UiT The Arctic University of Norway

数学科学理学硕士

程序结构

硕士课程包括 60 ECTS 的硕士论文、20-40 ECTS 的专业课程（3000 级数学或统计学课程）、最多 30 ECTS 的选修课程（相关课程和 3 门 2000 或 3000 级科学课程）和 10 ECTS 的必修课程 MAT-3001 «数学研究导论

第一学期必须选修下列专业课程之一：

• MAT-3300 代数 2
• MAT-3110 微分几何
• MAT-3200 数学方法
• STA-3002 多变量统计分析

第二学期必须选修以下专业课程之一：

• MAT-3303 代数几何
• MAT-3111 微分几何 2
• MAT-3202 非线性波
• MAT-3213 气候动力学
• STA-3001 计算机密集型统计。

本项目主要为全日制课程，学制两年。非全日制学生可调整学制。课程需出席讲座和研讨会。所有课程均在特罗姆瑟校区授课。

该学习计划可以包括其他大学（包括国内大学和国外大学）的课程。

教学和评估

该学习计划中的课程主要由讲座、研讨会和练习组成。

所有教授该学习项目的学术人员均为各类研究项目的积极研究人员。课程以相关研究为基础，并与系内研究活动紧密相关。特殊课程和硕士论文均由系内学术人员进行个人指导。

评估形式多种多样，包括作品集评估、家庭考试、报告以及口试和笔试。在某些课程中，强制性作业必须获得批准才能参加考试。

硕士论文提交后，会进行评估，通常在 6 周内进行口头陈述和考试。这可能会影响最终成绩。

获得进一步的研究

该学习项目符合博士学位学习的资格，例如多伦多大学的科学博士学位课程。

交换

鼓励在前两个学期与其他挪威或外国机构进行交流。UiT 提供多项交流协议和津贴安排。该系有多项适合硕士生的交流协议。

项目委员会必须预先批准外部机构开设的课程。

我们建议在第二学期进行交换。必修课程 MAT-3002 可以与交换大学的另一门相关课程交换，或者学生可以在线学习该课程并在交换大学修读 20 个学分。

学习成果

完成学习计划后，候选人将获得以下学习成果：

知识

候选人：

• 在统计学、代数、几何学或应用数学等数学领域拥有高级知识
• 对所选主要领域相关的领域有扎实的知识
• 拥有足够的数学知识，可以在高中任教
• 具有扎实的数学和统计学相关领域的知识，例如物理学或计算机科学
• 具有理论和实践上数学或统计方法的透彻知识，并能根据学术领域的传统分析学术问题
• 能够将数学或统计方法应用于自然科学和社会科学的新领域

技能

候选人：

• 可以输入复杂的问题，揭示结构并制定精确的问题，找到合适的分析和/或数值解决方法，并解释解决方案
• 具有良好的使用相关编程工具的实践能力
• 能够积极利用现有文献来理解其他科学家的工作，并以此作为解决自身数学问题的支持
• 能够在理论和实践中运用数学或统计方法，并独立判断理论和模型对特定问题的适用性
• 能够在监督下并根据数学科学研究伦理的适用规范开展独立、有限的研究项目

一般能力

候选人：

• 掌握用于分析和解决问题的各种数学和统计方法和技术的扎实知识
• 具有良好的理论洞察力和运用数学理论、方法和技巧解决问题的能力
• 拥有在工业、技术、科学、信息技术和学校领域工作所需的资格。
• 能够运用数学和统计学知识解决社会和自然科学中出现的问题
• 可以与其他专家进行跨学科合作
• 可以找到口头和书面语言中精确的科学表述
• 能够独立完成科学工作，并在数学和统计学术语框架内制定工作内容
• 可以对一般科学问题做出基于知识的判断，并在公共场合进行沟通。
• 能够为数学和统计学领域的新思维和创新过程做出贡献

就业前景

通过该项目，学生将获得广泛的能力，使其胜任不同领域和行业的工作。他们将学习如何运用系统性和分析性的方法解决问题，这将使他们成为研究、开发和管理领域的优秀人才。可再生能源、气候适应、信息技术、经济学、保险、金融和银行、生物技术和医疗技术领域的开发和创新项目需要数学科学能力。

社会对能够处理和分析数据的人才的需求日益增长，对不同行业和领域的复杂问题建模和分析能力的需求也日益增长。