Темы и требования для вступительных испытаний
Математика
Математический анализ
- 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»
- Дифференцирование: производная функции одной/нескольких переменных, частная производная, производная неявно заданной функции, геометрический и физический смыслы производной, дифференциал
- Применение производных к исследованию функций: формула Тейлора, нахождение экстремума функции от одной и от многих переменных
- Интегрирование: неопределенный интеграл, определенный интеграл, кратные интегралы, повторные интегралы, геометрический смысл интеграла
- Ряды: числовые ряды, функциональные последовательности и ряды, степенные ряды, ряд Фурье, сходимость рядов
Дискретная математика и математическая логика
- Теория множеств: отображения множеств и их свойства, отношения множеств и их свойства, транзитивное замыкание отношения, эквивалентность, отношения порядка
- Логика высказываний: логические операции, кванторы
- Метод математической индукции
- Комбинаторика: перестановки, размещения, сочетания, бином Ньютона
- Теория графов: основные понятия теории графов, лемма о рукопожатиях, критерий двудольности, оценки числа ребер, характеризация деревьев.
Алгебра и теория чисел
- Основные алгебраические структуры: группы, поля, кольца
- Основы теории чисел: НОК и НОД, алгоритм Евклида, простые числа, сравнение по модулю, теоремы Эйлера и Ферма
- Многочлены: степень многочлена, число корней многочлена, теорема Безу, факторизация многочленов
- Линейные пространства и операторы: базис, размерность, линейная зависимость векторов
- Матрицы: определитель, ранг, собственные числа и собственные векторы, характеристический многочлен
Теория вероятностей
- Случайные события: классическое определение вероятностей, геометрическая вероятность, зависимые и независимые события, условные вероятности, формула полной вероятности, формула Байеса.
- 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»
Курсы на Stepik:
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
- Поиск элемента в массиве: линейный поиск, бинарный поиск, поиск наибольшего/наименьшего элемента
- Cортировки: вставкой, пузырьком, быстрая сортировка, иерархические сортировки
- 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»