Петров, Александр Пхоун Чжо


Алекса́ндр Пхо́ун Чжо Петро́в (род. 11 марта 1970, Москва, СССР) — российский физик, математик, социолог. Доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института прикладной математики имени М. В. Келдыша Российской академии наук[1][2], ведущий научный сотрудник Центра фундаментальных исследований НИУ ВШЭ[3] и главный научный сотрудник Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН[4].

Общие сведения
Александр Пхоун Чжо Петров
Дата рождения 11 марта 1970(1970-03-11) (56 лет)
Место рождения
Страна
Научная сфера Теория дифференциальных уравнений,
математическое моделирование в социальных науках
Место работы Институт прикладной математики имени
М. В. Келдыша РАН
,
Высшая школа экономики
Образование
Учёная степень доктор физико-математических наук (2009)
Научный руководитель Васильева А. Б.
Известен как Разработчик нейрологической модели информационного противоборства в социуме.

Биография

Образование

Родился 11 марта1970 в Москве. Окончил школу № 565 (с 2007 года — гимназия № 1582).

В 1987 году поступил и в 1993 году окончил физический факультет МГУ (выпуск «Суперкурс»; кафедра математики)[5].

В 1993—1996 годах — учёба в аспирантуре кафедры математики физфака МГУ. Научный руководитель — Васильева А. Б.

Происхождение имени

Имя «Пхоун Чжо» является частью полного официального имени учёного, которое используется в его научных публикациях[6]. Имя имеет бирманское происхождение. В бирманской культуре отсутствуют фамилии и отчества в европейском понимании, а личные имена могут состоять из нескольких слов[7]. «Пхоун Чжо» является транслитерацией бирманского мужского имени бирм. ဘုန်းကျော် (в английском варианте — Phone Kyaw), которое состоит из двух частей: «Пхоун» (бирм. ဘုန်း), что означает «слава», «величие» или «влияние»[8], и «Чжо» (бирм. ကျော်), что переводится как «знаменитый» или «прославленный»[7][9]. Таким образом, имя в целом несёт значение, связанное со славой и известностью, и является распространённым в Мьянме[8][7]. В открытых источниках отсутствует информация о причинах, по которым учёному было дано это имя[6].

Диссертационные исследования

В 1996 году защитил диссертацию на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук. Тема — «О некоторых сингулярно-возмущённых задачах Штурма — Лиувилля». Специальность 01.01.02 — Дифференциальные уравнения[10].

В 2009 году в Институте математического моделирования РАН защитил диссертацию на соискание учёной степени доктора физико-математических наук. Тема — «Асимптотическое исследование контрастных структур в нелинейных математических моделях». Специальность 05.13.18 — Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ[11][12].

Трудовая деятельность

В должности доцента, профессора преподавал в Российском университете дружбы народов, Российском государственном социальном университете, на факультете глобальных процессов МГУ, на социологическом факультете МГУ. Работал в НИУ «Высшая школа экономики» ведущим научным сотрудником лаборатории качественных и количественных методов анализа политических режимов.

С 2005 года — ведущий научный сотрудник Института прикладной математики имени М. В. Келдыша Российской академии наук. По совместительству является ведущим научным сотрудником Центра фундаментальных исследований НИУ ВШЭ и главным научным сотрудником Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН.

Научные труды

Основные работы

Научные интересы, достижения

Дифференциальное исчисление, математическая психология, пропаганда и информационное противоборство, математическое моделирование в социальных науках, в том числе моделирование протестной динамики, гибридных войн и динамики общественного мнения.

Александром Петровым (в соавторстве) разработана нейрологическая модель информационного противоборства в социуме. Полученные им и его коллегами научные результате неоднократно освещались в общественно-политической и научно-популярной прессе[22][23].

В последние годы научные интересы Петрова сосредоточены на моделировании политических процессов, в частности, протестной динамики. В соавторстве с коллегами он исследовал факторы распространения протеста в социальных медиа, связь между протестами и репрессиями, влияние сетевой структуры на протестную мобилизацию, а также роль двойной идентичности участников в репрессивных контекстах. В работах также анализируются стратегии информационного противоборства, например, как плотность социальных связей в обществе влияет на шансы политического меньшинства.

