院系简介
数学与统计学院的前身为创建于1928年的数学系。1956年西迁后,西安交通大学成立了数理力学系,1979年恢复数学系,1994年数学系与物理系合并组建了理学院,2011年数学与统计学院成立。学院现设数学系、应用数学系、信息科学系、计算数学系、统计系等5个专业系,以及数学教学中心和数学实验中心。学院现有科研平台3个——“大数据算法与分析技术国家工程实验室” “国家天元数学西北中心”“西安数学与数学技术研究院”(下设华为-西安交大数学与信息技术联合中心、数学与地球勘探技术中心、统计学与大数据技术中心、数学与生命科学交叉研究中心、最优化技术与量化金融研究中心、基础数学研究所)。
学院现有数学、统计学两个一级学科博士学位授予权,涵盖了计算数学、应用数学、基础数学、概率论与数理统计、运筹学与控制论、统计学、应用统计(大数据方向)等7个专业,并设有数学博士后流动站。二级学科“计算数学”为国家重点学科。
本科专业按信息与计算科学、数学与应用数学、统计学,以及数学与应用数学拔尖学生培养试验班招生。2008年成为国家理科基础科学研究教学人才培养基地建设单位。
学院现有教职工140人,教授35人,副教授46人,中国科学院院士1人,“973”首席科学家1人,领军学者3人,国家教学名师1人,“百千万人才工程”国家级人选1人,特聘教授2人,校“腾飞人才计划”特聘教授6人,教育部跨世纪/新世纪优秀人才支持计划6人,国家青年人才项目11人。
作为以工为主大学中的基础学科,学院长期坚持“科学问题导向,应用问题驱动,强化学科交叉,突出应用特色”的发展道路,聚焦数学与信息技术、地球探测技术、流体力学、生命科学、大数据、经济与金融等领域的交叉研究,取得了一批重要研究成果,在数学与信息科学等交叉方向上形成了独特的优势,在国内外有重要影响。近年来,持续获得国家重大基础研究项目“973”、“863”计划,以及国家自然科学基金重大项目、重点项目的资助。在2017年第四轮学科评估中,数学学科进入A档(2%-5%),统计学科进入B档(20%~30%)。数学学科2006发表的SCI论文数名列全国数学学科第6,跻身ESI全球学科排名前1%。获国家自然科学二等奖2项、国家科技进步二等奖2项,以及若干省部级奖项。2010年徐宗本教授在国际数学家大会上作45分钟特邀报告,并获得中国应用数学领域最高奖--苏步青奖。
学院坚持不懈地进行教学改革与实践,为全国大学数学基础课程的建设提供了带头与示范作用。在8届教育部数学基础课程教学指导(分)委员会中担任6届主任单位,多次主持我国大学数学基础课程教学规范的制定与修订,自2003年起持续多年主办“西部及周边地区高校大学数学教师暑期研修班”,为提高我国西部地区大学数学教师的教学与科研水平作出了重要贡献。2009年教育部四家机构共同倡议在我院成立了国内首家开放式教学研究中心“高等学校大学数学教学研究与发展中心”。
2020年招生目录
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【学术学位】 |
52 |
①101 思想政治理论 |
拟接收推免生40名,导师、研究方向信息详见学院网站。 |
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070100数学 |
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②201 英语一 |
复试科目及范围:泛函分析和常微分方程。 |
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01(全日制)数论与应用 |
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③702 数学分析 |
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02(全日制)非线性泛函分析及应用 |
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④818 高等代数与线性代数 |
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03(全日制)偏微分方程 |
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04(全日制)几何拓扑 |
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05(全日制)代数学 |
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06(全日制)格上拓扑与非经典数理逻辑 |
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07(全日制)孤立子与非线性可积系统 |
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08(全日制)最优化方法与软件 |
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09(全日制)偏微分方程理论与计算 |
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10(全日制)计算流体动力学 |
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11(全日制)有限元方法及高性能算法 |
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12(全日制)电磁场及流体中的理论与计算 |
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13(全日制)流体中的高性能算法及其应用 |
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14(全日制)科学工程计算与信息系统软件设计 |
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15(全日制)最优化理论、算法及其应用 |
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16(全日制)金融最优化 |
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17(全日制)图论及组合最优化 |
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18(全日制)矩阵计算理论,信息检索与图像识别中的矩阵方法 |
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19(全日制)工程力学中非线性问题的数值解 |
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20(全日制)科学工程中的反问题的理论分析与计算 |
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21(全日制)生物数学中的无穷维动力系统及最优控制 |
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22(全日制)肿瘤智能诊疗的数学基础与核心算法 |
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23(全日制)人工智能与专家系统 |
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24(全日制)统计模型与人工神经网络 |
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25(全日制)人工智能与信息技术的数学基础 |
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26(全日制)随机微分方程 |
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27(全日制)机器感知与信息处理的数学基础 |
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28(全日制)图像处理与计算机视觉 |
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29(全日制)机器学习 |
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30(全日制)计算智能与信息技术的数学基础 |
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30(全日制)计算智能与信息技术的数学基础 |
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31(全日制)人工神经网络理论 |
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32(全日制)新型计算模型 |
