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专业介绍
理学硕士课程旨在为学生提供数学和统计学领域的强化进阶教育，为博士研究或就业市场做准备。学生可以关注“数学”方向或“统计”方向。
细方向：
数学
元胞自动机，离散动力系统和复杂网络
求解代数和微分系统的计算方法
密码学
图论与算法博弈论
数学物理学与广义相对论
数学教育
非线性功能分析及其在优化，
博弈论，数学经济学和微分系统中的应用
概率与测度理论
偏微分方程的孤子和可积性
对称性分析和计算机代数应用于非线性
微分方程
统计（还包括数据科学）
统计推断方法与应用
计算方法及其在随机模型中的应用
马尔可夫链蒙特卡罗算法的收敛性和效率
机器学习
预测生物学/生态学
课程内容
数学
列出a核心课程：
图论
矩阵组和线性表示
清单b核心课程：
代数和微分系统的math 5p20计算方法
功能分析
偏微分方程
非核心课程：
孤子
高级代数结构
遍历性，熵和混沌
算法博弈论
非线性功能分析
微分几何与数学物理
拓扑
密码术
技术和数学教育
统计数据
核心课程：
采样理论
非参数统计
线性模型
时间序列分析和随机过程
数学统计推断
多元统计
非核心课程：
计算统计
高级统计
理学硕士统计研讨会
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庞煜
