| 数学分析(3-1) | 《数学分析》课程是面向信息与计算科学和数学与应用数学专业学生的一门主干基础课和必修课。本课程的目的是使学生系统地获得实数及极限理论，微积分，无穷级数等方面的基本概念，基本理论和基本运算方面的知识，为后继课程的学习打下坚实的基础。同时通过本课程的教学，培养学生的抽象思维能力，逻辑推理能力，空间想象能力，锻炼和提高学生的自学能力，提高学生综合运用数学知识去分析实际问题与解决实际问题的能力。 |
| 高等代数(2-1) | 高等代数是数学各专业的最重要的基础课程之一，也是理论性很强的一门数学基础课，其思想和方法已经渗透到数学的各个领域。它既是这些专业后续课程的基础，又是数学理论支撑应用的生动体现。它分为高等代数（2-1）和高等代数（2-2）。本课程的目的是使学生掌握代数的基本概念、理论、方法和技能，培养和提高学生的逻辑推理能力、抽象思维能力和运算能力，提高学生的数学素养。 高等代数（2-1）在本科一年级第一学期开设。通过本课程的学习，要求学生掌握多项式、行列式、线性方程组、线性子空间，矩阵的秩与运算等方面的系统知识，从而为后继课程（如近世代数、数论、离散数学、计算方法、偏微分方程、泛函分析等）提供一些所需要的基础理论和知识；并为今后进一步学习专业课打下良好的基础。 |
| 空间解析几何 | 空间解析几何是数学各专业的基础课程之一，其思想和方法已经渗透到很多领域。本课程通过向量来建立坐标系，利用代数的方法研究几何问题，研究空间的直线和平面的位置关系、常见曲线和曲面等几何图形的性质，以及二次曲线、曲面的一般理论。本课程的目的是使学生掌握解析几何基本概念、理论、方法和技能，使学生受到几何直观和逻辑推理等方面的训练，培养和提高学生的空间想象能力和解决问题的能力，为学习后续课程打下良好的基础。 |
| 数学分析(3-2) | 《数学分析》课程是面向信息与计算数学和数学与应用数学专业学生的一门主干基础课和必修课。本课程的目的是使学生系统地获得实数及极限理论，微积分，无穷级数等方面的基本概念，基本理论和基本运算方面的技能，为后继课程的学习打下坚实的基础。同时通过本课程的教学，培养学生的抽象思维能力，逻辑推理能力和空间想象能力，锻炼和提高学生的自学能力，培养学生掌握分析问题和解决问题的思想方法。 |
| 高等代数(2-2) | 高等代数是数学各专业的最重要的基础课程之一，也是理论性很强的一门数学基础课，其思想和方法已经渗透到数学的各个领域。它既是这些专业后续课程的基础，又是数学理论支撑应用的生动体现。它分为高等代数（2-1）和高等代数（2-2）。本课程的目的是使学生掌握代数的基本概念、理论、方法和技能，培养和提高学生的逻辑推理能力、抽象思维能力和运算能力，提高学生的数学素养。 高等代数（2-2）在本科一年级第二学期开设，它的主要内容为线性代数的抽象部分。通过本课程的学习，要求学生掌握二次型、线性空间、线性变换、欧氏空间与双线性函数等方面的系统知识，从而为后继课程（如近世代数、数论、离散数学、计算方法、偏微分方程、泛函分析等）提供一些所需要的基础理论和知识；并为今后进一步学习专业课打下良好的基础。 |
| 离散数学 | 离散数学是计算机科学及相关学科的一门重要的专业基础课，离散数学涉及的数学领域非常广，同时与计算机科学和相关学科关系非常密切，是计算机有关课程的基础。通常研究的领域包括：数理逻辑、集合论、代数结构、关系论、函数论、图论、组合学、数论等。主要介绍离散数学的各个分支的基本概念、基本理论和基本方法。这些概念、理论及方法大量地应用到诸多课程中，如数学建模、数字电路、编译原理、数据结构、操作系统、数据库系统、算法的分析与设计、人工智能、计算机网络等，同时该课程十分有益于概括抽象能力、逻辑思维能力、归纳构造能力的提高，十分有益于严谨完整、规范的科学态度的培养。通过离散数学的学习，培养学生的抽象思维和逻辑推理能力，使学生具有较强的独立学习和工作的能力，为学生今后从事信息科学各方面的工作提供重要的工具。 |
