在研究生阶段，数学课程根据学位的不同层次有所区分。博士研究生学位课程主要涵盖系统与控制理论中的线性代数，现代分析及其应用引论，以及高等工程应用数学。选修课程则包括了高等数值分析和数学建模。这些课程旨在深化学生在数学理论与应用方面的理解。

硕士研究生则学习矩阵论，概率论与数理统计，概率论与随机过程，以及微分方程数值解法。选修课程丰富多样，包括应用泛函分析，数学物理方程，高等数值分析，最优化理论与算法，微分几何与计算几何，以及数学建模。这些课程为学生提供了更广泛的知识体系，帮助他们掌握数学在各个领域的应用。

系统与控制理论中的线性代数课程着重于线性系统的基本理论，矩阵运算及其应用，以及控制理论中的重要概念。现代分析及其应用引论则关注函数分析的基础知识，实变函数与复变函数的深入探讨，以及这些理论在实际问题中的应用。高等工程应用数学则进一步拓展学生在工程问题中的数学建模与分析能力。

矩阵论课程深入讲解了矩阵理论的基本概念，矩阵的运算性质，以及它们在工程和科学计算中的应用。概率论与数理统计课程则教授随机事件的概率计算，随机变量及其分布，统计推断的方法，以及数据处理的基本技巧。概率论与随机过程课程关注随机过程的理论，如马尔可夫链和布朗运动，以及它们在金融、物理等领域的应用。

微分方程数值解法课程教授学生如何利用数值方法解决微分方程，包括差分方法和有限元方法。选修课程中的应用泛函分析课程则探讨函数空间的理论，泛函的概念，以及它们在数学物理问题中的应用。数学物理方程课程则关注偏微分方程在物理现象中的应用，如波动方程、热传导方程等。

最优化理论与算法课程则深入探讨了优化问题的理论基础，各种优化算法的原理与实现，以及它们在工程和经济中的应用。微分几何与计算几何课程则让学生了解几何对象的性质，以及计算机图形学中的几何算法。

数学建模课程则教授学生如何构建数学模型来解决实际问题，包括模型的假设设定，参数估计，模型检验等步骤。通过这些课程的学习，学生不仅能够掌握数学理论，还能学会将其应用于解决实际问题。

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文章来源：天狐定制

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