Новосибирский государственный университет – уникальное место пересечения науки и образования. Здесь эти две сферы неотделимы друг от друга: именно они помогают университету двигаться вперед, открывая своим студентам и выпускникам совершенно невероятные возможности для работы и дальнейших исследований после выпуска.
Вокруг университета собраны исследовательские институты более чем 100 научных направлений, которыми занимаются ученые во всем мире. Это позволяет студентам НГУ с самых ранних курсов заниматься серьезной – настоящей – наукой и быть частью научного сообщества.
По физическим и естественным наукам Новосибирский государственный университет уверенно держит лидерство среди университетов мира. Первенство университета подтверждается участием ученых в международных коллаборациях, а также признанием результатов исследований: в 2015 году Европейский центр ядерных исследований выбрал для строительства суперколлайдера модель, которую предложили ученые Института ядерной физики – выпускники и преподаватели НГУ.
Однако в НГУ не только сильны традиционные научные направления, но и развиваются новые области: инженерия, приборостроение, формируется собственная астрофизическая школа и многое другое. Сейчас университет показывает активный рост публикаций и цитируемости, в НГУ растет количество аспирантов и сообщество молодых преподавателей. И, конечно, расположение университета в научном городке создает благодатную почву для развития каждого студента в интеллектуальном окружении, возникновения новых междисциплинарных направлений исследований, интеграции интеллектуальных результатов в бизнес и общество.
Авторы показывают быстрые алгоритмы для нахождения такого набора операций разделения записей, который максимизирует индекс Хирша в Google Scholar.
В работе ученые с помощью эксперимента показали, что углеводороды делятся с очень высокой селективностью за счет разности скорости пермеации, то есть диффузии. Результаты исследования опубликованы в престижном журнале Physical Chemistry Chemical Physics Королевского Химического Общества (Великобритания).
Обзор на тему применения перспективных технологий машинного обучения в фотонике (Machine learning and applications in ultrafast photonics) опубликован в одном престижном мировом журнале по фотонике Nature Photonics, импакт фактор которого составляет 31.241.