Математический лагерь для абитуриентов магистратуры ФЭН

О математическом лагере

Математический лагерь для абитуриентов магистратуры факультета экономических наук — это экспресс-курс по высшей математике для подготовки к поступлению и дальнейшему обучению на программах факультета. Интенсивные онлайн-занятия, лекции, семинары и консультации по математическому анализу, линейной алгебре, теории вероятностей и математической статистике, предложенные абитуриентам магистратуры факультета экономических наук, нацелены на повторение тех разделов высшей математики, которые понадобятся студентам уже в самом начале обучения. Участие бесплатно. Все занятия проводятся онлайн.

Основной целью математического лагеря является повышение уровня математической подготовки абитуриентов магистратуры ФЭН для улучшения результатов обучения на программах НИУ ВШЭ. Активно работающим участникам лагеря будет выдан сертификат участника.

«Прекрасно подготовленные материалы, после которых сложные концепции перестают пугать» - как прошла весенняя смена 2026

Кому будет полезно обучение в математическом лагере:

Если вы завершили обучение по экономической специальности, но сомневаетесь в достаточности полученного уровня математических знаний
Если вы планируете освоить новую специальность, но у вас отсутствует профильная математическая база

Основные направления обучения в математическом лагере:

Весенняя смена: с 13 по 18 апреля 2026 г.
Летняя смена: с 10 по 22 августа 2026 г.

математический анализ;
линейная алгебра;
теория вероятностей;
математическая статистика.

Основные задачи математического лагеря:

Лекции, семинары и консультации по математическому анализу, линейной алгебре, теории вероятностей и математической статистике;
Знакомство абитуриентов с содержанием и уровнем подготовки программ магистратуры ФЭН;
Общение абитуриентов со старшекурсниками, выпускниками и преподавателями ФЭН;
Встречи с экспертами отрасли и обсуждение карьерных перспектив выпускников программ ФЭН.

Преподаватели

Фурманов Кирилл Константинович

Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук, департамент программной инженерии

Борзых Дмитрий Александрович

Доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук

Консультанты — студенты и выпускники магистратуры ФЭН, делают упор на практическое изучение математики. Они не просто объясняют концепции математического анализа, линейной алгебры, основ теории вероятностей и математической статистики, но и показывают их применение в экономике, финансах и банковском деле. Разбор задач по темам лекций помогает участникам чувствовать себя увереннее во время учебы в магистратуре.

Оргкомитет

Вакуленко Елена Сергеевна

Руководитель математического лагеря

Харькова Арина Владиславовна

Менеджер

Программа (темы) и рекомендуемая литература

Программа (темы)

Математический анализ

Линейная алгебра

Теория вероятности и математическая статистика

Рекомендуемая литература

Математический анализ

Предел и непрерывность. Правило Лопиталя.
Производная. Определение. Правила вычисления. Производные основных элементарных функций. Производная сложной функции. Дифференциал функции. Возрастание и убывание функции. Выпуклость и вогнутость функции. Уравнение прямой. Касательная. Построение графиков нелинейных функций. Экстремум функции одной переменной: необходимые и достаточные условия.
Неопределенные и определенные интегралы
Функции нескольких переменных. Экстремум функции нескольких переменных. Условный экстремум. Метод множителей Лагранжа.

Линейная алгебра

Вектор. Скалярное произведение векторов.
Матрица. Транспонирование матриц. Сложение, произведение матриц. Определитель матрицы. След матрицы. Обратная матрица. Собственные числа и собственные вектора матрицы. Ранг матрицы. Симметричная матрица. Матрица проектор. Ортогональная матрица.
Квадратичные формы. Знакоопределенность матриц. Диагонализация матрицы.
Решение систем уравнений.

Теория вероятностей и математическая статистика

Основные понятия теории вероятностей. Случайность. Случайное событие. Вероятность. Условная вероятность. Формула Байеса. Случайная величина. Функция распределения. Дискретные и непрерывные случайные величины. Функция плотности.
Характеристики случайной величины. Математическое ожидание. Дисперсия. Ковариация и корреляция. Независимые и зависимые случайные величины. Степень связи между переменными.
Виды непрерывных распределений. Нормальное распределение. Распределение Фишера. Распределение Стьюдента. Распределение Хи-квадрат. Нормальное распределение. Распределение Фишера. Распределение Стьюдента. Распределение Хи-квадрат. Связь между распределениями.
Выборка и генеральная совокупность. Точечные и интервальные оценки для матожидания и дисперсии.
Формулировка статистических гипотез. Тестирование гипотез. P-value. Нулевая и альтернативные гипотезы. Гипотезы для матожидания и дисперсии.

Рекомендуемая литература

Бобков Н.Н. Курс математического анализа для студентов экономических специальностей. М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2007. Можно заменить на М. Красса «Математика в экономике. Базовый курс» Юрайт, 2019
Никольский С.М., Потапов М.К., Решетников Н.Н., Шевкин А.В. Алгебра и начала анализа. 11 класс. М.: Просвещение, 2020. (можно использовать и издания других лет).
Кочетков Е., Смерчинская С., Соколов В. (2017). Теория вероятностей и математическая статистика. Форум. 320.
Кремер Н.Ш. (2012) Высшая математика для экономистов. 3-издание. Юнити. 482.
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. (2007). Эконометрика. Начальный курс. - 8 издание. Дело. 504 с. Приложение ЛА. Линейная алгебра. Приложение МС. Теория вероятностей и математическая статистика.
Борзых Д. А. Экспресс-курс по теории вероятностей для начинающего эконометриста. ЛЕНАНД, 2021.
Борзых Д. А. Теория вероятностей в задачах. ЛЕНАНД, 2021.
Борзых Д. А. Математическая статистика в задачах. ЛЕНАНД, 2021.
Щуров И.В. Онлайн-учебники по математики https://mathbook.info/
Борзых Д. А. Введение в эконометрику. Кн. 1: Операции с суммами; матрицы; вероятности; практикум в MATLAB; задачи для самоконтроля. Около 150 разобранных примеров. Издательская группа URSS, 2024.
Бесплатный хендбук по математике для анализа данных.