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33(全日制)大型系统的近似算法、新型数值模拟算法 |
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34(全日制)生命科学中的数学理论与方法 |
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35(全日制)稀疏信息处理的数学理论与矩阵方法 |
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36(全日制)自适应信息处理的理论与数值算法 |
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37(全日制)偏微分方程理论及应用 |
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38(全日制)随机理论及其在生物系统中的应用 |
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39(全日制)高频振荡计算与工程应用 |
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40(全日制)大数据算法与工程应用 |
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41(全日制)大数据计算与分析技术 |
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42(全日制)计算共形几何理论及应用 |
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43(全日制)偏微分方程反问题 |
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44(全日制)勘探地球物理学 |
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45(全日制)地球物理探测与信息处理技术 |
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46(全日制)复杂介质中波传播与波场反演 |
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47(全日制)阵列信号处理的理论与应用 |
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48(全日制)分布式大数据与机器学习 |
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49(全日制)海量文本大数据分析 |
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50(全日制)未来通信系统的数学建模与分析 |
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51(全日制)面向3D打印的形状优化与设计 |
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52(全日制)运筹学及其应用 |
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52(全日制)运筹学及其应用 |
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53(全日制)最优控制及其应用 |
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54(全日制)智能控制 |
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55(全日制)机器人控制 |
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56(全日制)大规模稀疏代数系统及互补问题的数值解法 |
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57(全日制)压缩感知理论及应用 |
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历年复试分数线
历年报录比
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学院代码 |
学院名称 |
专业代码 |
专业名称 |
2015年 |
2016年 |
2017年 |
2018年 |
2019年 |
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7 |
数学与统计学院 |
025200 |
应用统计(专) |
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2 |
4 |
9 |
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070100 |
数学 |
5.0 |
5.5 |
10 |
5 |
14 |
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070101 |
基础数学 |
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070102 |
计算数学 |
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070103 |
概率论与数理统计 |
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070104 |
应用数学 |
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070105 |
运筹学与控制论 |
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071400 |
统计学 |
5.5 |
7.5 |
3 |
16 |
12 |
注:报录比小于“1”的为报考人数小于录取人数,有调剂录取。
2021年参考书目
辅导班介绍
西安交通大学是很多人梦寐以求的学府,但是考西安交通大学难度也是很高的。因此想要成功考入西安交通大学研究生,那么你平时的付出就要比别人更多,复习效率就要比别人更好。
每年都有一批人会参加考研,有人成功,当然就有人失意,为了不让自己留有遗憾,争取一战上岸,我们在备考考研的时候一定要努力。都说兴趣是最重要的老师,学习对于我们考研的人来说并不难,但是要在长达一年的备考复习当中保持热情很难!但如果你选对了西安交通大学考研辅导班,那么你的备考复习之路会游刃有余、一路领跑。
西安交通大学官方没有开设考研辅导班,但是社会上有很多培训机构,那么问题来了,西安交通大学考研辅导机构哪个好?西安交通大学考研辅导班该如何选择?
首先,选择靠谱的西安交通大学辅导班要看辅导班的师资水平、辅导经验和成功辅导的学员案例,能够辅导考上北大、清华、人大等985、211名校的培训机构是经得起考验的;其次,辅导班要有一整套成熟的辅导流程和方法,辅导就是要在好的方法的引导下学习,如果没有成熟的辅导服务流程,是无法保证辅导质量的。
新祥旭考研一对一定制辅导班,提供个性定制服务系统、目标院校定位系统、公共课资料配置系统、专业课资料配置系统、一对一串讲系统、课堂跟踪系统、复习计划定制系统、复习动态调整系统、学员监督反馈系统、学习效果测评系统、全程追踪答疑系统、应试技巧服务系统、摸底测评训练系统、心理调整评估系统、复试辅导指导系统和调剂技巧指导系统等16大成熟、科学的辅导体系和流程。
新祥旭考研一对一辅导班的核心优势:
科学的辅导体系:新祥旭考研开设有考研专业课一对一辅导、考研公共课一对一辅导、考研全科一对一辅导等一系列考研课程,每个考研课程均是在多年教学实践的基础上不断完善、调整而形成的,取得了良好的效果。
庞大的师资资源:新祥旭考研自2006年创办以来,一直坚持建立和完善庞大的师资库。与其他机构先报名后安排老师不同,新祥旭庞大的师资库保证了学员在报名前可以挑选老师,报名后可以直接上课,对老师不满意还可以及时更换老师。新祥旭考研历经十余年,已经建立起了覆盖全国所有省市大部分高校和各专业近万名的优质师资库体系。庞大的师资库是新祥旭考研最核心的竞争力。
优质的教学服务:新祥旭秉承教学第一、服务至上的原则,为考研学生提供最贴心最有针对性的辅导服务。新祥旭考研一对一辅导,十分注重学员的学习效果。据大数据统计,新祥旭学员对新祥旭的教学服务给予高度赞誉,达到了他们期望的服务标准,许多学员通过新祥旭的辅导和自己的努力,成功考入理想的大学攻读硕士研究生,完成了人生的名校梦想。
专业的服务团队:新祥旭创始人由三本考取北京大学研究生,对考研具有深厚独到的了解。新祥旭的团队大部分具有考研经验或者读研经验,深刻了解考研学生的痛点和需求点,真正解决考研学子的有效学习问题。
更多干货请咨询 新祥旭郭老师 18101361537
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