國立中山大學 應用數學系 |
國立成功大學 數學系 |
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所屬學群 |
數理化學群
數學學類 |
數理化學群
數學學類 |
所在校區 |
資料準備中 |
校本部 701 臺南市東區大學路1號 |
學系特色 |
本系擁有優秀的師資。⼤學部課程紮實,並與校內其他學程互相配合。⼤學畢業⽣還可向資訊、財務、管理等⽅向多元發展。研究所分統計、數學、數據科學和科學計算四組。本系也針對學生的不同興趣和出路,幫助學生提早規劃修習的課程,提供了金融工程學程,軟體工程學程,人工智慧與數學學程,供學生選擇。數學乃科學之⺟,歡迎你加入我們的⾏列。 |
本系現有33位教師(教授16位、副教授15位、助理教授2位),分屬四個研究領域(分析與機統、代數與數論、幾何、計算與應數),是國內少數在代數、幾何、偏微分方程、機率統計及計算應用數學各領域均衡發展的系所。本系亦參考國內外一流大學的課程地圖,規劃完整的課程地圖及大學部與研究所合班開設的銜接課程,讓學生有紮實訓練的數學思維、也培養其相關應用領域的數學核心能力、並使其能掌握未來發展的方向。 |
學科意涵 |
應用數學系所教授的學科除數學學科基本所授課程(分析、代數、幾何、方程、機率、統計、拓樸...等)外,並引入其它學科領域(科學、工程、管理...等)解決問題所需的數學思考模型或數學相關理論方法,加強其理解與運用。 |
數學是人類最寶貴的資產,它不但是人類抽象思考的結晶,更是自然、工程 |
學習方法 |
1. 課程內可學習到主要的概念及架構。 2. 課程後,需立即將學到的內容重新整理;之後做大量的練習(思考解答習題)。 3. 若遇到理解有疑問或不清楚的地方需重復以下步驟: 定義=>理論=>解決問題(或應用)。 (注意:學得仔細比學得快重要!) 4. 可與他人探討(教學相長:教別人可增加表達能力,請教別人可獲得問題的解法或不同的看法!) 5. 課本內文的細讀及大量的練習,有助於閱讀及課程中未提到的性質探索。 |
抽象思考上包含分類、歸納、邏輯論証、與抽象符號運算及思維;實際操作則包含課堂講授、演習(習題)課、自主學習、及上機實作(科學計算相關課程需要將數值方法撰寫為程式執行,驗證演算結果與理論相符)。 圖解:抽象符號在課堂上的運用 版權:代數課-彭永寧教授 課堂講授 圖解:課堂內容 版權:初等分析-史習偉教授 演習(習題)課 圖解:助教微積分演習課 自主學習 圖解:自主整理筆記 上機實作:科學計算相關課程需要將數值方法撰寫為程式執行,驗證方法的性質與理論相符。 圖解:計算機概論與程式語言 版權:沈士育教授 |
高中階段可以準備的學習方法或方向 |
數學的內容彼此具有相關性,當學生遇有相關性的內容時,可以思考如何彙整、組織以及重新整理,再輔以具備多種觀念的綜合習題,以此進行練習。 |
平時可以多思考各學習學科的框架與系統,並嘗試做系統性的分類與歸納,提升自己全面分析的思考能力。此外可以多閱讀數學相關期刊與書籍(例如:數學傳播或是高中數學競賽的相關叢書)、或瀏覽線上課程與短講,透過理解每個數學命題的構成、思考切入點、與每一解題步驟的理由與邏輯,來提升對數學的認知,同時也能讓自己的論證和抽象符號使用能力更為熟練。這些都是在學習大學數學上不可或缺的基礎能力。 |
與相關科系之異同 |
應用數學系特別注重邏輯嚴謹的思考與分析。應用數學系的基礎訓練及養成較費時,但學習完成後,會在多方面的能力展現其強度(理解、學習、溝通會增強),學科技巧不易被取代。與相關科系(如物理、化學、資工...等)以微積分課程為例,因所需達成的目標不同,所需理解的深度亦不同。 |
數學系和理學院其他科系(物理、化學等等)都是基礎科學的研究,差別在於數學透過抽象化和邏輯推理的使用來解析並解決科學問題。本系一、二年級著重基礎數學訓練;三、四年級則著重應用數學與純數學之相輔相成,不強調兩者之分野。基於此理念,成大數學系的課程設計對於學生往應數與純數之發展,皆提供了足夠基礎訓練。 |
生涯發展容易誤解之處 |
有人認為數學系畢業只能繼續深造或當老師,這是很大的誤解。數學系畢業後的出路非常廣。可以做精算類的工作,資料科學家(如大數據、AI、機器學習、統計分析)。也可走金融分析或銀行業或資工資管相關工作。數學的訓練是很多職場喜歡的,因為它是嚴格的思考訓練,可以培養好的學習能力,這在將來多變的職場裡面是必需的。 |
數學系往往被認為畢業後很難找工作,常常被誤解為只能當數學老師。事實上很多學科,如物理、電機、資訊與數據科學,均與數學應用息息相關,所以很多數學系畢業生在相關領域都有不錯的發展。 |
學習方法容易誤解之處 |
中學之前的學習著重計算形式的演練,大學數學的學習重視抽象思考,其目的為增加解決問題的深度及廣度。 |
高中數學與大學數學非常不同。由於升學制度的關係,高中數學常常流於大量計算當中,讓人誤以為公式和計算技巧是最重要的,但在大學數學裡更看重想法和推導過程,而且課程密度也一下子被提升很多,如果沒有花足夠的時間很難完整地吸收理解。大一剛進來要能調整唸書的態度和方法。(請參考2-b回答。) |
補充提醒與說明 |
建議深入研讀一門數學課程(精讀),可概略知道數學的學習本質。 |
如果附檔中之題目,你的答案是肯定的,你可能適合進數學系就讀。