| 数学基础实践 | 课程性质：本课程是信息与计算科学专业和数学与应用数学专业的必修课。 主要教学内容：分为两部分，第1部分是C++语言程序设计：C++常用的语法，包括基本语法、函数、数组、字符串、指针、结构体等；结构化程序设计与C++程序实现，包括算法设计工具、三种基本结构的算法设计与程序实现；面向对象的程序设计方法；输入输出格式控制，文件的应用；高质量程序的编写原则。 第2部分是MS Office应用，包括字处理软件Word、电子表格Excel和幻灯片PowerPoint的应用，文档格式设置、排版、页面设置、使用模版、文档打印、工作表基本操作、数据输入、数据编辑、单元格设置、数据处理、创建幻灯片、设置动画与多媒体、设计母版、演示文稿的放映与发布。 课程教学目标：使学生掌握C++语言的常用语法，培养学生的算法设计能力，提高学生的编程水平，培养学生掌握编程原则和养成良好的编程风格，培养学生编程求解一些基本数学问题的能力。 |
| 数学分析(3-3) | 《数学分析》课程是面向信息与计算科学和数学与应用数学专业学生的一门主干基础课和必修课。本课程的目的是使学生系统地获得实数及极限理论，微积分，无穷级数等方面的基本概念，基本理论和基本运算方面的知识，为后继课程的学习打下坚实的基础。同时通过本课程的教学，培养学生的抽象思维能力，逻辑推理能力，空间想象能力，锻炼和提高学生的自学能力，提高学生综合运用数学知识去分析实际问题与解决实际问题的能力。 |
| 数学实验 | 数学实验能够把数学知识、数学建模、计算机应用结合起来融为一体，其内容主要包括MATLAB软件基础、一元函数微积分学及其应用、多元函数微积分学及其应用、常微分方程、矩阵计算、线性方程组、数据分析及其应用和工程实践中的数学问题等内容。目的是调动学生学习的主动性，提高学生运用所学知识建立数学模型并利用计算机解决实际问题的能力，增强创新意识，使学生在科学研究方面得到初步的训练，培养学生实践能力和综合素质 |
| 常微分方程 | 常微分方程是数学与应用数学专业和信息与计算科学专业的重要基础课，是整个数学课程体系中一个重要组成部分。他以数学分析、高等代数为基础，研究物理、生物、工程、医学和金融领域中的许多原理和规律，是解决各种实际问题的最基本的数学理论和方法。同时，常微分方程也是许多后续课程，如数学建模、偏微分方程和数学物理方程等的基础，是承前启后的重要环节，对训练学生分析问题和解决问题的能力起重要作用。 本课程系统讲授常微分方程的基本概念、基本理论和基本方法，并介绍一些实际应用。课程内容包括微分方程基本概念、一阶微分方程的初等解法、解的存在唯一性定理、高阶微分方程的一般理论和求解方法、二阶变系数微分方程的幂级数解法和拉普拉斯变换法、线性微分方程组的一般理论和求解方法，以及应用微分方程模型分析和解决实际问题。 通过本课程的学习，要求学生掌握常见类型的一阶微分方程的解法，熟练掌握高阶微分方程和线性微分方程组的解法，了解方程解的存在唯一性定理的实质。进一步地，培养学生的理论分析能力和计算推导能力，培养利用所学知识分析问题和解决实际问题的能力。同时，使学生初步掌握用英语表达数学内容的方法，提高学生的英语应用能力。 |
| 大学物理(2-1) | 《大学物理》是高等学校理工科专业学生一门重要的通识性必修基础课。本课程所教授的基本概念、 基本理论和基本方法是构成学生科学素养的重要组成部分，是一个科学工作者和工程技术人员所必备的。 《大学物理》在为学生系统地打好必要的物理基础，培养学生树立科学的世界观，增强学生分析问题和解决问题的能力，培养学生的探索精神和创新意识等方面，具有重要作用。 本课程主要讲授力学、机械振动与机械波、热学、光学、狭义相对论等物理学各分支内容。 |
