Теория несовместимости

Глава 1. «Идеален во всём, да?»

Сквозь огромные окна аудитории 317 лениво падал белый свет. Первые числа декабря принесли в город не только лёгкий морозец, но и хмурые серые облака, которые нависли над университетом, будто укутывая его в зимнюю сонливость. На подоконниках местами ещё стояли пожелтевшие листья, оставшиеся с осени, но снег уже начал их подминать под себя. В холле студенты отряхивали с обуви прилипший снег, оставляя влажные следы на холодном кафельном полу.

Мария стояла у кафедры, перебирая мелки, выбирая один потемнее, чтобы формулы было лучше видно на старой, потертой доске. Сегодняшняя тема – «Методы прогнозирования рыночных процессов». Она знала этот материал наизусть, могла читать лекцию даже с закрытыми глазами, но старалась подавать информацию так, чтобы студенты действительно понимали. Пусть прогнозирование и планирование были сложными, но она ценила моменты, когда видела, как кто-то из них вдруг осознаёт логику анализа данных и восхищённо кивает, поняв сложную модель.

— Итак, — голос Марии был ровным, уверенным, но не строгим, — мы уже разобрали, какие бывают методы прогнозирования. Но важно не просто их использовать, а понимать, какой из них подходит для конкретной ситуации. Какие у нас есть основные методы?

Она сделала паузу, переводя взгляд на аудиторию. Студенты сидели в два ряда амфитеатром, кто-то заглядывал в конспект, кто-то лениво крутил в руках ручку. В первой парте привычно сидел Александр – высокий, спортивного телосложения, с лёгкой небрежностью в посадке. Он не пытался тянуть руку, но Мария знала: он уже знает ответ.

Сначала заговорил кто-то из девушек с третьего ряда, запинаясь, называя метод скользящей средней. Затем один из парней – упомянул экстраполяцию трендов. Мария кивнула, соглашаясь, но явно ожидая большего. И тогда, наконец, раздался голос Александра:

— Можно ещё использовать регрессионный анализ, если данные позволяют выявить зависимость между переменными. Также методы экспоненциального сглаживания подойдут, если мы хотим учесть динамику изменений и сгладить случайные колебания.

Мария взглянула на него. Спокойный тон, уверенность, никакой самоуверенной ухмылки, как у некоторых. Чистое знание.

— Именно, — отметила она, оставляя на доске пару вспомогательных обозначений. — Тогда давайте попробуем применить это на практике. Кто хочет выйти к доске?

Тишина. Как всегда. Никто не хочет идти разбирать пример, даже те, кто уверенно что-то записывает в тетради. И снова единственный, кто не боялся, кто спокойно мог выйти и расписать всё от начала до конца, был Александр. Он не стал ждать приглашения, просто встал, взял мел и быстрыми, уверенными движениями начал писать.

Мария на секунду задумалась. Её студенты разные – кто-то учится ради диплома, кто-то действительно погружается в предмет. Александр же выделялся тем, что совмещал всё: ум, целеустремлённость, спокойную уверенность в себе. И при этом он был совсем не ботаником. Она знала, что он играет за университетскую команду по баскетболу, что у него есть свои амбиции. В свои 20 лет он уже казался человеком, который знает, чего хочет. И это было редкостью.

Александр дописал уравнения, обернулся:

— Думаю, так. Если проверить расчёты, получится, что прогноз на следующий период будет точнее при использовании сглаживания второго порядка.

Мария взглянула на доску, проверяя логику. Всё верно. Она улыбнулась:

— Отличная работа.

С задних рядов раздался шёпот. Девушки за соседними партами что-то переговаривались, посматривая то на Александра, то на преподавательницу. Одна из них, нарочито игриво, но не слишком громко сказала:

— Идеален во всём, да?

Мария сделала вид, что не услышала, но внутри на секунду почувствовала лёгкое смущение. В конце концов, у неё никогда не было причин рассматривать кого-то из студентов иначе, чем просто студентов.

Когда пара закончилась, студенты начали неспешно собирать вещи, переговариваться между собой, некоторые задержались у доски, обсуждая расчёты. Мария вытерла доску, привела в порядок бумаги на кафедре и бросила взгляд на выходящих студентов. Александр, перекинув рюкзак на одно плечо, шёл к выходу, не торопясь. На секунду он поймал её взгляд, слегка кивнул и ушёл.

Мария вздохнула и прошла в деканат. Там уже сидели несколько коллег, обсуждая организационные вопросы.

— Ну, как там ваши гении? — поинтересовалась Ольга Сергеевна, преподаватель статистики.

— Как всегда, — улыбнулась Мария. — Одни ленятся, другие пытаются, а третьи уже давно всё знают.

— О, у вас же там этот… Как его… Александр? — Ольга многозначительно прищурилась. — Говорят, парень талантливый, да ещё и спортсмен. Девочки, наверное, за ним табунами бегают?

Мария пожала плечами:

— Он действительно умный. Очень схватывает материал, не боится брать инициативу.

— Это хорошо. Такие студенты – редкость, — кивнула коллега и вернулась к своим записям.

Мария не стала продолжать разговор, но в голове снова всплыло то лёгкое смущение, которое она почувствовала в аудитории. Она отогнала эту мысль, сосредоточившись на рабочих делах. Впереди был долгий день, и размышлять о студентах вне пары не было необходимости.

Мария сидела в деканате, перебирая страницы методических материалов, но мысли упрямо возвращались к сегодняшней паре. Она не могла сказать, что произошло что-то необычное, но тот короткий момент, когда Александр поймал её взгляд перед выходом, почему-то зацепился в памяти.