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理學碩士（2年制）

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Master of Science (2 Years)

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所屬院校

昆士蘭大學

The University of Queensland

2025 第40名

項目簡介

專業(yè)方向

數(shù)學

入學時間

2/7月

項目時長

2年

項目學費

53760澳元/年

項目官網(wǎng)

https://study.uq.edu.au/study-options/programs/master-science-5712

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培養(yǎng)目標

昆士蘭大學理學碩士(2年制)項目是為在其選擇的數(shù)學、物理或統(tǒng)計領(lǐng)域達到大學第一年水平的畢業(yè)生設計的，并希望擴展他們的知識。該項目也提供了攻讀博士學位的途徑。學生將在兩年的全日制(或兼職)學習期間選擇40-50個課程，這取決于學生的研究領(lǐng)域，允許學生調(diào)整學生的研究以適應學生的興趣和職業(yè)目標。學生將能夠?qū)⑺@得的知識應用于一系列合作項目，包括我們的研究中心內(nèi)外的研究項目、商業(yè)化項目以及行業(yè)實習。學生還將有機會與各種研究中心的工作人員一起開展研究項目，如ARC卓越工程量子系統(tǒng)中心、量子計算和通信技術(shù)、未來低能電子技術(shù)、數(shù)學和統(tǒng)計前沿以及發(fā)電站成功。我們數(shù)學專業(yè)的許多畢業(yè)生都獲得了更高的學位，并在大學和其他主要研究機構(gòu)擔任研究職位。我們的物理畢業(yè)生獲得了廣泛適用的高級技能，并受到不同雇主的高度重視。同樣，我們的統(tǒng)計專業(yè)畢業(yè)生在商業(yè)、工業(yè)和政府部門都很受歡迎。

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申請要求

針對應用數(shù)學、數(shù)學、統(tǒng)計學方向： - 具有學士學位（或同等學歷），不限專業(yè)背景，具備大學一年級水平的數(shù)學知識（包括微積分、多變量微積分、線性代數(shù)和常微分方程）；或 - 具有研究生文憑（或同等學歷），需要科學背景；或 - 在海外合作院校成功完成3年的學習并取得受認可的資格，具備升讀理學碩士的正式途徑。 針對物理學方向： - 具有學士學位（或同等學歷），不限專業(yè)背景，具備大學一年級水平的物理學知識（包括力學、熱物理、電磁學和現(xiàn)代物理學）和大學一年級水平的數(shù)學知識（包括微積分、多變量微積分、線性代數(shù)和常微分方程）；或 - 具有研究生文憑（或同等學歷），需要科學背景；或 - 在海外合作院校成功完成3年的學習并取得受認可的資格，具備升讀理學碩士的正式途徑。 在先前的學歷中GPA達到5.0/7或同等水平

語言要求

總分要求

{{ per_lang.total ? per_lang.total : ctryId != 12 ? '/' : '無要求' }}

申請時間

{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入學` }}

on hold

國際生

提前批次

：是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請

進行中

：{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}

on hold

：申請量過大，相應的申請有延遲或者無法拿到offer的風險。

國際生

：本條是指國際生截止日期

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顧問解析

昆士蘭大學理學碩士(2年制)項目是為在其選擇的數(shù)學、物理或統(tǒng)計領(lǐng)域達到大學第一年水平的畢業(yè)生設計的，并希望擴展他們的知識。選擇40-50個課程，這取決于學生的研究領(lǐng)域，允許調(diào)整研究，以適應興趣和職業(yè)目標。學生將能夠?qū)⑺@得的知識應用于一系列合作項目，包括研究中心內(nèi)外的研究項目、商業(yè)化項目以及行業(yè)實習。學生還將有機會與各種研究中心的工作人員一起開展研究項目，如ARC卓越工程量子系統(tǒng)中心、量子計算和通信技術(shù)、未來低能電子技術(shù)、數(shù)學和統(tǒng)計前沿以及發(fā)電站。就業(yè)服務：畢業(yè)生可以在商業(yè)、工業(yè)和政府部門就業(yè)（科研人員，銀行業(yè)分析師，大學學術(shù)人員，健康研究員，市場風險經(jīng)理，投資分析師，產(chǎn)品開發(fā)人員，質(zhì)量控制員，財務分析師，資產(chǎn)負債經(jīng)理），或是在大學和其他主要研究機構(gòu)擔任研究職位。

課程設置

核心課程有高性能計算、數(shù)值線性代數(shù)與優(yōu)化、金融數(shù)學、機器學習、數(shù)學物理的代數(shù)方法、高級哈密頓動力學與混沌、數(shù)理統(tǒng)計、概率模型與隨機過程、遺傳數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、高等代、量子力學。

高性能计算

High-Performance Computing

数值线性代数与优化

Numerical Linear Algebra & Optimisation

金融数学

Financial Mathematics

机器学习

Machine Learning

数学物理的代数方法

Algebraic Methods of Mathematical Physics