Темы и требования для вступительных испытаний

Математика

Математический анализ

  1. Предел и непрерывность: предел последовательности, предел рекурентно заданной последовательности, предел функции, непрерывность функции, обозначения O() и o(), умение корректно доказывать и применять асимптотические оценки, при необходимости переформулируя в «терминах эпсилон и дельта»
  2. Дифференцирование: производная функции одной/нескольких переменных, частная производная, производная неявно заданной функции, геометрический и физический смыслы производной, дифференциал
  3. Применение производных к исследованию функций: формула Тейлора, нахождение экстремума функции от одной и от многих переменных
  4. Интегрирование: неопределенный интеграл, определенный интеграл, кратные интегралы, повторные интегралы, геометрический смысл интеграла
  5. Ряды: числовые ряды, функциональные последовательности и ряды, степенные ряды, ряд Фурье, сходимость рядов

Дискретная математика и математическая логика

  1. Теория множеств: отображения множеств и их свойства, отношения множеств и их свойства, транзитивное замыкание отношения, эквивалентность, отношения порядка
  2. Логика высказываний: логические операции, кванторы
  3. Метод математической индукции
  4. Комбинаторика: перестановки, размещения, сочетания, бином Ньютона
  5. Теория графов: основные понятия теории графов, лемма о рукопожатиях, критерий двудольности, оценки числа ребер, характеризация деревьев.

Алгебра и теория чисел

  1. Основные алгебраические структуры: группы, поля, кольца
  2. Основы теории чисел: НОК и НОД, алгоритм Евклида, простые числа, сравнение по модулю, теоремы Эйлера и Ферма
  3. Многочлены: степень многочлена, число корней многочлена, теорема Безу, факторизация многочленов
  4. Линейные пространства и операторы: базис, размерность, линейная зависимость векторов
  5. Матрицы: определитель, ранг, собственные числа и собственные векторы, характеристический многочлен

Теория вероятностей

  1. Случайные события: классическое определение вероятностей, геометрическая вероятность, зависимые и независимые события, условные вероятности, формула полной вероятности, формула Байеса.
  2. Случайные величины и их распределения: дискретные и непрерывные случайные величины, математическое ожидание, дисперсия, моменты случайных величин, неравенства Маркова и Чебышёва.

Рекомендованная литература:

  • Б. М. Давидович, П. Е. Пушкарь, Ю. В. Чеканов. «Математический анализ в 57-й школе. Четырехгодичный курс»
  • И. В. Романовский. «Дискретный анализ»
  • А. Шень. Начала теории множеств. «Математическая логика и теория алгоритмов»
  • Н. Б. Алфутова, А. В. Устинов. «Алгебра и теория чисел для математических школ»
  • Александр Шень. «Вероятность: примеры и задачи»

Алгоритмы и структуры данных

Оценка алгоритмов

Мы рассчитываем, что вы понимаете, какое количество операций и объём дополнительной памяти необходимы для обсуждаемых алгоритмов и из каких соображений это получается. А также можете выразить сложность алгоритмов в терминах O(N).

Простейшие алгоритмы

  1. Поиск элемента в массиве: линейный поиск, бинарный поиск, поиск наибольшего/наименьшего элемента
  2. Cортировки: вставкой, пузырьком, быстрая сортировка, иерархические сортировки
  3. Основные подходы к решению задач: полный перебор, жадные алгоритмы

Простейшие структуры данных

Массив, список, стек, очередь.

Рекомендованная литература:

  • Дасгупта С., Пападимитриу Х., Вазирани У. «Алгоритмы»

Программирование

Знание базовых принципов одного из «традиционных» (Python, Java, C, C++ и др.) языков программирования: основы синтаксиса, переменные, условные выражения, циклы, массивы, функции, рекурсия, динамическая память, стек.

Умение написать код для перечисленных выше элементарных алгоритмов.

Рекомендованная литература:

  • Лутц Марк. «Изучаем Python»
  • Герберт Шилдт. «Java. Руководство для начинающих»
  • Герберт Шилдт. «С++ для начинающих. Шаг за шагом»