Актуальна інформація про вступ
Аспірантура.
Прикладна математика
Освітньо-наукова програма «Прикладна математика», за якою провадиться освітня діяльність третього (освітньо-наукового) рівня вищої освіти з підготовки здобувачів ступеня доктора філософії за спеціальністю «113 Прикладна математика» розроблена згідно з вимогами Закону України «Про вищу освіту» і «Порядку підготовки здобувачів вищої освіти ступеня доктора філософії та доктора наук у вищих навчальних закладах (наукових установах)», затвердженого Постановою Кабінету Міністрів України №266 від 23.03.2016 р.
Цикл професійної підготовки та наукову підготовку забезпечує кафедра математики факультету інформатики НаУКМА. Основними напрямами наукових досліджень кафедри математики є проблеми дискретної математики, зокрема теорії графів і дискретних метричних просторів; керування випадковими процесами; еколого-економічне моделювання; теорія груп і напівгруп; оптимізаційні методи для задач машинного навчання, методи регуляризації та їх застосування; фінансова математика та математична статистика.
Гарант освітньо-наукової програми:
Олійник Богдана Віталіївна - доктор фізико-математичних наук, доцент, завідувач кафедри математики НаУКМА
Програма розрахована на 4 роки.
Освітня компонента складає 49 кредитів ЄКТС, дисципліни освітньо-наукової програми заохочують до активної роботи над дисертаційним дослідженням, формують уміння його планування, виконання та представлення результатів українською і англійською мовами. Наукова складова освітньо-наукової програми передбачає проведення аспірантом власного наукового дослідження під керівництвом одного або двох наукових керівників та оформлення його результатів у вигляді дисертації.
Доктор філософії у галузі «Математика і статистика» за спеціальністю «Прикладна математика»
Докладніше на сайті докторської школа імені родини Юхименків НаУКМА.
Знання з предметної кафедри:
-
Дискретна математика: метричні властивості графів, динаміка на графах, спектральна теорія графів.
-
Алгебра: теорія груп і напівгруп, кільця і алгебри та їх застосування.
-
Керування випадковими процесами, еколого-економічне моделювання, стохастична оптимізація.
-
Оптимізаційні методи для задач машинного навчання. Методи регуляризації та їх застосування. Оптимальні методи ініціалізації нейронних мереж, спрощення структури мереж алгебраїчними та дискретними методами, ймовірнісні графічні моделі та ядерні методи.
-
Фінансова математика і математична статистика.