深圳大学数学与计算科学学院简介（推荐）_数学与计算科学学院
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数学与计算科学学院
数学与计算科学学院设数学系、应用数学系、信息与计算科学系和大学数学教学部等四个教学单位，设数学研究所、智能计算科学研究所、数理金融研究所等三个研究机构，以及学院办公室、成人教学部等管理部门。学院现有教职工80名，其中专职教师70名。专职教师中有博士生导师3名、教授12名、副教授22名，高级职称比例约50%；有博士、博士后45名，占64%；有1人享受国务院特殊津贴，有4名广东省千、百、十工程培养对象。
学院肩负着培养数学类专业人才和承担全校公共数学课教学双重任务。设数学与应用数学(含数学教育、金融数学、运筹与统计三个方向)、信息与计算科学两个本科专业，有全日制本科生800多人；现有数学，统计学两个一级学科硕士授权点，数学一级学科下设基础数学、计算数学、应用数学、数学教育、金融数学与金融工程5个二级学科，现有全日制研究生60余人；与师范学院共同拥有教育硕士•数学学科教学授权；承担全校14个理工、经管类学院和师范学院的大学数学教学任务与研究生数学教学任务；与经济学院联合开办“数理金融”实验班，授予经济学与理学双学位；负责组织全校学生参加全国大学生数学建模竞赛活动。
学院教师坚持教学与科研并重，科研反哺教学，教学促进科研。近五年主持科研项目近40项，经费230余万元，其中国家级14项，省级5项；主持教育部教学研究项目2项。在国内外著名学术刊物上发表论文200余篇；在科学出版社、高等教育出版社等出版专著与教材8部；科研成果获得省部级奖励6项。
学院教师还积极参与中学数学教学研究与教师培训工作，负责深圳市中学数学教师的继续教育培训和广东省高中数学骨干教师培训。主持完成广东省和深圳市十五教育规划重点课题各1项，编审香港初、高中数学教材各1套，参编人教A版高中数学教材选修课一种。
学院前身深圳大学应用数学系、软科学系、理学院数学系、师范学院数学教育系20余年来培养了一大批优秀毕业生，毕业生活跃在政府机关、金融、软件、工商管理、教育等各行业。许多毕业生在自己的行业或岗位上做出了骄人成绩，比如，青年创业典型、热心公益事业的陈昳茹，著名青年经济学家、被评为中国十大青年领袖的薛兆丰，龙岗勇攀珠峰第一人、奥运火炬手李向平，教学骨干、获多个全国性大奖的杨霞、韩芸等。
专业介绍：
070100数学(一级学科):
学院从2013年开始在数学、统计学两个一级学科下招生，数学一级学科拟在基础数学、计算数学、应用数学、数学教育、金融数学与金融工程5个二级学科方向招生，考生在报名时可选择二级学科方向，但是报考数学一级学科的所有考生按初试成绩统一排名，确定复试名单。考生被录取后，入学初，学院将通过双向选择的方式确定学生的培养方向，原报考方向并不一定是最终的培养方向。下面介绍基础数学、计算数学、应用数学、数学教育、金融数学与金融工程5个二级学科方向拟在2013年招生的具体研究方向及对应的导师。基础数学
Teichmuller空间理论及其应用（导师：郭辉）：
该研究方向主要研究Teichmuller空间理论及其在多方面的应用。Teichmuller空间理论的主要研究对象是Riemann曲面的分类问题，内容涉及拟共形映射理论、Riemann曲面理论、复解析动力系统理论、亚纯函数的值分布理论、微分几何及低维拓扑等。
多复变函数空间理论（导师：胡鹏彦）： 多复变函数空间理论主要研究多复变全纯函数空间的刻画及其上算子的有界性、紧性及Schatten-P性质，这些算子主要有Hankel算子、Toeplitz算子、乘法算子及复合算子等。
偏微分方程（导师：杨军）：
主要研究从微分几何，理论物理和其它非线性应用科学等领域中提出的非线性偏微分方程，比如：几何流，Yang-Mills方程，非线性Schrodinger方程，超导研究中的Ginzburg-Landau方程、化学和生物学中出现的反应扩散方程等。研究这些非线性问题解的存在性、适定性、多解性、解随时间的演化等，不断解决理论研究和实际应用中出现的问题。
分形几何及其应用（导师：邹玉茹）：
