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資料更新時間：2023/11/9 下午 03:25:33
學系特色
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
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
、管理、生命科學之基礎。透過它，高層次之科技發展才得以展現。它是利用符號語言研究數量、結構、變化以及空間等概念的一門學科。透過抽象化和邏輯推理的使用，由計數、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察而產生。
學習方法
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
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
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
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
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
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。
核心課程地圖
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大一必修
- (4-4)微積分(一)(二) (必)
- (3-3)普通物理學(一)(二) (必)
- (3-0)數學導論 (必)
- (3-3)線性代數(一)(二) (必)
- (0-3)計算機概論與程式語言(必)
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大二必修
- (4-4)高等微積分(一)(二) (必)
- (3-0)機率導論 (必)
- (3-3)代數學(一) (二)(必)
- (0-3)微分方程導論 (必)
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大三必修
- 初等分析(3) (7 選3)
- 應用分析(3) (7 選3)
- 數值分析(一)(3) (7 選3)
- 複變數函數論(3) (7 選3)
- 幾何學(一)(3) (7 選3)
- 科學計算導論(3) (7 選3)
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大四必修
- 偏微分方程導論(3) (7選3)
專業選修課程
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分析
- 微分方程導論、初等分析、偏微分方程導論、應用分析、傅立葉分析與應用、經典力學的數學方法
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機率與統計
- 機率導論、統計推論、統計導論
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計算與應用數學
- 計算機概論與程式語言、科學計算導論、科學計算軟體、應用數學(一) (科學計算以及應用數學領域需了解的理論、數學分析技巧以及數值計算方法與工具等相關課程，如科學計算軟體、數學建模、數值分析、科學計算導論、數值偏微分方程、數值線性代數、應用數學等)
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幾何
- 向量分析、拓樸學、幾何學(一)、複變數函數論
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代數與數論
- 線性代數(一 )、線性代數(二 )、代數學(一) 、代數學(二)、離散數學、伽羅瓦理論入門、群表現導論
特色課程
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。
適合從事工作
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中高職教師
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具有高中職學校教師身分，擔任各高級中學、職業學校、綜合高中的教師。
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金融研究員
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於銀行、證券公司、保險公司、投信公司等機構內，從事資料蒐集、分析、撰寫研究報告之工作，提供投資決策考量之工作。
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統計精算人員
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運用數學、統計及財務分析之知識，從事準備金分析、公司價值分析、資產負債分析、風險管理與設計保險制度等工作。
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數據分析師
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從事大量數據的搜集、整理、分析，並依據數據資料進行評估和預測的人員。運用資訊技術輔助分析，協助企業發展、解決問題、決策分析或策略規劃。
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資訊相關工程師
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負責資訊、軟體的分析、設計程式撰寫與維護，並進行軟體的測試與修改。
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系友生涯發展
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。
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。
性格特質
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。
圖表來源為該校系之重視百分比，加總為100%；百分比越高，代表越重視。
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