| 概率论 | 《概率论》是数学与应用数学专业的必修课、学科基础课程。它是研究随机现象及其统计规律性的数学学科，其内容丰富，应用广泛。 主要教学内容包括：随机事件的关系与运算，概率的性质，全概率公式，事件独立性，随机变量分布函数的性质，离散型随机变量的分布律，连续型随机变量的分布密度，常用分布，多维随机变量，随机变量的数字特征，特征函数与中心极限定理。 通过该课程的教学，能够使学生掌握概率论的基本概念、基本知识和基本方法，熟悉利用Matlab软件进行概率计算，培养学生运用随机方法分析和解决实际问题的能力，为后续课程的学习打下坚实基础。 |
| 数值计算方法 | 科学计算与理论研究及物理实验相并列, 成为当今世界科学活动的第三种手段。本课程提供了解并掌握现代科学计算中常用的数值计算方法及其基本原理，特别是现代计算机上实用的计算方法的基本内容。本课程也强调各种方法的基本思想的阐述。其主要教学内容分两个方面：基本原理与计算方法部分、数值试验部分。全部教学内容包括数值逼近、数值代数与常微分方程初值问题的数值解法三部分以及应用所给算法进行相应的语言编程和数值试验。 |
| 大学物理(2-2) | 《大学物理》是高等学校理工科专业学生一门重要的通识性必修基础课。本课程所教授的基本概念、 基本理论和基本方法是构成学生科学素养的重要组成部分，是一个科学工作者和工程技术人员所必备的。 《大学物理》在为学生系统地打好必要的物理基础，培养学生树立科学的世界观，增强学生分析问题和解决问题的能力，培养学生的探索精神和创新意识等方面，具有重要作用。 本课程主要讲授电磁学、量子物理等物理学各分支内容。 |
| 大学物理实验 | 大学物理实验实行全面开放式实验教学，是各工科专业和部分理科专业学生进行实验基本训练的一门独立的必修课程，是学生进入大学后接受系统实验知识、实验方法、实验技能训练的开端和进行科学实验训练的重要基础。通过本课程的学习，使学生初步掌握科学实验的思想、基本方法与主要过程，培养与提高学生基本的科学实验技能、从事科学实验的基本素质，培养科学精神；提高学生的独立实验能力、分析与研究能力、理论联系实际能力以及实验创新能力，为后续课程和今后工作打下良好的实验基础。 |
| 数学建模 | 数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构。数学建模就是运用数学的思想方法、数学的语言去近似地刻画一个实际研究对象，构建一座沟通现实世界与数学世界的桥梁，并以计算机为工具应用现代计算技术达到解决各种实际问题的目的。本课程的教学内容主要包括：线性规划，整数规划，非线性规划，图论与网络分析，插值与拟合，微分方程建模，数理统计分析，时间序列，支持向量机，多元分析，现代优化算法等模型与算法。 |
| 数学建模课程设计 | 《数学建模课程设计》作为数学建模课程的实践训练延伸，重在通过课程设计实践环节，进一步训练学生利用数学建模知识解决开放性、综合性实际问题的能力，培养学生自主学习、编程能力和创新性的一门实践类课程，主要实践训练内容包括：综合评价和决策问题、数据分析与综合性预测问题、综合性数模竞赛题目训练。 |
| 数值计算方法课程设计 | 本课程设计是在学生学习《数值计算方法》课程后，进行的一次针对数值算法编程的综合训练。其目的在于巩固提高、拓展补充《数值计算方法》课程学习到的各种数值算法，加深对数值计算方法的理解，提高学生的MATLAB编程能力和应用数值计算方法解决工程与科学计算实际问题的能力。本课程设计主要内容包括《数值计算方法》课程中讲授的各种数值计算方法的编程实现，并提供一些扩展问题，对学生的编程能力进行提升。 |