1967年Mandelbrot在“Science”杂志上发表了一篇“英国海岸线有多长？统计自相似性与分数维数”的论文,他在这篇论文中对海岸线的本质作了独特的分析,“fractal”一词也首次出现在科学界,随后他在1975年发表了专著《分形:形状,机遇与维数》,第一次系统地阐述了分形几何的思想、内容、意义和方法,这个专著的发表标志着分形几何作为一个独立的学科正式诞生.后来Federer,Falconer和Mattila等人的研究工作,将几何测度论引入了分形理论当中,研究分形集的理论和方法有了巨大的发展,大大推进了分形分析,分形理论因此也得到极大的丰富.近期,随着人们对非线性科学的重视和计算机的快速发展,分形几何学无论在数学基础还是在应用方面都得到快速的发展.目前研究分形几何研究内容主要分为两个方面：利用维数和测度等分形指标对一些不规则对象进行研究，研究分形几何在各个学科中的应用。
微分流形的几何性质（导师：尹乐）
随着微分方程理论的逐渐成熟，近几十年以来，几何学家们开始用分析方法来解决几何问题，例如极小曲面问题、Yamabe问题等；反过来，微分几何理论又提供了大量有意义的微分方程，如Einstein方程、Ricci流方程等，研究这些方程，往往要提出新的观点和方法。本培养方向主要研究流形上的几何方程并分析其解的几何性质，从中让学生掌握几何分析的常用思想和方法。
Teichmuller几何及应用（导师：孙宗良）
主要研究复分析中的Teichmuller理论及其应用，与低维拓扑、双曲3流形、动力系统、理论物理等有密切联系（参见Fields奖得主Ahlfors、Milnor、Thurston、McMullen、Yoccoz等的工作）。内容涉及到Fuchs群、Riemann曲面、二次微分、拟共形映射、微分几何、图像处理等。Teichmuller空间上有多种度量，不同的度量从不同角度揭示了相应的拓扑和几何性质。我们重点关注Teichmuller空间的度量几何，该领域是Teichmuller理论的研究热点。应用方面，利用Riemann曲面、二次微分、Teichmuller空间、微分几何、代数拓扑等，可以进行图像处理方面的研究。
李群、李代数、代数表示论以及密码学（导师：方颖珏）
李代数、李群是当今代数学的重要分支，它与数学的许多领域以及现代物理都有广泛深入的联系。
代数表示论起源于二十世纪七十年代，主要研究对象是Artin代数（特别是域上的有限维（结合）代数）上的有限生成模及其模范畴的结构。其主要内容包括quiver的表示，Auslander-Reiten序列和模范畴的Auslander-Reitenquiver，倾斜模和倾斜代数，tame代数（特别是tubular代数），平凡扩张，重复代数，单点扩张，有限维代数的导出范畴，Hall代数等等。这些内容形成了代数表示论的特色理论。
密码学是研究信息加密、解密和破密的科学，含密码编码学和密码分析学。密码学是由于保密通信的需要而发展进来的新兴边缘学科,可以利用有限域及其应用讨论基于环Zn上以及有限域Fp上圆锥曲线的密码问题以及信息安全方面的问题。
微分几何、度量几何（导师：胡自胜）
微分几何、度量几何是几何学的两个分支，它与分析、代数等其它数学分支相互渗透，与物理密切联系；二者的重要概念之一是反映空间弯曲程度的“曲率”，如截曲率、Ricci曲率等；微分几何主要考虑光滑的空间（流形），度量几何考虑一般的度量空间。本方向主要研究微分几何（特别是黎曼几何）中的截曲率比较几何和Ricci曲率比较几何，Alexandrov空间的度量和拓扑性质，度量测度空间的测度、度量和拓扑性质。计算数学：
计算金融学（导师：陈之兵、阮晓青）
计算金融是一门随着计算机技术的发展而形成的新兴交叉学科。它是专门研究如何利用计算机有效地求解各类复杂的金融问题的有关方法和理论的一门学科。由于其所涉及的计算问题主要来源于金融领域，因此称这门学科为计算金融。计算机的飞速发展已经把计算推向金融科研和金融实务的前沿。现在，理论分析和计算已经成为了当今金融活动的主要方式。今天，计算在金融研究和金融实务中已几乎无处不在，对金融的发展起到了举足轻重的作用。计算金融是通过计算的手段来解决金融问题的，其处理问题的过程主要有如下三个环节：数学建模、涉及计算方案（简称算法）、将数值结果与理论分析、实务相结合给出实际问题的答案，或提出对模型的修正方案。
