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研究领域

概述

概述

在选择数学专业之前,学生必须完成或证明以下内容:

  1. 一封寄给数学课程主任的意向信。
  2. 下列其中一项:
    1. MAT 130,微积分预备,或
    2. MAT 150,微积分I,或
    3. 在MAT 205,微积分II中取得C或以上的成绩。
  3. 累积平均绩点达2.5或以上。
  4. 学生数学老师的推荐信。这封信的重点是学生的创造力和潜力,作为一个蓬勃发展的数学专业。

数学文学学士学位为学生提供数学和统计学的基础,为他们广泛的职业和教育机会做好准备。

课程及要求

需求概述

2022 - 2023
核心课程 43
Pre-Major课程 1
主修及相关课程 45-48
免费选修课程 28-31
总计 120

专业预科4学时

MAT 130: 3小时计入普通课程要求,取代GSR 104

在大一期间拍摄:

本课程强调函数概念的意义及应用。它涵盖多项式,有理,指数,对数和三角函数及其图形,三角恒等式。通过MAT 125和126等同于通过MAT 130。

必修数学课程39-42学时

MAT 451: EDU 648可以代替MAT 451。

极限过程,包括极限的概念,连续性,微分,自然对数和指数函数,以及函数的积分。将讨论物理问题的应用。

积分、逆函数和双曲函数的应用。积分技巧,数列,数列和函数,泰勒级数。

向量,偏导数,多重积分,线积分,格林定理,散度定理,斯托克斯定理。应用于物理问题。

函数原理与证明技术的研究。主题将包括陈述、推论、证明、充要条件、对位、归纳法、集合、关系、函数、基数、可除性、素数、同余、费马定理、计数原理、排列、变异、组合、二项式系数、图、平面图和有向图,以及图着色。

本课程从理论和实践的角度涵盖了向量空间、线性变换、线性方程组和矩阵代数的基本概念。结果将通过数学和物理例子加以说明。重要的代数(例如,行列式和特征值),几何(例如,正交性和谱定理),和计算(例如,高斯消去和矩阵分解)方面将被研究。

本课程是MAT 314两学期序列的第一部分,重点是基本概率。它涵盖了描述性统计,样本空间和事件,概率公理,计数技术,条件概率和独立性,离散和连续随机变量的分布,联合分布,和中心极限定理。

本课程是MAT 313两学期课程序列的第二部分,重点是应用统计学。它涵盖了基本的统计概念,数据的图形显示,抽样分布模型,假设检验和置信区间。使用统计软件包。

一阶和一阶常微分方程,高阶常系数线性常微分方程,解的性质。

欧几里得几何、非欧几里得几何和其他几何的概论。重点将放在形式公理系统上。

一种对组、环和字段的公理化处理,它在具体例子和抽象概念到一般情况之间架起桥梁。

这是一个为期一学期的实习,学生在课程讲师和现场专业人员的监督和指导下,在应用数学或统计环境中工作至少60个小时。

本课程是MAT 456两学期课程序列的第一部分。本课程涵盖一元及多元函数微积分的理论方法。极限,连续性,可微性,Reimann可积性,序列,级数,轮廓积分。

本课程适用于STM专业最后一年的学生。学生将产生两个主要产品:(1)国家或私人机构的资助提案和(2)跨学科小组项目。此外,学生们还将讨论未来的职业规划,考察不同聋人科学家对科学的贡献,并就科学伦理和科学素养进行讨论。

选修数学6学时

从以下选项中选择:

从古代到现代的数学史概览。

整数性质的研究。整数的可除性,质数和最大公约数,同余性,欧几里得算法,欧拉π函数,基本方程的二次互易性和整数解,丢片图方程,密码学和素数检验的应用。

这是密码学的入门课程。它涵盖了经典密码系统,香农的完美保密,分组密码和高级加密标准,RSA密码系统和分解整数,公钥密码学和离散对数,线性和微分密码分析。

本课程涵盖线性规划、单纯形算法、对偶理论和敏感分析、网络分析、运输、分配、博弈论、库存理论和排队理论。

数值微分,积分,插值,数据逼近,函数逼近,求解非线性方程的迭代方法,常微分方程和偏微分方程的数值解。

本课程涵盖统计技术,并应用于实际情况中遇到的问题类型。这些主题包括分类数据分析、简单线性回归、多元回归和方差分析。使用统计软件包。

这是复分析的入门课程。复数代数、解析函数、轮廓积分、柯西积分公式、残数与极点理论、泰勒与洛朗级数。

本课程是MAT 455两学期课程序列的第二部分。本课程涵盖一元及多元函数微积分的理论方法。极限,连续性,可微性,Reimann可积性,序列,级数,轮廓积分。

本学科的专题,主要为主修或副修的高年级学生设计。学生可以多次参加495专题,只要主题不同。

项目的结果

能够以书面形式和美国手语讨论数学和统计概念。

展示对代数,微积分,几何和统计学核心领域的分析基础的理解。

展示微积分,统计学和线性代数的计算技术能力,包括通过软件的使用。

通过探索数学和统计学的应用,历史,在可重复和严格的定量研究,道德决策和职业机会中的重要性,展示对数学和统计学领域的理解。

对数据的收集、分析和解释的重要性以及对个人健康选择、社区内的公民话语和/或公共政策问题的循证决策的理解。

就业前景

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