数学类(数学与应用数学)

时间:2022-06-14 16:08 来源:南理工 浏览数:8802

一、专业介绍

南京理工大学数学与应用数学专业继承和发扬哈军工以“夯实学生坚实基础、培养国家栋梁之才”为己任的优良传统和作风。自上世纪八十年代著名数学教育家江泽坚教授加盟以来,数学与应用数学逐渐从基础教学向教学科研并重转变,这些年得到了长足发展。2004年始招收数学与应用数学专业本科生,2011年本专业所属数学学科先后获得一级学科博士点及博士后流动站,2016年和2022年数学学科分别获批“十三五”和“十四五”江苏省重点学科。

本专业以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面落实“立德树人”根本任务,顺应国家重大战略需求,结合学校办学理念和专业特色,面向数学与应用数学理论及应用发展的未来,扎实数学基础理论教学,注重逻辑思维能力培养,强化实践应用能力训练,着力培养具有家国情怀、品德优良、具备坚实的数学理论基础、严密的逻辑思维能力、熟练的实践应用能力、良好的科学素养和终身学习能力的综合创新型人才。

毕业生在考研和出国留学方面竞争力强。大部分毕业生在基础数学、应用数学、图像处理、信息安全、经济学、计算机以及自动控制等方向攻读研究生或出国深造,其余毕业生主要在科研机构、金融业、计算机、教育及管理等部门从事科学研究、实际应用、软件开发、教学与公务管理等工作。

二、培养目标   

本专业以培养基础知识宽厚、专业能力扎实、德才兼备、求真务实、具有家国情怀和国际竞争力的创新型精英人才为总体目标。经过四年专业培养,使学生具有宽厚的数学基础,掌握数学与应用数学的基本理论、方法与技能;受到科学研究的初步训练,具有研究自然科学、人文科学与工程技术中数学问题的基本能力;成为在数学及相关科学领域,如计算机系统集成与开发、图像处理、信息安全、金融与保险、系统控制等,从事科学研究、系统管理、应用开发的高级专门人才。

三、毕业生能力和学分要求

1.毕业生能力要求

本专业学生主要学习基础数学、应用数学、运筹与优化的基本理论和专业知识;具有扎实的数学理论和严谨的逻辑思维能力;受到严格的数学科学思维、科学研究方法的训练,具备良好的数学素养和应用数学的能力;具有运用数学中某一专业方向知识和技能在数学、工程技术与社会科学领域从事科学研究、应用研究、技术开发、教育与管理的基本能力。

毕业生应获得以下知识与能力:

要求1(专业知识):具有扎实的数学基础,掌握面向大数据信息处理和大规模高性能计算的信息科学、计算科学的基本理论和基本知识;

要求2(问题分析):能够运用所学习的数学理论和方法,对计算科学、信息科学以及数据科学中的实际问题进行理论分析;

要求3(设计/开发解决方案):能熟练使用计算机(包括常用语言、工具及一些专用软件),具有基本的算法设计、分析能力和较强的大数据处理及编程能力;

要求4 (研究):通过理论学习和实践训练,受到科学研究的初步训练,具备一定的研究能力;

要求5(使用现代工具):对大数据信息处理和大规模高性能计算中的信息科学与计算科学理论、技术及应用的新发展有所了解,掌握文献检索、资料查询的基本方法,能够追踪相关科技发展前沿,并能够初步掌握和运用这些新技术、新方法;

要求6 (工程与社会):具有一定的独立或协作开展科学研究和工程实践的能力,具有较强的社会实践综合能力;

要求7 (环境可持续发展):了解学科方向的发展前沿和趋势,学生具有可持续发展的能力;

要求8 (职业规范):了解行业职业规范和要求,具备良好的职业素质;

要求9 (个人和团队):具较强的团队协作精神,具备通过个人努力和团队合作解决实际问题的能力;

要求10 (沟通):具有学术交流的基本能力,具有良好的社会交往和人际沟通能力;

要求11 (项目管理):了解项目管理的基本流程和基本方法,通过实践项目提升实际项目管理能力;

要求12 (终身学习)经过严格的数学训练,具有良好的数学素养和严密的数学思维,能够利用系统的数学的方法在未来的学习和工作中发现问题、分析问题和解决问题,具有良好的自主学习和拓展学习能力。

2.毕业学分要求

课程模块

课程性质

学分

通识教育

必修

52

选修

10

学科教育

必修

30

选修

0

专业教育

必修

71

选修

10

毕业总学分

173

3.个性发展学分

课程模块

课程类别

开设学分

建议修读学分

备注

进阶课程

通识进阶

2

2

不列入毕业学分,建议学有余力的学生修读

学科进阶

11

3

专业进阶

10

3

素质发展

不列入具体学分,具体见《南京理工大学素质发展学分与第二成绩单管理规定》

四、学制与学位

标准学制:四年;

修业年限:三至六年;

授予学位:理学学士。

五、主干学科与交叉学科

主干学科:数学(一级学科博士点);

交叉学科:计算机科学与技术、控制科学与工程、统计学、金融学。

六、专业核心课程

概率论、常微分方程、复变函数、实变函数、泛函分析、拓扑学、微分几何、最优化理论、运筹学、数学物理方程微分方程数值解

七、主要集中实践环节

C++课程设计、数学应用软件设计、数学与应用数学课程设计、工程技术实习、科研训练、认识实习、毕业实习、毕业设计(论文