Advanced Computational Mathematics MSc

本课程包含一个20学分的必修模块和多个选修模块。必修模块为《边值问题与逼近的有限元方法》，涵盖赋范向量空间中的逼近理论、插值方法（如拉格朗日多项式）、误差分析、数值积分、伽辽金有限元法及其在二维问题中的应用。选修模块包括：《金融衍生品建模与模拟》（20学分），介绍微分方程、有限差分法、随机过程及Black-Scholes模型等金融建模技术；《应用分析3》（20学分），深入探讨泛函分析中的算子理论、谱理论及其在积分与微分方程中的应用；《优化：理论》（10学分），讲授变分法、极值条件与拉格朗日乘子法；《大数据基础》（10学分）和《大数据工具与技术》（10学分），涵盖Python基础、NoSQL系统、Map-Reduce编程范式；《信息社会的法律、伦理与专业问题》（10学分），讨论IT专业责任、数据保护与网络犯罪等议题；《R语言数据分析》（20学分），教授R语言操作、数据可视化、多元线性回归与变量选择；以及《统计学基础》（10学分），涵盖概率分布、数据可视化与统计推断基本方法。各模块提供不同学分，学生可根据需求选择。