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数学学士

理学院 / 数学与统计学
本科专业 / 文学学士学位

关于项目

数学文学学士学位提供了一个严谨的数学研究项目,融合了深度和广度. 该项目为学生提供坚实的数学本科基础,为研究生学习纯数学或应用数学提供必要的基础,为数学在各种职业中的创新应用做准备. 工业与应用数学B.S.在美国,这是一个更传统的数学专业,更强调理论.

学生的结果

在完成数学B.A.,学生将能够:

  • 阅读并构造数学论证和证明.
  • 在熟悉的和新的情况下应用数学知识.
  • 口头和书面交流数学知识的深度和广度.
  • 运用分析和理论技能建模和解决数学问题.
  • 有效沟通和吸收数学信息.

 

如何注册

在校生:申报本课程

一旦你被录取为本科生,并满足了你所选专业的进一步录取要求, 你可能 宣布重大事件 or 选修辅修课程.

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适用于大都市州: 开始你的旅程 数学学士 现在. 了解注册的步骤 或者,如果你对大都会州能为你提供什么有疑问, 询问信息,参观校园或与招生顾问聊天.

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关于你的入学选择

项目资格要求

对数学文学学士学位感兴趣的学生在申请入学时,将在数学系分配一名教师顾问 & 统计和将给予预备地位.

有兴趣攻读该课程的学生应采取以下步骤:

  1. 和数学系的老师谈谈 & 或联络统计处主席(math@thebroadbandcoalition.com)了解网投十大信誉可靠平台关于数学学士和系里的其他项目,以确定哪个项目最符合你的兴趣.
  2. 完成以下操作 Premajor需求:
    • 选修以下必修课程, 《计算思维与编程导论, 数学210微积分I, 和数学215离散数学.
    • 获得C-或更高的成绩,累计GPA为2.以上必修课程修满5级或以上.
  3. 使用在线理学院本科生声明表格来申报数学学士学位.

转学课程的等价性由数学系决定.

课程及要求

跳到课程要求

学生必须以C-或更高的成绩完成专业预科课程,累计GPA必须达到2.50分或以上才能被录取. 学生必须在全国信誉第一的网投平台完成至少20个学分的课程.

主要的需求

+预科基础(16学分)

从一开始, 微积分已被证明是人类最伟大的智力成就之一. 这门多面手的学科已被证明在解决从物理学、天文学到生物学和社会科学的各种问题方面是有用的. 通过概念和理论框架,本课程涵盖了微分学的主题,包括极限, 衍生品, 超越函数的导数, 微分的应用, 洛必达法则, 隐函数微分, 及相关费率.

完整的课程描述微积分I

介绍如何用计算机提出问题,并开发和实施解决方案. 学生分析用户需求, 设计算法来解决这些问题,并将这些设计转化为计算机程序. 本课程还提供了计算领域内主要领域的概述. 主题包括算法设计, 性能指标, 编程语言和范例, 编程结构, 数字表示, 布尔代数, 计算机系统组织, 数据通信和网络, 操作系统, 编译器和解释器, 云计算, 数据分析, 移动计算, 物联网, 和人工智能)数据库, 互联网, 安全, 隐私, 道德, 以及其他社会和法律问题. 涉及流程图工具和使用Python等语言进行编程的实验作业和家庭作业是本课程不可或缺的一部分.

完整的课程描述计算思维与编程

本课程涵盖统计学的基本原理和方法. 它强调技术和应用在现实世界的问题解决和决策. 主题包括频率分布, 位置和变化的测量, 概率, 抽样, 实验设计, 抽样分布, 区间估计, 假设检验, 相关与回归.

完整的课程描述统计学I

+核心(32学分)

这是数学210微积分I的延续和工作知识的材料是预期的. 通过概念和理论框架,本课程涵盖定积分, 微积分基本定理, 集成的应用, 求积分的数值方法, 积分和级数的技巧.

微积分2的完整课程描述

这是实际分析的入门课程. 首先要严谨地审视逻辑法则,以及这些法则是如何在构造数学论证时使用的, 本课程发展了实数的拓扑结构. 主题包括极限、序列、序列和连续性. 课程的主要目标是教学生如何阅读和编写数学证明.

