武汉大学概率论与数理统计专业培养方案

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1、概率论与数理统计专业攻读学术型硕士学位研究生培养方案(从 2012 级开始实行)一、培养目标1较好掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和三个代表重要思想,拥护党的基本路线,树立正确的世界观、人生观和价值观,具有良好的思想政治素质和道德品质,具有良好的人文素养和学术修养,具有较强的事业心和责任感,遵纪守法,身心健康,愿为祖国的社会主义事业服务。2掌握扎实的数学基础理论和系统的概率论与数理统计知识,了解本学科专业方向的前沿动态,熟练地掌握使用计算机、互联网等现代科技手段,受到独立进行科研工作的训练,具有独立地从事本专业科学研究、教学或其他实际工作的能力。3掌握一门外国语。能运用该门外国语比较熟练地

2、阅读本专业的科技文献。二、研究方向随机分析随机过程随机控制应用概率保险与金融数学数理统计生存分析高维数据分析三、学习年限1,本专业学术型硕士研究生的学制为三年,最长不超过四年,其中课程学习1-1.5 年。2,提前毕业标准(在校学习时间不少于2年) :申请提前毕业的学术型硕士研究生应完成培养方案规定的全部课程和其他培养环节的考核,成绩优秀,创新能力强,必须在本学科的 SCI 或 EI 期刊上发表论文一篇,或者在本学科指定的学术期刊发表论文2 篇(及以上),其中包括已经收到正式接收函的论文。发表的论文第一作者单位必须是武汉大学数学与统计学院;若是同其他人联名一起发表的中文论文,则要求该学生为第一作

3、者;若联名发表的论文是外文文章,则按国际上对发表数学论文的通用规则,作者排序可以按姓名的字母顺序来排。另外,对导师列为第一作者研究生列为第二作者的也可视为该生为第一作者。若对学位论文发表的合格性若有不同意见,可以由学院学位委员会做最后的仲裁。四、课程设置(见附表)与学分课程分类 : 学术型硕士研究生课程分为学位课、选修课及补修课等三类。第一类:学位课(1)全校公共必修课:即思想政治理论课和第一外国语。( 2)学科通开课:即同一个一级学科的所有学术型硕士研究生共同学习的课程,包括本学科的科学研究方法论和有共性的专业通开课。泛函分析和测度论为本专业必修通开课。( 3)研究方向必修课:即某一研究方向

4、学术型硕士研究生必修的课程。第二类:选修课由公共选修课和专业选修课组成,公共选修课包括计算机、管理、人文、体育、就业指导等相关课程,学术型硕士研究生选修公共选修课不超过2 学分;专业选修课包括本学科内拓宽知识面和深化专业知识的课程、根据研究方向在导师指定下选修的其它课程。第三类:补修课补修课指的是本专业本科生的必修课,跨学科或以同等学力考取的学术型硕士研究生须补修相关课程。补修课不得少于2 门,不记学分,但有科目和成绩要求。3.学分应修学分总数为 42 学分,其中:课程学分总数30 学分;实践环节2 学分;学位论文 10 学分。课程学分具体分配体系如下:思想政治理论课3 学分,第一外国语2 学

5、分;学科通开课不少于9 学分;研究方向必修课不少于6 学分,其余为选修课( 包括系列专题讲座. 讨论班 )学分。可多选学科通开课作为研究方向必修课,可多选研究方向必修课作为选修课。五、必修环节1. 实践环节(1)安排研究生一学期教学实践;根据概率论与数理统计的不同方向的特点,在导师指导下,安排一定时间的专业实习实践活动,和一定次数的学术交流活动。(2)实习实践和学术交流活动的情况应记录在学术型硕士研究生实习实践考核表中,经培养单位审核合格并报研究生院培养处审批备案后方可进入答辩环节。2. 开题报告与中期考核按学院的统一要求进行中期考核和分流,成绩特别优秀者可直接攻读博士学位,考核不合格者则劝其

6、退学,其余成绩合格者继续按计划攻读硕士学位。第三学期末或第四学期初,在导师指导下,提出学位论文题目和撰写计划,并向研究生指导小组作开题报告,经批准后进入专题研究和撰写论文工作。六、学位论文1. 学术型硕士研究生原则上在读研期间应在导师指导下至少参与一项课题研究,参加8 次以上学术交流活动(参加国内外学术会议、听取学术报告等) ,并在本学科指定学术期刊公开发表学术论文至少1 篇(收到正式接收函的论文视同为已发表)。署名要求与提前毕业标准中发表论文的署名要求相同。2. 根据各研究方向的特点,可从第四学期开始,在导师指导下开始收集资料并选题,提出学位论文题目和撰写计划,并在第四学期末作开题报告。在第

