伯明翰大学数学BSc(Hons)容易学吗？

伯明翰大学数学课程概述：伯明翰大学的数学理学士与工业年课程将激发您对数学的热情，并在广泛的学科领域向您提出挑战。通过一年的工业实习，您将有机会应用所学知识并获得工作经验，这将使您在毕业时更胜一筹。向我们世界领先的专家学习，在小组辅导中培养批判性思维和独立思考能力，我们将帮助你成为一名成功的数学家。凭借分析和解决问题的技能，您将在竞争激烈的就业市场中脱颖而出，伯明翰大学的应届毕业生已在金融、管理、计算机以及包括教学和医疗保健在内的许多其他行业找到了工作。本课程将帮助您学会运用分析、统计和计算技能来制定和解决问题。我们将帮助您进行逻辑、独立和富有想象力的思考，使您能够充分利用未来的机遇。第三年，您将进行工业实习，培养自己的数学和计算机技能。第四年，您将返回大学，并有多种模块供您选择。

作为MathematicswithaYearinIndustry,BSc(Hons)的学生，您将学习以下课程。

（一年级）代数与组合学1

组合学是对离散（通常是有限）结构的研究，它不仅出现在纯数学领域，而且出现在其他科学领域，例如计算机科学、统计物理学和遗传学。从古代开始，这一学科从20世纪中期开始真正崛起，当时的科学发现（最引人注目的是DNA）表明，组合学是理解我们周围世界的关键，而计算方面的许多重大进展都建立在组合学的基础上。本的组合学部分，首先是研究集合理论，介绍分区的概念、等价关系以及可数和不可数的无限集的概念。在介绍图论领域之前，复杂的计数技术得到了发展，图论为研究现实世界和虚拟网络提供了一个数学框架。

向量、几何和线性代数

本介绍了在所有数学领域及其应用中发现的一些强有力的思想，这些思想具有广泛的几何学色彩。本单元介绍了复数，它是数学中许多思想的深刻统一的基础。矢量有大小和方向之分，是描述线条和平面的自然方式，也是在力学中为物理系统建模的适当语言。矩阵为处理大型线性方程组和转换向量和坐标系提供了一种方便的方法。这反过来又导致了线性代数和矢量空间的理论。矢量空间概念的抽象化是另一个强大的统一理论，在整个数学中都可以找到，在抽象群论、视频游戏和信号处理中都有应用。讨论了欧几里得平面的坐标系，并发展了圆锥曲线的标准理论。该还介绍了数学归纳法的基本证明技术。

实物分析

微积分是人类最重要的科学成就之一，它将以前难以解决的物理问题转变为通常的常规计算。虽然它的根源可以追溯到古代，但它是在17世纪末由牛顿和莱布尼兹开发的，牛顿在开发他的运动和引力定律时，莱布尼兹开发了我们今天仍然使用的符号。分析学是支撑微积分理论的数学分支，通过引入极限的概念将其置于坚实的逻辑基础之上。本从这个严格的角度介绍微分和积分。实变函数的概念和它的导数被形式化。熟悉的微分和积分的技术和应用被回顾和扩展。简单的一阶和二阶常微分方程被研究。介绍无限序列和数列的理论，包括泰勒数列，。

序列和系列

数学建模与问题解决

数学的力量和适用性依赖于将现实世界的问题转化为用数学语言表述的问题。这个过程被称为数学建模。只有当我们有了一个问题的数学模型后，我们才能通过应用数学提供给伯明翰大学的许多强大的技术来试图解决它。本旨在培养学生接近、模拟和解决问题的能力，培养学生在数学上的成熟度和自信，并培养学生的逻辑写作风格。通过处理现实世界和用文字表达的抽象问题，学生将开始了解证明的地位、制定和使用精确定义的重要性、近似的力量和数学技术的适用性。将使用数学的各个领域的问题。事实上，这个的一个优势是没有集中在一个特定的数学主题上：使用平行的问题集达到同等的结果，可能会使个人或小组有更多的独立工作。