| 数理统计 | 《数理统计》是数学与应用数学专业的必修课、专业核心课程。它是研究如何有效的收集、整理、分析带有随机性影响数据的一门统计学科。主要研究内容有：总体，样本，统计量，三大统计分布，正态总体的抽样分布，点估计，矩估计，极大似然估计，点估计的评判标准，一致最小方差无偏估计，贝叶斯估计，区间估计，假设检验，单个正态总体均值与方差的假设检验，两个正态总体均值差与方差比的假设检验，非正态总体参数的假设检验，卡方拟合优度，似然比检验，一元线性回归分析，多元线性回归分析。 通过该课程的教学，能够使学生掌握数理统计的基本概念、基本知识和基本方法，熟悉多种统计量的Matlab计算，培养学生学会分析数据处理数据的能力，为后续课程的学习打下坚实基础。 |
| 最优化方法 | 最优化方法是一门重要又实用的专业课程。该课程主要向学生介绍一些经典的优化算法及相关理论知识，主要包括求解线性规划模型、无约束非线性规划模型和约束非线性规划模型的优化算法等。通过该课程的学习，学生不但可以掌握一些经典又常用的优化算法的基本原理及其优缺点，正确运用他们求解一些优化问题，还能够领悟到构建和优化一般优化算法的主要思想，以及如何发现问题、分析问题和解决问题的基本方法。这些无疑对学生今后从事创新性的工作和研究都有很大的帮助。 |
| 复变函数 | 复变函数论（也称复分析），是一门古老而又重要的数学分支，是数学与应用数学、信息与计算科学等专业的重要基础课，是数学分析的后续课程。它内容丰富，在自然科学和工程技术等方面都有着非常广泛的应用，是解决诸如流体力学、热学、电磁学、和平面弹性力学等的有力工具。复变函数的主要内容包括复数及其运算；复变函数和调和函数的基本概念及其性质，特别是解析函数及其相关性质；复变函数的积分，柯西积分定理和柯西积分公式；解析函数的级数表示；留数理论及其应用等。通过该课程的教学和学习，学生能够掌握复变函数的基本理论和方法，获得利用相关知识作为有力工具，独立地分析和解决有关理论和实际问题的能力。该课程为进一步学习其他课程，并为将来从事教学和科研以及其他实际工作打下坚实的基础。 |
| 数理方程 | 《数理方程》主要讲述包括数学物理方程的定解问题的求解方法及偏微分方程的一些基本理论和解题技巧。主要内容包括：偏微分方程的基本概念及二阶线性偏微分方程的化简与分类；三个典型数理方程定解问题的推导、解法和适定性；Fourier变换和 Laplace变换求解三类定解问题。通过本课程的学习，培养学生利用数理方程解决学技术和工程实际问题的能力，提高学生的自学能力。 |
| 数据分析与统计软件 | 《数据分析与统计软件》是数学与应用数学专业的核心必修课程。它是一门以概率论与数理统计和计算机软件为基础，关于数据的分析描述和推断（学习）的科学，是数据科学的基础内容。它已广泛应用到自然科学、工程技术、经济金融和社会科学的许多领域中，与大数据分析和人工智能密切相关。该课主要内容有：统计软件R(Python)基础知识，探索性数据分析，回归分析，分类分析，机器学习的回归分类方法，聚类分析，主成分分析。通过教学，能够使学生掌握数据分析的基本理论和常用的多元数据分析方法，掌握R（Python）软件在数据分析中的使用，了解现代数据分析的新进展，培养学生发现和解决数据科学领域实际问题的能力以及数据思维和计算思维能力，为将来研究和实际工作打下必要基础。 |
| 数值模拟实训 | 数值模拟实训是一门关于微分方程数值算法程序实践的课程，是高等院校理工科本科专业的一门重要实践课程，被广泛应用于自然科学中的各个领域。本课程主要包含以下内容：偏微分方程的有限差分算法、有限元算法、间断有限元算法及区域分解并行算法程序设计及实践。通过本课程的学习，使学生系统掌握科学计算的理论知识，具备根据模型进行算法设计的能力，培养创新精神，训练创新思维，培育创新实践能力、科学研究能力和技术开发能力。 |
