Попов Виктор Юрьевич

Профессор департамента бизнес-информатики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ и профессор департамента прикладной математики МИЭМ им. А.Н. Тихонова, заведующий научно-учебной лабораторией моделирования и управления сложными системами факультета компьютерных наук. Доктор физико-математических наук (2006), учёное звание профессора получил в 2011 году, доцента — в 2001-м. Окончил физический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова в 1989 году, кандидатскую диссертацию защитил в 1992-м. В нынешнем составе университета работает с 2017 года; по данным ВШЭ, научно-педагогический стаж — 27 лет.

Впервые пришёл в Высшую школу экономики ещё в 1995 году и до 2001-го был доцентом кафедры математики, статистики и эконометрики. Затем шестнадцать лет проработал в Финансовом университете при Правительстве РФ: доцентом кафедры математики (2001–2007), профессором кафедры математики и финансовых приложений (2007–2009), заведующим кафедрой прикладной математики (2009–2016) и профессором департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий (2016–2017). Ведёт «Анализ данных и машинное обучение» для третьекурсников МИЭМ по направлению 01.03.04 «Прикладная математика», «Анализ и прогнозирование рыночных рисков» и «Стохастические процессы в финансовом менеджменте» для бакалавров-бизнес-информатиков Высшей школы бизнеса, «Прикладную науку о данных» в магистратуре ВШБ и в формате маго-лего, а в 2026/2027 учебном году — курс «Наука о данных для бизнеса». Ранее читал линейную алгебру, математический анализ, «Математический анализ и статистику» для магистрантов факультета права, «Случайные процессы и стохастические дифференциальные уравнения» и «Количественные методы принятия управленческих решений». Руководит тремя аспирантскими исследованиями — о внедрении lean-менеджмента в разработку ИТ-решений, о применении искусственного интеллекта при выводе на рынок цифровых продуктов и о сравнительном анализе крупномасштабных структур низкоресурсных языков.

Научная специализация — математическое моделирование: динамика космической плазмы, нелинейные волновые процессы, финансовые и экономические системы, вычислительная физика. В базе публикаций НИУ ВШЭ на его профиль привязано около 80 работ, большая часть — статьи в международных журналах по физике плазмы и космическим исследованиям. Среди них «Ulysses Flyby in the Heliosphere: Comparison of the Solar Wind Model with Observational Data» (Universe, 2022), «Fast tearing mode driven by demagnetized electrons» (Geophysical Research Letters, 2024), «Nonlinear Structure of Super-Thin Current Sheets With Guide Field: Equilibrium or Dynamic?» (Journal of Geophysical Research: Space Physics, 2025) и обзор «Тонкие и сверхтонкие токовые слои: путешествие вглубь сингулярности Сыроватского» в «Успехах физических наук» (2025).

Вторая линия работ — приложения математического моделирования к экономике и бизнесу. В соавторстве опубликованы статья «The Ukrainian crisis, economic sanctions, oil shock and commodity currency: Analysis based on EMD approach» (Research in International Business and Finance, 2019) и работа «Проблемы достоверности пользовательских оценок и отзывов на маркетплейсах: системный подход» («Бизнес-информатика», 2025). Есть публикации и по нелинейной динамике — например, «Dynamics analysis and fractional-order nonlinearity system via memristor-based Chua oscillator» (Pramana — Journal of Physics, 2023). Докладывал результаты на 44-й научной ассамблее COSPAR в Афинах (2022), генеральных ассамблеях Европейского союза наук о Земле в Вене (2020, 2021) и ежегодной конференции «Физика плазмы в Солнечной системе» (2017); на Третьем Российском экономическом конгрессе (2016) представил три доклада об актуарном анализе и сбалансированности бюджета Пенсионного фонда России.

Отмечен Почётной грамотой Министерства образования и науки Российской Федерации (2016) и благодарностью НИУ ВШЭ (2021), получал надбавки за публикации в журналах Списка А и в международных рецензируемых изданиях. По итогам студенческой оценки преподавания получил отметку «Лучший преподаватель — 2024». Регулярно проходит повышение квалификации в области анализа данных: программы «Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект» (2021), «Летняя цифровая школа. Трек Data Science» и курсы по Python и машинному обучению Корпоративного университета Сбербанка (2021), «Основы преподавания дисциплин Data Culture в условиях независимых измерений» и «Искусственный интеллект в действии: практика и кейсы для преподавателей» (2025).