研究生招生方向介绍
一、数学学术型硕士研究生招生方向
1．基础数学
主要研究拓扑代数、算子代数、矩阵积分、微分方程等领域中的问题。借助于拓扑群、C*-代数、代数几何、矩阵型积分、定性与稳定性等研究代数系统的结构、覆盖性质、广义度量空间、C*-模、算子理论、矩阵广义逆，矩阵模型中的代数结构，微分方程解的存在唯一性、正则性等问题，丰富理论知识，解决拓扑学与数学物理等领域中实际问题。
2．计算数学
主要研究偏微分方程及偏微分方程约束的最优控制系统、高振荡积分和积分方程、流体力学中数学问题的数值计算、波的传输和传输特征值等问题。借助于有限元、间断有限元、积分方程等方法研究所涉及的积分、微分方程的高性能计算方法与软件设计，突出理论分析和计算机实现并重，同时不断拓展在数学物理等领域的应用。
3．应用数学
主要研究可积系统方程、流体力学方程、浅水波方程以及生物数学方程等动力学方程。借助于矩阵分析理论、代数几何理论、泛函分析理论、常（偏）微分方程理论等深入剖析微分方程的精确解以及解的形态与行为特征，解决物理学、化学、生物学等与数学的交叉领域中涌现的有关实际应用问题。
4．运筹学与控制论
主要研究运筹管理、优化决策、复杂控制系统、网络化系统、多智能体系统、组合网络评价与设计等问题。借助于信息技术、异步控制算法、优化方法、分布式协调控制等对智能网络、神经网络、图网络等进行研究，解决运筹管理、系统控制与决策等领域的基础问题及与数学的交叉问题。
5．概率论与数理统计
主要研究统计计算、数理金融、图像处理、数据分析、基因转录等问题。借助于机器学习、数据挖掘、金融风险度量、协方差矩阵、数据降维等针对岩体结构预测、大数据模型及其算法效率提升、投资组合选择、基因转录本质探索、农业病虫害识别等进行研究，通过多学科交叉融合，解决工程、金融、生物、农业等领域中的数学交叉问题。
二、信息与计算科学学术型硕士研究生招生方向
1．人工智能算法及应用
融合计算机视觉、自然语言处理和智能决策技术，对图像处理、医学影像辅助诊断、工业视觉检测、机器翻译与智能问答及智能制造等领域所涉及的人工智能相关问题进行深入研究。
2．大数据分析及应用
融合统计学、机器学习、数据挖掘等开展复杂数据建模、深度学习、多模态数据分析等相关算法和机制的研究。在社交网络、医疗健康、风险管理、智能投顾等领域开展大数据的处理和技术研发。
三、电子信息专业硕士招生方向
1．控制工程
主要综合运用数学、统计学、计算机科学或控制科学等理论知识和技术针对工业、农业、医疗等领域中的数据建模、智能控制、智能决策、图像分析处理、目标检测、识别和跟踪、病虫害防治、传染病防治与预测等问题开展理论研究和应用研究，进行动态分析、建模、优化和控制。
2．人工智能
主要运用数学、计算机科学、信息科学等学科知识开展语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统和优化算法等相关理论与应用的研究。充分借鉴语言哲学、认知科学和脑科学领域的研究成果，针对智慧医疗、智能搜索和推荐系统、机器翻译、多模态信息处理、博弈算法等进行研究。
3．大数据技术与工程
主要结合计算机科学、数学、统计学和数据从属行业知识开展复杂数据建模、机器学习、深度数据分析与挖掘等相关算法和机制方面的理论和应用研究。在信息技术和金融中的社交网络、医疗大数据、金融数据、智慧农业、智能推荐、风险管理等领域从事对复杂数据的处理及数据相关的技术研发等。