| 专业综合实训 | 《专业综合实训》是数学与应用数学和信息与计算科学专业的一门专业必修课。通过前期课程的学习，该专业学生掌握了数学科学、计算机科学和信息科学等方面的基础理论，具备了相应的专业技能。设置本次综合实训，目的是培养学生将所学的专业知识应用于实践的能力，培养他们综合分析问题、解决问题的能力。专业综合实训引入软件工程的思想，内容主要涉及Python程序设计的基础知识、Python数据库应用开发、python数值计算、Python GUI编程及网络应用等，通过本次实训，学生应具备Python数据库编程、数值计算和网络编程等方面的能力，具备编写标准软件文档的能力。 |
| 毕业设计 | 《毕业设计》是数学与应用数学专业的重要的实践教学环节，也是对学生四年学习的一个考核。通过毕业设计，使学生能够把所学的知识融会贯通，会应用所学的知识去分析问题和解决实际问题，掌握科学研究的方法和科学论文的写法，提高学生的科研能力。要求学生在指导教师的指导下完成毕业课题，按照学校和学院所要求的格式撰写毕业论文，学生在毕业设计过程中要综合运用所学的基础理论、基本技能和专业知识分析问题和解决问题，写出有较高水平的毕业论文。 |
| 数据结构与算法 | 本课程是信息与计算科学专业的必修课，是数学与应用数学专业的选修课，是信息与计算科学专业的重要的专业课。 主要教学内容：研究数据的逻辑结构及其操作的表示和实现、算法设计的思想策略。包括线性结构(线性表、栈、队列)、树形结构(二叉树、树、森林)、图结构的存储方式、基本操作、常用算法的实现及其应用问题求解；查找算法(顺序查找、折半查找)；排序方法(直接插入排序、简单选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等)；算法设计的常用策略，包括递归与分治策略、动态规划、回溯法、分支限界法等，一些典型问题算法设计例子。 课程教学目标：培养学生的数据抽象能力、算法设计能力，综合应用本课程知识求解实际的能力，提高学生的软件开发能力。为从事IT等相关行业的软件软件开发奠定基础。 |
| 随机过程 | 随机过程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程，是数学与应用数学专业的专业选修课程。随机过程是研究客观世界中随机演变过程规律性的学科，主要研究对象为随时间变化的随机现象，通常被视为概率论的动态部分。本课程主要包含以下内容：随机过程的基本概念及分类，有限维分布、数字特征与特征函数，泊松过程，平稳过程与马尔科夫过程等随机过程的基本内容。通过本课程的学习，使学生掌握随机过程的基本理论与方法，并能利用所学知识对一些简单的随机现象进行建模和分析，培养学生运用随机过程方法分析和解决实际问题的能力。该课程为进一步学习其他课程，并为将来从事教学和科研以及其他实际工作打下坚实的基础。 |
| 近世代数 | 近世代数是数学与信息科学专业的一门重要的基础课，在数学的其他分支和自然科学的许多部门里都有重要的应用。 人们在研究和考察现实世界中的各种现象或过程时往往要借助于数学模型，所谓数学模型就是针对某个具体问题选用适宜的数学结构去进行较为确切的描述。代数系统则是一类特殊的数学结构，它是由集合上定义若干运算而组成的系统。而近世代数的主要内容就是研究代数系统的结构。具体来讲，是按照某些原则，对各种代数系统进行有意义的分类，从而研究同一种类的代数系统所具有的共同的规律，以及不同代数系统直接可能存在的某种联系及规律。 本课程的教学目标是使学生系统掌握数学科学的基本概念和基本理论，形成比较完整的学科基础知识结构，培养学生的逻辑思维能力、抽象思维能力。具体来讲，通过对该课程的学习，使学生掌握群、环、域等代数系统的结构，提高学生分析问题和解决问题的能力，为更加深入的研究和应用数学工具打下理论基础。 |