数学研讨会（春季）

数学研讨会（秋季）

机械学

经典或牛顿力学是应用数学的基础，是解释物理系统的一个惊人的强大工具，从弹丸到行星运动到赛车的设计。它是在更广泛的领域中认真讨论数学建模的自然出发点。本使用诸如力、力矩、牛顿运动定律和能量等概念来模拟实际情况。然后，这些模型可以使用纯数学的各种技术进行分析，如三角学、代数、微积分，特别是矢量方法。现实世界的问题被用来说明理论，并讨论了一些令人惊讶和反直觉的例子。

概率与统计

统计学通常被认为是独立的科学，而不是数学的一个分支，是对数据和不确定性的研究。统计学技术使我们能够从一组数据中得出结论，例如住在电塔附近是否危险。统计学也被用于设计有效的实验和确定应该收集哪些数据。例如，统计技术可用于确定飞机部件应进行安全测试的频率。这些技术的基础是假设这些数据是一个随机变量的样本，遵循描述其行为的概率分布。本提供了关于概率和统计的介绍。公理的概率理论，包括贝叶斯?定理，进行了简要的讨论。介绍了关键的离散和连续概率（如二项式、泊松和正态分布）。讨论了期望值和方差的属性。在介绍统计推断和假设检验等基本统计学思想之前，还包括弱大数定律和中心极限定理。真实世界的数据被用来说明理论。

（二年级）多变量与矢量分析

现实世界情况的大多数模型取决于一个以上的变量，微积分的技术可以扩展到解决在这种情况下产生的问题。一般来说，这些问题的解是位置的函数，例如，描述热分布或速度势，并涉及一个以上变量的函数的偏微分或多重积分。两个或多个变量的函数的静止点的理论和分类得到发展，允许最大和最小值，包括那些受约束的，被识别。介绍微分算子div,grad,curl和Laplacian。这些都被特别用于积分定理（Divergence定理和Green和Stokes定理），这些定理与线、面和体积积分有关，并被用于物理守恒定律的数学表述中。本发展了在应用数学和发展分析中使用的基本思想。

实物与复杂分析

本从发展实分析和微积分中介绍的一个实变的连续和可微函数的理论开始。它将我们熟悉的微分技术，如链式规则，建立在坚实的理论基础上，并证明了实分析的一些关键结果，如中间值定理、均值定理和泰勒定理。还发展了封闭有界区间上的积分的基本理论。

工业中的数学

本旨在发展雇主对数学毕业生所期望的专业技能。它侧重于发展解决问题的能力和团队合作技能，特别是参考工业中遇到的不良问题的类型。通过演讲、简短报告和海报展示，向专家和非专家听众展示数学观点的能力也得到了发展。该将通过由雇主和最近的校友举办的会议得到加强。

数值方法和编程

数学中出现的许多问题是无法准确解决的。在这种情况下，一种方法是使用在计算机上实现的数值方法来寻找近似但有用的精确解决方案。本介绍了这种数值方法的基本技术，涉及一个或多个计算机软件包，并使用这些方法来说明和探索数学的图形和数值，执行数值程序，并运行涉及随机数的模拟。同时，还介绍了计算机编程的基本思想，如编写简单的程序、调试代码的过程以及使用浮点数的错误来源和影响。

线性代数与线性规划

线性代数是在18世纪初由莱布尼茨、克拉默和高斯开发的解决线性方程组的技术中发展起来的。Cayley在19世纪中叶发展了矩阵代数，Peano在19世纪末提出了矢量空间的定义，从而在20世纪初形成了线性变换和矢量空间的理论。线性代数不仅是纯数学和应用数学的基础，而且还具有从量子理论到谷歌搜索算法的应用。本发展了《向量、几何与线性代数》中介绍的向量空间理论，包括特征向量、特征多项式、内积和对角线化。

（三年级）数学

在第三年，你将进行工业实习，在一家公司或其他适当的机构工作，在工作场所发展你的数学和计算机技能。

（四年级）数学的研究技能

这个独立学习的目的是培养学生在研究和调查、撰写报告、小组工作和演讲方面的技能。一系列简短的讲座将向学生介绍相关的研究和图书馆检索技术，并讨论报告写作和演示技巧。该的其余部分包括对一个适当的数学主题的独立研究。学生将与导师进行少量的小组讨论，期间他们将讨论自己和其他学生的工作。学生将就他们的研究编写一份简短的报告，并作口头报告。

伯明翰大学数学BSc(Hons)辅导课程适合以下同学

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