金融行业的性质决定了每天的业务都会产生大量数据，利用目前的数据库系统虽然可以有效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。数据挖掘则是20世纪90年代中期兴起的新技术，可以发现数据中有用模式。本研究方向是通过对数据挖掘技术的学习和研究，将其应用在客户行为分析、价值分析以及货款偿还预测和客户信用政策分析甚至洗黑钱和其他金融犯罪的侦破等方面。
计算机视觉与图形学（导师：刘则毅，汤建良）
计算机视觉是研究用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术，计算机视觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。计算机视觉与计算机图形学联系非常紧密。本研究方向主要从事三维数据的建模、匹配及处理等。
最优化理论及应用（导师：李工农）
最优化方法主要是运用数学方法研究各种系统的优化问题，为决策者进行科学决策提供定量依据。最优化理论则是关于最优化方法中的数学理论，主要讨论各种优化算法的收敛性以及收敛速度等。最优化应用研究的主要对象之一是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域。
小波、偏微分方程图像处理理论及算法（导师：孙晓丽）
小波以及小波理论的一些新进展，包括脊波、曲线波等多尺度工具是近年来在图像处理领域应用广泛的一类数学方法，而偏微分方程理论是图像处理领域的新热点。本方向通过研究小波等多尺度工具、偏微分方程理论及二者之间的联系，将其应用于图像去噪、图像修补、图像分解、图像放大等图像处理领域，提出新的算法并用matlab等语言编程实现。
反问题理论及其数值计算（导师：高天玲）
反问题通常指由效果、表象反求原因、原象的问题，此类问题有广泛而重要的应用背景，比如雷达、声纳、地球物理探测、医学成像和无损探测等领域。目前，反问题已发展成为具有交叉性的计算数学、应用数学和系统科学中的一个热门学科。反问题尤其是反散射问题的主要难点在于非线性和不适定性，对此类问题提出有效的数值计算方法是当今的重要的课题。应用数学：
信息安全、图像处理与模式识别（导师：王晓峰、陈文胜、鲁坚、陈波）
研究组合群论和组合半群论中的自动机与异步自动机群及半群的构造及性质，并将其应用于密码学中诸如身份认证、数字签名等；以及研究图像信息的处理、描述，应用系统和关键技术，利用统计模式识别、数据挖掘等先进的信息处理技术对获取的图像(特别是生物图像)进行处理，包括区域分割、特征提取、模式识别等内容。
微分动力系统及其应用（导师：丰建文、徐希、张娜、赵毅）
应用微分动力系统和控制理论研究复杂网络的动力学性态；以及研究常微分方程定性理论中的相关内容，包括极限环的存在性、代数几何性质等；构造由实际问题归结的微分方程的渐近解，并用摄动方法在严格意义上对其解的误差进行分析；研究泛函微分方程与离散动力系统，脉冲微分方程理论及其应用；研究生态数学模型的定性理论研究及其应用。
偏微分方程及应用（导师：刘强、夏莉、李敏）
偏微分方程是纯粹数学与应用数学研究中最重要的课题之一，在数学学科中占有及其重要的地位。本研究方向一方面旨在研究偏微分方程的相关理论分析，如方程解的存在唯一性，解的性质与形态等，另外一方面旨在应用偏微分方程理论和计算机方法解决相关实际问题，特别是流体运动的模拟，图像底层处理在医学、遥感等领域的应用以及金融数学建模计算等相关问题。
计算机应用（导师：黄俊联）
本研究方向主要研究数学NP完全问题的计算机快速求解；综合目前软件技术的高新成果，深入研究MIS系统模型化设计及其程序自动生成；本研究方向还包括计算机技术的热门应用领域，比如动漫设计、嵌入式软件、多媒体网络等，以培养计算机技术高级应用人才。
经济建模与决策分析（导师：李莉）
以计量经济学、数量经济学、决策分析和计算机技术等理论方法为指导，对区域经济发展、节能减排、经济可持续发展等社会经济问题进行经济数学建模、决策分析，通过定性定量相结合，研究各种经济数量关系及其变化的规律，进行经济分析与预测，为决策服务；以及研究合作博弈理论在管理学各分支中的新发展新应用；研究解决管理学中各种最优化问题的自适应算法设计。数学教育(导师：张文俊、傅赢芳、曹丽华、杨和平)：