| 实变函数 | 实变函数是现代数学领域的理论基础，是数学与应用数学、信息与计算科学专业的一门重要专业基础理论课。它是数学分析课程的继续和深化，又是学习概率论和泛函分析等课程的基础，更是后期研究近代分析的理论基础。 实变函数的主要研究对象是定义在可测集上的可测函数，并细致剖析其可积性和可微性。实变函数的核心内容是测度和积分理论，重点内容是测度论的知识，n维欧式空间上的Lebesgue测度和Lebesgue积分，兼顾抽象理论的磨合。 通过本课程的学习，全面提升学生的数学思想、数学技巧和数学抽象思维的能力, 掌握近代抽象分析的基本思想，系统地获得测度理论、函数的可测性概念、Lebesgue积分理论等实变函数的基础理论知识，深刻培养学生抽象思维及逻辑推理能力，为进一步学习现代数学理论打下坚实的基础。 |
| 分析与代数选讲 | 本课程的主要内容是数学分析选讲和高等代数选讲，并按若干专题进行深化讲解。 本课程在数学分析、高等代数等先修课程基础上，进一步深化分析和代数的有关数学思想，提升学生的数学素养，开阔学生视野，培养学生阅读相关外文文献的能力，为学生从事科研相关工作打下基础。 |
| 泛函分析 | 泛函分析是现代数学的一个较新的重要分支，是高等学校数学与应用数学专业、信息与计算科学专业的一门重要专业课。泛函分析的概念和方法已经渗透到数学的各个分支，并日益广泛地应用于图像处理，动力系统，工程技术等领域。本课程主要介绍线性泛函分析，使学生理解度量空间、赋范空间和巴拿赫空间的概念。掌握巴拿赫空间的基本性质、线性算子和线性泛函的基本知识；掌握逆算子定理、闭图象定理、一致有界性定理和哈恩-巴拿赫定理；理解共轭空间、自反空间等概念。掌握希尔伯特空间的基本性质、希尔伯特空间正交化方法、投影定理及其应用。通过该课程的学习，使学生掌握泛函分析的基本理论和方法，学会综合运用代数、分析和拓扑理论处理问题的方法，为学习现代数学理论及开展科研工作打下必要的基础。 |
| 并行计算与分布式计算 | 《并行计算与分布式计算》是数学与应用数学专业的一门专业选修课。本课程以并行计算为主题，结合大数据和人工智能中常用的一些典型的计算问题，掌握并行计算和分布式计算的基本原理与方法。通过本课程的学习，学生自主选择课题，利用并行计算和分布式计算工具进行并行算法设计与程序开发，形成研究报告。本课程内容主要包括并行计算与分布式计算基础知识、 基于OpenMP的CPU共享内存并行计算、基于MPI的CPU多节点并行计算、基于CUDA的GPU多核并行计算、基于Hadoop的分布式并行计算和基于Spark的分布式并行计算，内容注重实践性和实用性，可提升学生编写并行程序的能力。 |
| 矩阵理论与计算 | 本课程以介绍矩阵论中的基本理论和实用矩阵计算方法为主线，同时包含矩阵分析的基本内容。以矩阵论的应用为背景，注重基本概念和原理，重点介绍常用的矩阵论方法和应用，淡化理论推导，要求学生掌握矩阵的分解、奇异值分解等数据处理技术等，以及矩阵特征值，矩阵微积分等内容。通过对本课程的学习，使学生进一步掌握以矩阵为基本的数学工具的思想方法，从而提高分析问题与解决实际问题的能力。 |
| 动力系统初步 | 动力系统在实际中有着广泛的应用，凡是与变化率有关的问题几乎都可以用动力系统来研究。为了弄清一个实际系统随时间变化的规律，需要讨论微分方程解的性态，通常有三种主要的方法：（1）求出方程的解析解；（2）求方程的数值解；（3）对解的性态进行定性分析。三种方法各有其特点和局限性，在对方程的研究中它们相互补充、相辅相成。考虑到对动力系统的初步认识，本课程主要介绍定性分析的基本理论和方法，也就是不求解微分方程的解析解或者数值解而研究时间趋于无穷时解的渐近性态，其内容包括定性理论和稳定性理论以及在物学、生态学、传染病学等学科的应用举例。通过本课程的学习，使学生掌握动力系统的基本理论，培养学生运用动力系统理论和方法分析和解决实际问题的能力。 |
| 微分方程数值解 | 本课程着重介绍偏微分方程数值求解的有限差分方法，主要讲解一些基本概念，差分格式的构造方法，边值条件的处理方法，稳定性与收敛性分析等。通过本课程的学习，要求学生对椭圆型、抛物型和双曲型方程及其边界的数值处理有一个全面系统的掌握，并能够应用所学方法灵活处理科学与工程计算中广泛应用的微分方程，了解偏微分方程数值解法的一些最新应用及进展，为用数值方法解决一些复杂问题奠定必要的数学基础。 |