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國立中山大學 應用數學系 |
國立成功大學 數學系 |
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核心課程地圖 |
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專業選修課程 |
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特色課程 |
線性代數為數學基礎課程,可應用於多學科、數據分析、人工智慧...等。 微積分為數學基礎課程,可應用於多學科、數據分析、人工智慧...等。 機率論為數學基礎課程,可應用於多學科、數據分析、人工智慧...等。 統計學為數學基礎課程,可應用於多學科、數據分析、人工智慧...等。 計算機概論與計算機程式運用計算機程式,將數學方法運用於多學科、數據分析、人工智慧...等,協助解決問題。 |
未上傳圖片 線性代數:這門課以線性方程及矩陣為開端,再逐一引進線性代數的基本概念,包括向量空間、線性變換、基底與維度、行列式、特徵值與特徵向量以及對角化。本門課是後續所有課程中的最基礎。 未上傳圖片 高等微積分:這是一個學年的課程。介紹微分、積分及函數性質,重點為定理的證明。我們研究實數系和其基本的拓撲結構,然後討論序列和級數。接下來我們討論函數的連續性、微分、與積分,並在最後推廣到談論函數所形成的序列和級數。本門課是所有分析相關理論的基礎。 未上傳圖片 代數學(一)、(二):代數學(一)及(二)延續線性代數課程,但其題材更為抽象,亦有更多證明的訓練。此課程中介紹群、環、體等結構,發展研究其結構的方法,並將其應用在不同領域中。本課程會持續地帶領學生深入了解數學,也增強學生以數學符號及口頭來溝通數學的能力,讓學生能優游自在地閱讀、了解數學、培養其對抽象數學的鑑賞能力。 未上傳圖片 幾何學(一):這門課的目的是研究曲線和曲面的幾何性質。我們將討論曲線的曲率和撓率、Frenet–Serret 公式、高斯映射、高斯曲率與均曲率、曲面的基本形式、測地線、Gauss–Bonnet 定理等課題。此課程已空間幾何的直觀,結合線性代數與微積分的基礎,帶領學生探索如何以計算來理解與呈現抽象的幾何性質。 未上傳圖片 科學計算導論:本課程介紹一些基礎科學計算工具,包括演算法與計算方法。此門課學習觀點就是”作中學”。除了老師講課之外,會提供現實問題的案例研究,引導學生通過實際操作來解決問題。課程內容如下: 函數計算、錯誤分析和複雜度計算 、密集/稀疏矩陣計算:矩陣分解、特徵值問題 、 求解線性和非線性方程的方法、數值優化。 |
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國立成功大學 數學系 |
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適合從事工作 |
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系友生涯 |
林○成2000年中山應數博士班畢業 中國醫藥大學職業安全與衛生學系教授
王○民2005年中山應數博士班畢業 中原大學應用數學系教授
黃○峰2008年中山應數博士班畢業 高雄大學應用數學系教授
梁○菖2014年中山應數博士班畢業 鴻海精密工業技術專理
黃○伯2013年中山應數學士班畢業 惠普HPI RFQ分析師 |
圖解:目前研究領域為極端事件與尾部風險
林卲謙成功大學數學系;交通大學數學建模與科學計算所 大學時期所學是未來應用的基礎,在經濟、統計、機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)、演算法或是衍生性金融商品定價等領域都有不少的應用。研究所時期主要學習機率論與深度學習。 南山人壽 投資功能-資產配置部、投資服務部 量化研究員。 國泰投信 全球經濟與策略研究處 投資研究襄理。 工作內容主要使用量化方法建構投資策略、風險指標開發與績效歸因,其中會牽涉到演算法、機率模型及統計分析。
呂依帆 Yi-Fan Lu成大 105 級數學系;University of Manitoba 精算研究所 大二的時候有幸認識當時想走精算的學長,所以初次認識了精算這個行業,之後開始往統計精算的方面選課,也在大三暑假考過了第一科精算考試,正式走上精算的人生。 Canada Life Assurance Company ;ALM Actuarial Analyst 資產配置精算分析師。研究所畢業後有幸加入加拿大第二大的壽險公司,擔任資產配置的精算分析師,與團隊一起管理公司的各部門資產與負債。加拿大與其他西方國家有類似的職場文化,上下階級制度不明顯,對不同國家背景文化也有多元友善包容的職場倫理。
張家齊1.成大數學系學士(2003-2007); 2.InnovoTech Labs資訊長(2012/12-2013/07);3.NumerInfo 共同創辦人(2013/09-2014/12) 4.Taiwan R User Group & MLDM Monday 共同創辦人(2012-) 張家齊目前是木刻思股份有限公司共同創辦人(2014-) ,是國內活躍的資料科學家,熱愛分析資料,建立模型,討論數學。於2012與同好開創 Taiwan R User Group 社群和 MLDM Monday 聚會。 |