数学教育专业培养具有扎实的数学功底、良好的数学教学能力和数学教育研究能力，具有现代教育观念和社会责任感，具有创新意识、探索精神和教育综合实践能力，能从事高水平数学教学和数学教育研究的中小学骨干教师和数学教育研究领域的高层次专门人才。主要研究方向及其内容如下：
中学数学教育
研究中学数学课程与教学的理论与实践、高观点下的初等数学研究、数学课堂教学与学习心理、数学思想方法、数学教育研究方法、数学现代教育技术等。
小学数学教育
研究小学数学课程与教学的理论与实践、小学数学研究、数学课堂教学与学习心理、小学数学教学艺术、数学教育研究方法、数学现代教育技术等。
数学教育与数学教育哲学
研究数学课程与教学的理论与实践、数学教育研究方法、数学思想史、数学思维论、数学学习论、数学美学、数学哲学等。金融数学与金融工程：
金融数学（导师：王弟海、余晓辉、王小华）：
金融数学（MathematicalFinance）又称数理金融学，是现代数学与计算技术在金融领域的应用，是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融系统内在规律并用以指导实践。
金融工程（导师：邹恒甫、许蔓、郝睿、张鹏）：
金融工程（FinancialEngineering）则是以金融数学为理论基础，是金融科学实用化、产品化的高新技术，融现代金融学、信息技术与工程方法于一体，运用数学工具，采用数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟等工程技术方法设计、开发和实施新型金融产品，创造性的解决各种金融问题。
071400统计学(一级学科):
我院统计学一级学科下现设以下的五个专业方向：
1、数理统计（招生导师：温松桥）：
统计学是一门研究如何科学的收集，整理随机数据并对其进行分析的学科。本方向主要是对统计学各分支的基本理论和方法进行研究。包括：应用随机过程与随机分析，时间序列分析，高维数据分析，机器学习，非参数统计，多元分析，可靠性理论，统计计算与模拟等。
2、风险管理与精算（招生导师：魏正红，李松臣）：
本方向培养学生掌握必要的统计和精算知识，能够为实际金融问题建立风险管理和精算模型，并用合适的统计软件和工具实施模型的测算和结果分析，毕业生应成为金融风险管理和保险精算应用方面的高级人才。
3、数量金融分析（招生导师：蒋春福，董海玲，姚念）：
本方向运用随机过程与随机分析理论和非线性技术对金融市场进行定量研究，主要是通过数学建模、理论分析、数值仿真、实证分析等方法，研究金融市场动态演化的内在规律，并探索其在量化投资、期权定价、算法交易、风险管理和精算实务中的应用。4.高维数据的统计分析
其中包括：降维技术（Dimension-reductiontechniques），变量选择(Variableselection)。
高维数据的统计分析是近年二十年来统计学家研究的热点问题之一。由于计算机技术日新月异的变革，使得我们有可能处理大规模的海量数据。如生命科学中的高维数据，每个特定的基因表达，其维数可高达5000维之多；再如高光谱成像数据，成像中的每个图元都是维数很高的数据集。如何处理如此之高的数据集，在统计方法创新与相关统计理论发展就成为了当前统计学的重中之重。降维技术与变量选择这两种方法在分析高维数据中被不断的创新与广泛应用，并不断发展。
本方向导师为朱力行教授（长江学者，国家杰青获得者）。5.抽样调查
抽样调查是一个应用范围非常广泛的统计学分支，它对于大至国家发展战略的制定、小至部门的日常管理都是不可或缺的，对于规避风险、减少损失具有十分重要的意义。抽样调查主要研究如何从全体被调查对象（即总体）中抽取一部分（即样本），以及如何根据所得到的样本数据对总体的目标量进行推断。它具有节省费用、时效性强两个基本特点。本研究方向的目标是使学生能系统、正确地掌握抽样调查的基本理论和方法，把握国内外前沿研究动态，培养学生进行科学研究的能力以及结合实际问题对具体项目进行抽样设计和对所获取数据进行处理和分析的能力。
本方向导师为邹国华研究员（国家杰青获得者）。