| 有限元及其程序设计 | 本课程是为数学与应用数学专业设计的一门选修课程。有限元方法是求解微分方程数值解的两种主要方法之一(另一种是有限差分方法), 被广泛应用于科学研究和工程计算中。课程的主要内容有：广义导数、索伯列夫空间初步、微分方程初边值问题的变分问题、有限元空间的构造、有限元方程的建立和求解、误差分析、程序设计以及数值实验等。 本课程的教学目标是综合应用数学专业的知识, 例如, 数学分析(微积分理论等)、线性代数 (线性空间、内积空间、矩阵理论和二次型)、计算方法 (数值积分、数值微分、多项式插值、方程组的求解方法)、 数理方程(微分方程模型问题和解析解)，Matlab或其他程序设计语言 等, 学习和掌握有限元方法的思想、理论和方法，理解有限元分析的内容，掌握有限元方法的程序设计方法和技巧, 提高公式推导能力、计算能力和程序编写能力, 为进一步从事计算数学研究和有限元工业软件的应用和开发打下基础。本课程充分体现了计算数学的一个特点: 连接数学与工业应用的桥梁, 也是提升计算数学专业知识和能力的高端课程。 |
| 现代密码学 | 现代密码理论是现代信息安全技术的理论基础和核心。它包含两个密切相关的方面，其一是密码编码学，研究如何设计好的密码方案和密码协议；其二是密码分析学，研究攻破一个密码系统的途径，恢复被隐蔽信息的本来面目。本课程的主要目的是让学生学习和了解密码学的一些基本概念。具体来讲，通过本课程的学习，使学生理解古典密码体制、分组密码体制、公钥密码体制、流密码、数字签名和密码协议的基本概念、基本理论以及基本运算，领会密码体制设计与分析的基本思想与方法，了解密码产品的基本工作原理，从而培养学生在实践中解决问题的能力。本课程属于信息与计算科学专业的专业课程，是数学在信息安全中的一个重要应用，是一门理论性和应用性很强的课程。 |
| 人工智能 | 本课程是数学与应用数学专业的限选课。 主要教学内容：人工智能是数学与应用数学专业的限选课。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的智能，使得计算机更好得为人类服务。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。 课程教学目标：《人工智能》课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。 |
| 多元统计分析 | 《多元统计分析》是数学与应用数学专业的选修课程。它是一门以概率论与数理统计为基础，关于多元数据统计推断的理论和方法的一门统计学分支，内容丰富，应用广泛。已应用到自然科学、工程技术、经济金融和社会科学的许多领域中，与现代数据挖掘、机器学习和大数据分析密切相关。该课讲授连续型多元统计分析，主要内容有：多元描述统计，矩阵代数，多元正态分布及参数估计，多元正态总体参数的假设检验，因子分析，对应分析，典型相关分析，多维标度分析与高维统计介绍。通过教学，能够使学生掌握多元统计的基本理论和常用的多元统计分析方法并能用统计软件实现计算，了解现代多元统计分析的新进展，培养学生分析和解决统计学和数据科学领域实际问题的能力以及数据思维能力，为将来研究和实际工作打下必要基础。 |
| 大数据分析与挖掘 | 大数据分析与挖掘的主要任务是从大量数据中发现潜在有用的知识和数据模式，是统计学、计算机科学、机器学习等多门学科的交叉学科。本课程是数据科学与大数据技术专业必修课，信息与计算科学专业选修课，将系统介绍大数据分析与数据挖掘的基本概念和经典方法，主要内容包括：数据预处理、线性模型、决策树、聚类分析、核方法等。通过本课程的学习，学生能掌握大数据分析与数据挖掘的基本算法及其原理，具备分析和建立大数据模型的能力，完成基本的数据挖掘任务。 |