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國立成功大學 數學系 |
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多元能力 |
邏輯推理:能捕捉事物運作的規律或關聯性,歸納或是推演不同事物的差異或因果關係,並得到特定理解。
30%
數理科學:能選擇適當的科學、數理知識或邏輯來思考問題,依據科學規律正確地推演出答案或排列資訊。
30%
程式設計:了解程式語法以及邏輯架構,撰寫、修改程式,開發並設計系統。
20%
語文理解與表達:能透過語文理解他人想法形成特定概念,且能說明特定想法或因果關係。
5%
敏銳創造:能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異,且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋,呈現新穎之處。
5%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
5%
主動學習:積極尋求新資訊用以掌握問題的前因、後果以及預期影響,並依據各環節選擇適合的學習行為。
5%
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邏輯推理:能捕捉事物運作的規律或關聯性,歸納或是推演不同事物的差異或因果關係,並得到特定理解。
15%
數理科學:能選擇適當的科學、數理知識或邏輯來思考問題,依據科學規律正確地推演出答案或排列資訊。
15%
語文理解與表達:能透過語文理解他人想法形成特定概念,且能說明特定想法或因果關係。
10%
敏銳創造:能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異,且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋,呈現新穎之處。
10%
主動學習:積極尋求新資訊用以掌握問題的前因、後果以及預期影響,並依據各環節選擇適合的學習行為。
10%
問題解決:分析並預判問題的成因與後果,設想出合適的解決方法及使用的工具。
10%
自省促進:收集、評估自己或他人的表現,提出可改善及調整的方法或採取行動。
5%
記憶詮釋:能識別、儲存、喚起多項資訊、數字、知識內容,且能以多種方式組合這些訊息間的差異與關聯。
5%
快速知覺與總結:能從散落的資訊中,快速分辨與覺察具有意義的訊息,且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
5%
空間定向:能覺察環境、物體與自己的相對位置,辨別出方向、維度,想像物體在移動或重新排列後的外觀。
5%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
5%
批判思考:運用不同觀點對問題進行理性分析,對問題的解決方法或結論,評估出優缺點、支持、反對的意見。
5%
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性格特質 |
自信肯定:總是相信自己能達成目標,會肯定自身的優勢、長處,面對挫敗能較好的調整情緒。
25%
堅毅負責:常常長時間專注投入於特定事物,排除干擾訊息,會對所承諾的事物,會負起責任目標、執行到底,享受追求成就。
25%
深思力行:常常追求事物的條理秩序,審慎確認事物的彼此關係,行事仔細考量後果。
25%
探究冒險:常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境,樂於把困難視為一種挑戰,在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
25%
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堅毅負責:常常長時間專注投入於特定事物,排除干擾訊息,會對所承諾的事物,會負起責任目標、執行到底,享受追求成就。
15%
深思力行:常常追求事物的條理秩序,審慎確認事物的彼此關係,行事仔細考量後果。
15%
探究冒險:常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境,樂於把困難視為一種挑戰,在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
15%
變通開創:常常對多種事物,表達熱情興趣,對於既有事物,進行拆解、重組,給予新的理解與觀點,並且喜愛創造出令人意想不到的新事物。
15%
主動積極:常常主動提出特定見解,樂於付出活力與熱情投入特定問題、活動,引領他人的行動。
15%
自信肯定:總是相信自己能達成目標,會肯定自身的優勢、長處,面對挫敗能較好的調整情緒。
15%
開朗活潑:總是正向樂觀的看待事物的發展,即使事件發展不如預期,也能保持接納、能看見正向價值,常常表現自在、不膽怯。
10%
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