分析导论的完整课程描述

这是一门基于微积分的概率论课程. 它涵盖了以下主题. (1)一般概率:概率的集合表示法和基本要素, 组合概率, 条件概率和独立事件, 和贝叶斯定理. (2)单变量概率:二项, 几何, 超几何, 泊松, 统一的, 指数, 和正态分布, 累积分布函数, 的意思是, 方差和标准差, 矩和矩产生函数, 和切比雪夫定理. (3)多变量概率:联合概率函数和联合密度函数, 联合累积分布函数, 中心极限定理, 条件概率和边际概率, 矩和矩产生函数, 方差, 协方差和相关性, 和转换. (4)在医学检验问题中的应用, 保险, 政治调查, 社会不平等, 游戏, 以及其他感兴趣的领域.

概率论的完整课程描述

+选修课(8学分)

从下面列出的课程中获得8个学分.

介绍数据科学中常用的方法和技术. 本课程将使用面向对象的计算机程序设计相关的处理方法, 数据的汇总和可视化, 怎样才能使学生在他们的研究领域中使用数据并有效地交流定量研究结果. 主题包括计算机编程的基础知识, 数据可视化, 数据争吵, 数据改变, 数据使用的伦理问题, 并使用面向对象的编程语言进行数据分析. 学生将完成一个数据科学项目.

完整的课程描述数据科学和可视化

这是涵盖物理学基本概念的两个学期序列的第一门课程. 这门课程包括牛顿运动定律, 工作, 能源, 线性动量, 旋转运动, 重力, 平衡和弹性, 周期运动, 流体力学, 温度, 热, 还有热力学定律. 实验室强调物理概念的应用和定量解决问题的技能. 适合理科生和有较强数学背景的通识教育学生.

微积分基础物理的完整课程描述I

数学建模是使用数学和计算工具来洞察科学中出现的复杂问题的过程, 业务, 行业, 和社会. 数学建模是一个迭代的过程,它涉及到科学方法的计算方法. 假设已经建立, 一个与这些假设一致的数学结构被开发出来, 根据经验证据提出和检验假设, 然后对模型进行相应的细化. 这些模型的质量作为验证过程的一部分进行检查, 当对模型进行改进和调整时,整个循环重复进行. 本课程介绍了数学建模过程以及通常用于研究与时间相关的现象的确定性和随机方法.

完整的课程描述介绍数学建模

优化涵盖了许多具有共同目标的问题——确定问题中决策变量的值,使某些目标函数最大化(或最小化),同时满足各种约束条件. 采用数学建模方法, 本课程介绍数学规划技术和概念,如线性规划, 敏感性分析, 网络建模, 整数线性规划, 目标规划, 和多准则优化. 软件被用来解决现实世界的问题,强调结果的可解释性. 应用包括确定产品组合,路线和物流,以及财务规划.

优化的完整课程描述

随机过程包括一系列受概率定律支配的事件. 随机过程在生物学中有许多应用, 医学, 心理学, 金融, 电信, 保险, 安全, 以及其他学科. 本课程介绍应用随机过程的基础知识,如马尔可夫链(包括离散时间和连续时间)。, 队列模型, 更新过程. 软件被用来解决现实世界的问题,强调结果的解释和随机过程在管理决策中的作用.

《随机过程导论》的完整课程描述

这门课程超越了通常在高中教授的欧几里德几何. 这是一种基于系统使用变换的现代几何方法. 它包括从欧几里得几何学的一些先进概念的研究,然后继续检查各种各样的其他几何, 包括非欧氏几何和射影几何. 假定具备向量、矩阵和多元微积分的工作知识.

现代几何的完整课程描述

本课程探讨如何使用算法和计算机编程来解决数学问题的理论和实践. 可能的主题包括舍入和截断错误, 非线性方程的解, 线性和非线性方程组, 插值和逼近, 数值微分与积分, 常微分方程的数值解.

完整的课程描述计算数学

本课程涵盖了线性抛物方程的初值和边值问题的理论, 椭圆, 双曲偏微分方程. 主题可能包括一阶方程, 二阶方程, 分离变量, Sturm-Liouville问题, 变换方法, 格林函数, 傅里叶级数, 数值方法与建模应用.

全课程描述的偏微分方程

本课程通过对复杂环境的调查,为学生提供重要的解决问题的经验, 在现实世界中出现的开放式问题. 团队合作, 学生应用数学建模过程,将他们遇到的问题转化为可以用数学方法研究的问题, 统计, 以及他们从以前的课程中获得的计算知识和思维. 重要的重点放在证明用于调查问题的方法上, 协调团队成员的工作, 将分析和发现传达给技术和非技术观众.

高级数学建模的完整课程描述

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