Верхнюю планку на успешность социального исследования и точность результатов накладывает адекватность тех положений, которые мы закладываем в модель. Поэтому, в частности, очень редко оказываются плодотворными модели социальных процессов, основанные на гипотезе о рациональном поведении, понимаемом чаще всего как максимизация некоторого рода благ или минимизация некоторого рода издержек. Человек социальный гораздо сложнее и тоньше, чем человек экономический. Соответственно, мы стараемся строить модели информационного противоборства, основанные на более сложных представлениях о принятии решений человеком: например, некоторые из них основаны на нейрологической схеме, предложенной классиком математической психологии, американским учёным российского происхождения Николасом Рашевским (англ.).

Александр Петров о своём исследовании. (Цит. по редакционной статье "Учёные разработали новую математическую модель информационной войны" интернет-портала "Научная Россия", 12.11.2017[24].)

Примечания

  1. Сведения об авторе на сайте журнала «Полис». Дата обращения: 22 октября 2018. Архивировано 22 октября 2018 года.
  2. Персоналии: Петров Александр Пхоун Чжо. www.mathnet.ru. Дата обращения: 17 ноября 2025.
  3. Петров Александр Пхоун Чжо. НИУ ВШЭ. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  4. Петров Александр Пхоун Чжо. ИПУ РАН. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  5. База данных выпускников физического факультета МГУ. upmsu.phys.msu.ru. Дата обращения: 17 ноября 2025.
  6. 1 2 Петров Александр Пхоун Чжо. ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  7. 1 2 3 Kyaw Surname Origin, Meaning & Last Name History. FamilySearch. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  8. 1 2 Phone. Burmese Names (4 ноября 2014). Дата обращения: 7 ноября 2025.
  9. How to pronounce Kyaw. HowToPronounce.com. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  10. О некоторых сингулярно возмущенных задачах Штурма-Лиувилля : автореферат дис. кандидата физико-математических наук : 01.01.02 - Петров Александр Пхоун Чжо. — 1996.
  11. Петров, Александр Пхоун Чжо. - Асимптотическое исследование контрастных структур в нелинейных математических моделях : автореферат дис. ... доктора физико-математических наук : 05.13.18 / Петров Александр Пхоун Чжо; [Место защиты: Ин-т мат. моделирования РАН]. - Москва, 2009. - 32 с. - Search RSL (рус.). search.rsl.ru. Дата обращения: 17 ноября 2025.
  12. Петров, Александр Пхоун Чжо. Асимптотическое исследование контрастных структур в нелинейных математических моделях // disserCat. — 2009.
  13. Ссылка на статью, как на входящую в топ-цитирования Архивная копия от 24 октября 2018 на Wayback Machine базы данных «Altmetric.com»
  14. 1 2 3 Профиль Александра Пхоун Чжо Петрова в Google Scholar. Google Scholar. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  15. Сеть или текст? Факторы распространения протеста в социальных медиа: теория и анализ данных. ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  16. Как информационно-коммуникационные технологии меняют тренды в моделировании политических процессов: к агентному подходу. Политическая наука. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  17. Важна ли сетевая структура для протестной мобилизации? Результаты агентно-ориентированного моделирования. ИПУ РАН. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  18. Сравнительный анализ стратегий в модели противоборства власти и оппозиции. Math-Net.Ru. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  19. Моделирование динамики общественного внимания к протяженным процессам на примере пандемии COVID-19. Math-Net.Ru. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  20. Comparative Analysis of Strategies in the Model of a Confrontation between the Government and Opposition. ResearchGate. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  21. Modeling the dynamics of political positions: network density and the chances of minority. Math-Net.Ru. Дата обращения: 7 ноября 2025.
  22. Математики из России раскрыли секреты ведения информационных войн, РИА Новости (7 ноября 2017). Дата обращения: 17 ноября 2025.
  23. правды», Иван Ортега | Сайт «Комсомольской. Российские математики создали алгоритм победы в информационных войнах, kp.ru - Сайт «Комсомольской правды» (8 ноября 2017). Дата обращения: 17 ноября 2025.
  24. Редакционная статья "Учёные разработали новую математическую модель информационной войны" интернет-портала "Научная Россия" Архивная копия от 24 октября 2018 на Wayback Machine, 12.11.2017

Ссылки

Дополнительно по теме