| 统计计算 | 统计计算这一学科方向可以看成是数理统计、计算数学和计算机科学三者的结合。随着计算机技术的发展，为了更好的应用数理统计方法来解决实际问题，人们开始越来越多的关注如何应用计算机来更快更好的完成各种统计数据的分析处理工作，从而出现了统计计算这一方向。在当今的信息时代，海量数据在各行各业中不断涌现，更使得当代统计应用离不开计算，因此统计计算在相关本科专业教学中占有越来越重要的地位。 本课程主要讲授一些基本统计计算方法，包括随机数的产生与检验，随机模拟方法，刀切法和自助法，混合模型与EM算法，MCMC等，还包括试验设计简介，力求把统计思想、统计计算方法和计算机程序实现相结合，通过上机实践使学生掌握应用统计计算方法解决实际问题的全过程。通过本课程的学习，学生应能掌握处理随机数据的常用统计计算方法，具备解决相关实际问题的能力。另外，本课程采用双语教学，旨在提高学生的国际视野，了解和掌握相关的专业英文词汇和表达。 |
| 时间序列分析 | 《时间序列分析》是研究和揭示时间序列数据的相关关系的统计学科，是数学与应用数学专业的一门专业选修课，是该专业应用统计方向的一门重要的基础理论课。该课程系统介绍时间序列数据建模和统计分析方法，内容包括时间序列的预处理、平稳时间序列分析、非平稳序列的随机分析、非平稳序列的确定性分析、多元时间序列分析等。该课程是培养学生运用时间序列分析方法分析和解决实际问题、培养学生创造性思维能力的有力工具。通过该课程的学习，应使学生理解时间序列分析的基本概念，掌握它的基本理论和方法，从而培养学生运用时间序列分析和解决实际问题的能力，培养学生创造性思维能力。 |
| 保险精算 | 《保险精算》是数学与应用数学专业的一门专业选修课。精算是主要应用数学特别是概率统计，同样基于经济金融及计算科学和商业基础的技术分析问题。因此，精算师在保险和再保险领域及相关领域是不可或缺的员工或顾问。精算师搜集分析数据来估计例如象死亡、疾病、伤害或残疾损失成本的可能性。也会关注一些金融问题，包括根据维持养老金水平当如何制定退休政策及一个公司应该如何投入资源以最大限度发挥其潜在风险投资的回报。利用广博的知识，帮助策划形成保险策略养老金计划并保证计划可以稳定运行。通过对本课程的学习，使学生能掌握保险精算的基本理论和方法。训练学生用精算方法分析解决问题的能力。 |
| Hadoop大数据处理 | 本课程是数学与应用数学专业的限选课。 主要教学内容：本课程针对大数据处理分析中需求多样性，从初学者角度出发，基于Hadoop环境以丰富的实例深入介绍大数据常用分析及计算模式技术。本课程的教学内容主要包括Hadoop集群环境搭建，分布式文件系统HDFS，MapReduce，Hadoop框架下MapReduce工作机制，使用MapReduce进行多个实例开发实践等。 课程教学目标：本课程在教学过程中注重掌握大数据分析的实践操作，通过丰富简单易上手的实例，让学生切实掌握大数据分析工具的特点及应用。 |
| 贝叶斯统计 | 贝叶斯统计是当今统计学的两大统计学派之一，它主要研究参数随机化情况下统计分布参数的估计、检验，以及线性模型参数的统计推断。贝叶斯统计在近几十年来发展很快，在实际中获得广泛的应用。本课程主要包含贝叶斯推断方法和贝叶斯决策方法。具体内容有：先验分布与后验分布的概念，先验分布的确定方法，后验分布的计算公式，贝叶斯推断方法，统计决策理论的基本思想和概念，贝叶斯决策方法。通过本课程的学习，使学生掌握贝叶斯统计的基本理论与方法，使学生对贝叶斯统计产生兴趣，引发学生使用贝叶斯方法去认识和解决实际问题的愿望，进而去丰富和发展贝叶斯统计。该课程为进一步学习其他课程，并为将来从事教学和科研以及其他实际工作打下坚实的基础。 |