Сложные системы

Развитие современного общества и появление проблем, сопровождающих это развитие, требует не только подготовки профессионалов в традиционном понимании, но и «специалистов по решению проблем». Данная предметная область призвана удовлетворить эту потребность.

Теория сложных систем родилась в конце ХХ века из попыток решить задачи междисциплинарного характера, увлекавшие ученых на протяжении многих столетий. Сегодня это не только новая наука, но и наиболее перспективный подход к построению научной картины мира, зародившейся в ХХI веке. Уже сейчас междисциплинарность, основанная на теории сложности, в высшей степени востребована в образовании, академическом сообществе и на рынке труда.

Основные образовательные и исследовательские направления включают эконофизику, нейроинформатику и нейромоделирование, мультиагентные системы, нелинейную динамику, фракталы и хаос, а также data mining временных рядов различной природы. Такой набор определяет тесное взаимодействие «Сложных систем» с другими предметными областями — от «Социологии и антропологии» или «Экономики» до «Когнитивных исследований» или «Компьютерных наук и искусственного интеллекта». В рамках этого взаимодействия разрабатываются спецкурсы, а в зависимости от подготовки и склонностей студенты могут проводить исследования различной тематики и сложности — от серьезной математики в дифференциальных уравнениях, нейрокомпьютинге или фрактальном анализе до относительно несложного сетевого анализа, используемого в гуманитарных науках.

Основные курсы

Студенты, выбравшие «Сложные системы» в качестве специализации, имеют возможность пройти обучение в Бард-колледже в рамках программ студенческого обмена. Наши выпускники нередко продолжают обучение на программах, связанных с менеджментом или экономикой, программированием или компьютерным дизайном. Профессиональная деятельность выпускников обычно связана с применением теории сложности в различных 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.

Лучшие дипломные работы

  • 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)

Места учебы и работы выпускников

  • Амхерст-колледж (США)
  • АО «Газпромбанк» (Москва)
  • Болонский университет (Италия)
  • КБ «Ренессанс кредит» (Москва)
  • НИУ ВШЭ (Москва)
  • Университет ИТМО
  • Университет IE (Испания)