• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Московский институт электроники
и математики им. А.Н. Тихонова

«Наука рождается в то время, когда исследователь задает новый, до сих пор неизученный вопрос»: вторая часть о победителях НИРС

Конкурс Научно-исследовательских работ студентов (НИРС) проводится в Вышке ежегодно. Его цель – популяризация науки и исследовательской работы среди студентов. К участию в конкурсе принимаются работы, написанные студентами индивидуально или в соавторстве с другими студентами и соответствующие направлениям конкурса. Он разделён на 25 различных направлений, большинство из которых выделяют отдельные номинации «лучшая научно-исследовательская работа студента бакалавриата и специалитета», «лучшая научно-исследовательская работа студента магистратуры и выпускника».

«Наука рождается в то время, когда исследователь задает новый, до сих пор неизученный вопрос»: вторая часть о победителях НИРС

В январе были подведены итоги и выбраны лучшие работы конкурса.  В предыдущем материале мы уже рассказали о победителях-миэмовцах в направлении «Технические науки и прикладная математика». В этой статье речь пойдёт и о других направлениях, где в этом году наши студенты и выпускник взяли призовые места. Представим их имена.

Номинация «Лучшая научно-исследовательская работа по бизнес-информатике для студентов бакалавриата и специалитета»

1 место

Мощаров Дмитрий Вадимович

2 место

Симонян Диана Гарегиновна

Номинация «Лучшая научно-исследовательская работа по компьютерным наукам для студентов магистратуры и выпускников 2023 года»

1 место

Рзаев Эдвард Рамизович

Дмитрий Мощаров, студент ОП «Прикладная математика», представил на конкурс работу «Самоорганизация онлайновых социальных сетей на границу фазового перехода: модель дискретного времени и эффективные предвестники, основанные на данных». Научным руководителем выступил Дмитриев Андрей Викторович.

В работе исследуются явления самоорганизации онлайновых социальных сетей на границе фазового перехода, фокусируясь на постах в Twitter, связанных с политическими дебатами в США 2016 года. Исследование основано на моделировании динамических рядов числа пользователей, инициирующих цепи ретвитов. Результаты показывают возможность раннего обнаружения критических точек в динамике социальных сетей. «Исследование показало, что можно обнаруживать предвестники самоорганизации сетей, что критически важно для предварительного реагирования на возможные критические состояния, - рассказал Дмитрий, - В частности, было установлено, что меры, такие как дисперсия и корреляционная размерность, являются эффективными индикаторами раннего предупреждения с наименьшим числом ложных сигналов. Эти результаты предоставляют основу для разработки систем раннего предупреждения, которые могут быть применены не только в социальных сетях, но и в других аналогичных системах».

При написании работы Дмитрий опирался главным образом на согласованность с теоретическими моделями и применимость результатов. То есть, результаты экспериментов  экспериментов и наблюдений должны соответствовать существующим теоретическим представлениям о фазовых переходах в сложных системах, сами полученные результаты могут быть применены на практике, например, в разработке систем раннего предупреждения для социальных сетей или других аналогичных динамических систем.

Рзаев Эдвард – выпускник магистратуры МИЭМ НИУ ВШЭ (ОП «Компьютерные системы и сети») 2023 года. На данный момент он является студентом аспирантуры. На конкурс он отправил работу «Development of the Software for Generation of Optimal Circulant Topologies», выполненную под руководством Романова Александра Юрьевича.

Это яркий пример, когда произошло полное пересечение собственных интересов (область графов и топологий). «Когда Александр Юрьевич узнал о моих интересах, то он смог в сжатые сроки объяснить мне цели и задачи направления исследований, которые мне пришлись по душе, - рассказал Эдвард, - Бесконечно благодарю его за предоставленную возможность заниматься интересным, любимым и полезным делом».

Работа посвящена исследованию оптимальных циркулянтных графов для проектирования сетей на кристалле.
Ключевым достижением исследования стал разработанный метод с оптимизированными алгоритмами для поиска циркулянтных графов (среднее ускорение решения задачи по сравнению с предыдущей версией ПО составило до 32-х раз).

Эдвард участвует в конкурсе НИРС ежегодно, начиная со 2-го курса бакалавриата. Одной из причин успеха стал выбор правильной комиссии для своей работы.

«Процесс оценивания НИРС довольно закрытый, и тех правил, которые описаны на сайте, недостаточно, - поделился победитель, - Приходится догадываться и пробовать методом проб и ошибок, почему работа может выиграть или нет. У меня с множества попыток в нашей комиссии – не удалось. Хотя я всегда участвовал с сильными работами. В этом году у меня был последний шанс, и я, посоветовавшись с руководителем, решил попробовать подать на другое направление. И, как видите, не прогадал. Если же говорить про саму работу, то по моему мнению, надо, чтобы в ней была научная новизна, она была написана и оформлена без ошибок, и правильно структурирована. Надо писать максимально четко, сжато, понятно и по делу».

Вот несколько советов по написанию работы от Эдварда:

·                Если Вы действительно серьезно работаете над какой-то темой, то планируйте свою ВКР или отчет по проекту так, чтобы этот материал без значительных изменений можно было подавать на НИРС. Так Вы сэкономите время.

·                Используйте специальные системы для управления источниками литературы вроде Менделея. Это сильно сбережет Вам время.

·                Пока конкурс не прошел, не стоит материал НИРС публиковать в виде статьи или тезисов конференции. Если это обнаружат и у вас будут соавторы (например, руководитель), то НИРС снимут с конкурса.

·                Не сдаваться, не опускать руки, если потерпели неудачу. Каждое поражение - возможность проанализировать собственные ошибки и недочеты и, опираясь на проведенный анализ, стать лучше, написать более сильную работу и ментально стать крепче.