7、五学期论文撰写过程中的适当时间安排在相关课题组作一次论文进展报告,在第五或第六学期初开始整理打印学位论文。论文要求格式规范,命题正确,推理缜密,数据准确,文字流畅,并严格按有关规定进行论文评审并在期末组织论文答辩。且论文水平达到良好( 含) 以上 .七、培养方式1. 采取以科学研究与实践创新为主导的导师负责制。强调在培养过程中发挥研究生的主动性和自觉性,更多地采用启发式、研讨式的教学方式,着重培养硕士研究生的研究能力和创新能力。2. 充分发挥校内外专家学者的集体培养优势,探索建立学术、实务双导师制。3. 积极搭建研究生培养的国际合作平台,努力推动联合培养、课程互认、海外实习等研究生国际化培养进

8、程。4. .在课程教学中,应加强实践教学环节,重视课题研究、专题研讨、学术报告等学术训练环节,在培养过程中发挥研究生的主动性和自觉性。5. 加强学术型硕士研究生文献阅读与信息检索能力的培养,列出本学科研究生必读和选读的主要经典著作、学科前沿著作、主要专业学术期刊等目录,将文献阅读纳入考试范围或通过读书报告、开题报告等形式进行检查。6. 导师(或研究生指导小组)将根据培养方案的要求和因材施教的原则,在研究生入学后1 个月内制订出合理的个人培养计划,对课程学习、实践活动、学术活动、科学研究与学位论文工作等做出具体安排。概率论与数理统计专业(专业代码070103)攻读硕士学位研究生课程计划表类别课程

9、编码课程名称英文课程名称学分学时开课学期备注学位课公 共 必 修 课中国特色社会主义理论与实践研究Theory and Practice of Scientific Socialism 2 36 1 自然辩证法概论Dialectics of Nature 1 18 1 第 一 外国语硕士英语First Foreign Language 2 72 1 博(硕)法语一外博(硕)德语一外博(硕)日语一外博(硕)俄语一外学 科 通 开 课注明: 即同一个一级学科的所有学术型硕士研究生共同学习的课程,应包括本学科的科学研究方法论和有共性的专业通开课。在导师指导下至少选修3 门,其中泛函分析必选20201

10、001 泛函分析Functional Analysis 3 72 1 20201002 拓扑学Topology 3 72 1 或 2 20201003 近世代数Modern Algebra 3 72 1 或 2 20201004 Sobolev 空间与广义函数Sobolev Spaces and Distributions 3 54 2 或 3 测度论Measure Theory 3 72 1 研 究 方 向 必 修 课注明:即某一研究方向学术型硕士研究生必修的课程。高等概率论Advanced Probability Theory 3 72 2 数理统计Mathematical Statist

11、ics 3 72 1 随机过程Stochastic Processes 3 54 2 不 少于6学分随机分析Stochastic Analysis 3 54 2 或 3 随机微分方程Stochastic Differential Equations 3 54 3 线性模型Linear Model 3 54 2 非参数统计Non-parameter Statistics 3 54 2 或 3 多元统计分析Multivariate Statistical Analysis 3 54 2 或 3 选修课公共选修课注明:公共选修课包括计算机、管理、人文、体育、就业指导等相关课程,学术型硕士研究生选修公

12、共选修课不超过2 学分第二外国语博(硕)英语二外Second Foreign Language 2 72 1 硕士法语二外硕士德语二外硕士日语二外体育P.E 1 36 就业指导Instruction of Career 1 36 专业选修课专业选修课包括本学科内拓宽知识面和深化专业知识的课程、根据研究方向在导师指定下选修的其它课程。马氏过程Markov Processes 2 54 3 随机控制Stochastic Control 2 54 3 大偏差与泛函不等式Large Deviations and Functional Inequalities 2 54 3 数学风险理论Mathemat

13、ical Risk Theory 2 54 2 或 3 时间序列分析Time Series Analysis 2 54 2 或 3 生存分析Survival Analysis 2 54 3 抽样技术和方法Sampling Techniques and Methods 2 54 2 或 3 试验设计Experimental Design 2 54 3 贝叶斯统计Bayesian Statistics 2 54 3 随机过程选讲Topics on Stochastic Processes 2 54 3 随机分析选讲Topics on Stochastic Analysis 2 54 3 讨论班Seminar 2 36 3 补修课补修课指的是本专业本科生的必修课,跨学科或以同等学力考取的学术型硕士研究生须补修相关课程。补修课不得少于2 门,不记学分,但有科目和成绩要求。实变函数Real Analysis 4 72 1 概率论与数理统计Probability and statistics 4 72 1

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