Сложные системы

Профиль является выпускающим в рамках естественнонаучного блока и включает различные направления: эконофизику, нейромоделирование, мультиагентные системы, нелинейную динамику, фракталы и хаос и другие.

Теория сложных систем родилась в конце ХХ века из попыток атаковать наиболее интригующие на протяжении многих столетий проблемы междисциплинарного характера. Сегодня это не только новая наука, но и наиболее перспективный подход к построению новой научной картины мира, зарождающейся в ХХI веке.

Развитие современного общества и появление новых проблем, сопровождающих это развитие, потребует не только подготовки профессионалов в традиционном понимании, но и «специалистов по решению проблем». Это означает, что междисциплинарность, основанная на теории сложности, будет в высшей степени востребована в образовании, академическом сообществе и на рынке труда. Предлагаемый профиль подготовки призван удовлетворить все перечисленные надежды и потребности. Профиль является выпускающим в рамках естественнонаучного блока профилей подготовки программы. Основные образовательные и исследовательские направления включают в себя эконофизику, нейроинформатику и нейромоделирование, мультиагентные системы, нелинейную динамику, фракталы и хаос, а также data mining временных рядов различной природы. Указанные направления обуславливают тесное взаимодействие с такими профилями подготовки программы как «Экономика», «Когнитивные исследования», «Социология и антропология», «Компьютерные исследования и искусственный интеллект», «Науки о жизни» и «Международные отношения, политические науки и права человека». В рамках этого взаимодействия профиль подготовки «Сложные системы» предлагает своим студентам спецкурсы, которые ориентированы также и на студентов перечисленных выше профилей. В зависимости от подготовки и склонностей студенты могут выбирать области исследования, предполагающие различный уровень сложности математики – от серьезной математики в дифференциальных уравнениях, нейрокомпьютинге или фрактальном анализе до относительно несложного сетевого анализа в исследованиях в области гуманитарных наук. 

Профессиональная деятельность после окончания программы может быть связана с использованием теории сложности в различных теоретических и прикладных областях: управление финансовыми, технологическими и экологическими рисками; самоорганизация социальных, экономических и экологических систем; современная финансовая аналитика и финансовый инжиниринг; искусственный интеллект и искусственная жизнь; нейромоделирование в социальных, биологических, лингвистических и экономических системах; контроль хаоса; методы теории сложных систем в искусстве и музыке.

Студентам, выбравшим профиль в качестве профиля подготовки, предлагаются исследовательские темы дипломных проектов по перечисленным выше направлениям. Студенты, защитившие дипломы по профилю, имеют возможность продолжить образование на магистерских программах, связанных с областью менеджмента или экономики. Выпускников бакалавриата нашего профиля охотно зачисляют на профили дополнительного образования в области программирования и компьютерного дизайна других вузов Санкт-Петербурга. Наконец, студенты второго курса, выбравшие «Сложные системы» в качестве профиля подготовки, и выполнившие необходимые пререквизиты, имеют возможность продолжить образование в Бард колледже в рамках программ студенческого обмена. 

 Темы наиболее успешных дипломных работ выпускников профиля подготовки «Сложные системы»:

  • Олег Геут «Использование искусственных нейронных сетей для построения торговой стратегии на рынке Forex» (2007)
  • Светлана Паршутина «Исследование финансовых временных рядов методами мультифрактального анализа и нелинейной динамики» (2007)
  • Владимир Ковалев «Применение самоорганизующихся карт для кластеризации лингвистических и инвестиционных баз данных» (2008)
  • Людмила Шведова «Исследование хаотичности сигналов ЭЭГ и вычисление их ляпуновских показателей методом нейропрогнозов» (2009)
  • Юлия Травкина «Использование искусственных нейронных сетей для контроля и повышения уровня добычи нефти методом газлифта» (2009)
  • Ева Шорина «Математическое моделирование динамики влияния и репутации в социальных сетях» (2013)
  • Екатерина Десятова «Исследование групп гражданских активистов методом сетевого анализа» (2015)
  • Александра Новикова «Построение и исследование функционалов текстов русского языка на основе морфологической статистики» (2015)
  • Полина Де Мони «Математическое моделирование развития романтических отношений в однотипных произведениях позднего реализма» (2015)

Наши выпускники находят работу в крупных компаниях и продолжают образование и университетах России и других стран. Вот лишь несколько примеров:

  • Олег Геут (ВА) – финансовый аналитик в ООО КБ «Ренессанс Кредит» (Москва)
  • Владимир Ковалев (ВА) – финансовый аналитик в отделе интеллектуальных технологий АО «Газпромбанк» (Москва)
  • Диана Хабурзания (МА) – студентка магистерской программы «Международные финансы» (Университет имени Фридриха – Александра в Эрлангене и Нюрнберге, Германия)
  • Фарух Ходжакулыев (ВА) – студент магистерской программы «Количественные финансы» (Болонский университет, Италия)
  • Ксения Яцкив (ВА) – Russian Language Assistant Professor (Amherst College, США)
  • Илья Сапраниди (ВА) – студент магистратуры по направлению «Информатика и вычислительная техника» (Университет ИТМО, Санкт-Петербург)
  • Вероника Бром (ВА) – студентка магистерской программы "Business Analytics and Big Data" (IE University, Испания)
  • Полина Де Мони (МА) – студентка магистратуры (Университета Париж III Новая Сорбонна, Париж)
  • Екатерина Десятова (ВА) – студентка магистратуры (НИУ ВШЭ, Москва)
Сложные системы
список курсов