• Научно-педагогическое направление - доктор философии (PhD)

ON1.Проводить научные исследования и получать новые фундаментальные и прикладные результаты, критически анализировать и оценивать получаемые результаты, формулировать обоснованные выводы даже в условиях неполной или ограниченной информации;
ON2. Писать научные статьи в зарубежные и отечественные научные журналы и доносить широкому научному сообществу передовые темы и результаты исследований на международных и республиканских конференциях, семинарах и рабочих совещаниях, критически оценивая их значимость;
ON3. Писать самостоятельно научные проекты и заявки, ставя актуальную для общества теоретическую или практическую вычислительую задачу или методику решения, реализовывать и корректировать в случае необходимости процесс самостоятельных научных исследований;
ON4. Определять направление и интенсивность своего профессионального развития в выбранной научной области, уметь работать в команде и содействовать развитию коллектива и общества в целом.
ON5. Проводить научные исследования в области методологии вычислительных экспериментов на основе аппроксимирования дифференциальных уравнений методами конечных разностей, объемов и/или элементов.
ON6. Проводить фундаментальный анализ вычислительных методов и разностных схем на сходимость и корректность, в том числе, в случае высокопроизводительных алгоритмов. Создавать и использовать корректные структурированные, криволинейные, неструктурированные расчетные сетки в вычислительных задачах
ON7. Формулировать задачи статистического анализа и оценки в выбранной предметной области, выбирать и применять статистический инструментарий и программное обеспечение. Освоить новые методы прикладной и математической статистики для использования их в аналитической работе.
ON8. Разрабатывать параллельные вычислительные алгоритмы для инженерных задач и реализовывать их в высокопроизводительных системах, разрабатывать алгоритмы квантовых вычислений.
ON9.Использовать методов математической статистики на реальных данных для подбора параметров, адаптации и тестирования вычислительных систем на основе реальных экспериментов
ON10.Использовать методы интеллектуального анализа данных на основе глубокого обучения, обучения с подкреплением для адаптации вычислительного алгоритма для эффективного прогнозирования результатов.