入學(xué)時間 | 項(xiàng)目時長 | 項(xiàng)目學(xué)費(fèi) |
9月 | 1年 | £21,500 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.0 | 5.5 |
托福 | / | / |
您的學(xué)歷應(yīng)為數(shù)學(xué)專業(yè)(包括聯(lián)合學(xué)位)或含有大量數(shù)學(xué)內(nèi)容的學(xué)科。如果您擁有其他同等專業(yè)資格或經(jīng)驗(yàn),也可考慮報讀該課程。接受雅思單項(xiàng)技能重考;不接受雅思在線考試。
您想培養(yǎng)眾多雇主需要的數(shù)學(xué)技能嗎?您想追隨自己的激情繼續(xù)深造數(shù)學(xué)嗎?您是否考慮在學(xué)術(shù)界或工業(yè)界從事研究工作?如果是這樣,這個學(xué)位就是為你準(zhǔn)備的。 您將在一個充滿智慧的環(huán)境中學(xué)習(xí),您可以從純數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的廣泛高級課題中進(jìn)行選擇,從而追隨自己的數(shù)學(xué)興趣。您將培養(yǎng)自己的研究技能,并在我們的專家教師的支持下,在碩士論文中深入探索自己選擇的領(lǐng)域。 我們在蘇塞克斯大學(xué)的研究在以下不同領(lǐng)域的當(dāng)前發(fā)展中發(fā)揮著重要作用: 分析和偏微分方程; 數(shù)學(xué)物理; 應(yīng)用于生物學(xué)的數(shù)學(xué); 數(shù)值分析和科學(xué)計算; 概率與統(tǒng)計。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 畢業(yè)論文(數(shù)學(xué)) | Dissertation (Mathematics) |
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 高級數(shù)值分析(L.7) | Advanced Numerical Analysis (L.7) |
2 | 金融數(shù)學(xué)(L.7) | Financial Mathematics (L.7) |
3 | 函數(shù)分析(L.7) | Functional Analysis (L.7) |
4 | 數(shù)學(xué)生物學(xué)導(dǎo)論 | Introduction to Mathematical Biology |
5 | 線性統(tǒng)計模型(L7) | Linear Statistical Models (L7) |
6 | 測度論及其應(yīng)用(L.7) | Measure Theory with Applications (L.7) |
7 | 偏微分方程 | Partial Differential Equations |
8 | 概率模型(L7) | Probability Models (L7) |
9 | 通過 Python 編程 | Programming through Python |
10 | 拓?fù)鋵W(xué)和高級分析(L7) | Topology and Advanced Analysis (L7) |
11 | 連續(xù)介質(zhì)力學(xué)(L7) | Continuum Mechanics (L7) |
12 | 動力系統(tǒng) | Dynamical Systems |
13 | 金融投資與公司風(fēng)險分析 | Financial Invest & Corp Risk Analysis |
14 | 金融投資組合分析 | Financial Portfolio Analysis |
15 | 機(jī)器學(xué)習(xí)與健康統(tǒng)計(L7) | Machine Learning and Statistics for Health (L7) |
16 | 金融和工業(yè)數(shù)學(xué)模型 | Mathematical Models in Finance and Industry |
17 | 蒙特卡羅模擬(L7) | Monte Carlo Simulations (L7) |
18 | 偏微分方程的數(shù)值解法(L.7) | Numerical Solution of Partial Differential Equations (L.7) |
19 | 擾動理論和變分微積分 | Perturbation theory and calculus of variations |
20 | 隨機(jī)過程(L.7) | Random processes (L.7) |
21 | 統(tǒng)計推斷(L.7) | Statistical Inference (L.7) |
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