| 入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
| 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，也可考慮報讀該課程。接受雅思單項技能重考；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 | 拓撲學(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 | 隨機過程（L.7） | Random processes (L.7) |
| 21 | 統(tǒng)計推斷（L.7） | Statistical Inference (L.7) |
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