии, материаловедения и инженерных процессов. Профиль института позволяет строить модели, параметры и ограничения которых связаны с физическим смыслом и экспериментальными данными. Исследователь учится переводить сложный технологический объект в систему уравнений, выбирать вычислительный алгоритм и проверять, насколько расчёт воспроизводит наблюдаемое поведение системы. Программа подойдёт математикам, программистам, физикам и инженерам, которым интересны вычислительные методы и предметные модели. Степень кандидата физико-математических или технических наук, в зависимости от содержания работы, позволяет преподавать и руководить исследованиями. Выпускник может создавать расчётное программное обеспечение, проводить виртуальные эксперименты, оптимизировать процессы и научно сопровождать инженерные решения в промышленности.

Направление «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» (ФГОС 1.2.2, аспирантура) готовит исследователей и разработчиков, способных создавать математические модели сложных процессов, разрабатывать численные алгоритмы их решения и реализовывать эти алгоритмы в виде программных комплексов. Обучение направлено на формирование фундаментальных знаний в области вычислительной математики, программирования и системного анализа, что позволяет выпускникам работать на стыке математики, информатики и прикладных наук. Ключевые дисциплины включают: математическое моделирование, численные методы (конечных разностей, конечных элементов, Монте-Карло и др.), параллельные вычисления, теорию оптимизации, методы машинного обучения, а также языки и технологии программирования (C++, Python, Fortran, MPI, CUDA). Студенты изучают построение моделей для физических, биологических, экономических и инженерных систем, анализ их устойчивости и точности, а также разработку высокопроизводительных вычислительных комплексов. Выпускники получают глубокие знания в области прикладной математики и информатики, навыки алгоритмизации и программирования, умение критически оценивать адекватность моделей и интерпретировать результаты. Они владеют современными численными методами, технологиями параллельного и распределенного программирования, а также инструментами визуализации данных. Компетенции включают способность к научно-исследовательской деятельности, разработке новых алгоритмов и программного обеспечения для решения прикладных задач. Направление востребовано в научно-исследовательских институтах (РАН, отраслевые НИИ), высокотехнологичных компаниях (IT, авиастроение, нефтегазовый сектор, фармацевтика), а также в финансовом секторе (количественные финансы, риск-менеджмент). Особенность — междисциплинарность: выпускники могут работать как в фундаментальной науке, так и в индустрии, решая задачи от прогнозирования погоды до проектирования новых материалов.

Выпускники могут работать научными сотрудниками в академических институтах и лабораториях, разработчиками численных методов и программного обеспечения в IT-компаниях (например, Яндекс, Сбер, Росатом), инженерами-математиками в авиа- и ракетостроении (ОКБ Сухого, НПО Энергомаш), аналитиками в финансовых организациях (банки, хедж-фонды), а также преподавателями вузов. Востребованы специалисты по математическому моделированию в нефтегазовом секторе (Schlumberger, Газпром нефть) и биоинформатике. Перспективы карьерного роста — от младшего научного сотрудника до руководителя научной группы или отдела разработки. Рынок труда испытывает дефицит специалистов, владеющих современными численными методами и высокопроизводительными вычислениями, поэтому выпускники имеют высокую конкурентоспособность и широкие возможности для трудоустройства.