学术超话｜MATH系列选课攻略

一年一度的选课季就要到啦为了帮助大家找到适合自己的课程我们特地采访上过这些课的同学跟大家分享感受哦在此非常感谢为我们分享课程体验的同学本期我们分享的是MATH系列以下是MATH系列常见课程

PART I

课程名称：Calculus科目字母：MATH课程代码：101学分：15                                   

课程内容

五周制

开始深入学习三角函数、二次曲线相关的积分、无限范围的积分、partial differentiation、curves的相关内容、双变量、二重积分以及微分方程

math100系列的课程构成基本相同：

lecture+seminar+tutorial+optionalsession

自主学习computer labs

评分形式及其占比 

Weekly coursework (4 tutors assessed exercises) 20%

2 online quizzes for practical lab component 5%

End-of-module test 25%

Final Examination 50%

综合评价 math102是math101的进阶和延续，教学形式和评分方法类似，但是难度比101大一些，会更深入的学习微积分方面的知识;但是只要认真学习了这些内容，考试还是比较容易的，assessment的题目基本都是公式的运用以及平时exercise中类似的题目；需要注意的是书写的格式以及对于计算答案的解释说明和逻辑分析，最好平时养成良好的书写习惯，否则可能计算答案正确，却因为书写步骤不标准而失了分，那就非常可惜了。

课程名称

：Futher Calculus

科目字母：MATH

课程代码：102

学分：15                                   

课程内容五周制开始深入学习三角函数、二次曲线相关的积分、无限范围的积分、partial differentiation、curves的相关内容、双变量、二重积分以及微分方程math100系列的课程构成基本相同：

lecture +seminar+tutorial+optionalsession

自主学习computer labs评分形式及其占比 Weekly coursework (4 tutors assessed exercises) 20%2online quizzes for practical lab component 5%End-of-module test 25%FinalExamination 50%综合评价 math102是math101的进阶和延续，教学形式和评分方法类似，但是难度比101大一些，会更深入的学习微积分方面的知识;但是只要认真学习了这些内容，考试还是比较容易的，assessment的题目基本都是公式的运用以及平时exercise中类似的题目；需要注意的是书写的格式以及对于计算答案的解释说明和逻辑分析，最好平时养成良好的书写习惯，否则可能计算答案正确，却因为书写步骤不标准而失了分，那就非常可惜了。

课程名称：

Probability

科目字母：MATH

课程代码：103

学分：15                                   

课程内容

五周制主要学习probability的公理、离散随机变量以及连续随机变量math100系列的课程构成基本相同lecture+seminar+tutorial+optionalsession自主学习computer labs

评分形式及其占比

Weekly coursework (4 tutors assessed exercises) 20%

2 online quizzes for practical lab component 5%

End-of-module test 25%

Final Examination 50%

综合评价math103主要学习的是probability，和101、102微积分的内容也有联系；相比较101和102的学习内容，103所学的知识点和公式相对来说有些抽象，并且有大量的公式需要记忆并且学会运用；考试内容基本也是所学公式的套用，所以建议大家把重要的公式做好笔记，这样更方便记忆以及final exam的复习。

课程名称

：Statistics

科目字母：MATH

课程代码：104

学分：15                                   

课程内容

五周制主要学习数学分布、数据推理、假设检验和置信区间math100系列的课程构成基本相同：lecture+seminar+tutorial+optionalsession自主学习computer labs

评分形式及其占比

Weekly coursework (3 tutors assessed exercises) 15%

2 online quizzes for practical lab component 5%

Data analysis project 5%

End-of-module test 25%

FinalExamination 50%

综合评价 

math104的考试内容更多是应用题，需要同学们综合运用所学知识进行解答分析，相比较前面三门课而言，104更多的是需要用文字来逻辑说明，计算都比较简单，只需要套用公式就可以了；同时，很多题目的解答开始需要使用R语言了后期的数据分析project也会大量用到R语言，所以前期R一定要好好学，否则这门课才开始学可能会有些吃力哦。

课程名称

：Linear Algebra

科目字母：MATH

课程代码：105

学分：15                                   

课程内容

五周制

矩阵的基础知识：如加减乘除，逆矩阵，行列式等；矩阵代数在几何中的应用，如用矩阵表示向量的旋转，映射；用矩阵代数求解线性方程组和微分方程等；线性转换

每周tutor会提供weekly practice exercises方便学生根据本周所学内容；

第二周开始需要自学computer labs（tutor会提供lecture、recording以及exercise

评分形式及其占比

Weekly coursework (4 tutors assessed exercises) 20%

2 online quizzes for practical lab component 5%

End-of-module test 25%

FinalExamination 50%

综合评价

矩阵线性代数很基础的课程，矩阵的基础计算方面比较简单易懂，但涉及到矩阵在几何中的应用和线性转换等知识可能比较抽象。对于大二会深入学习math系列课程的同学，这门课一定要好好学！以后会经常用到矩阵代数方面的知识，一定要弄清楚理解各种转换，对大二的课程特别重要！

PART II

课程名称

：Real Analysis

科目字母：MATH

课程代码：210

学分：15                                   

课程内容

Term1-A thorough look will be taken at the limits of sequences and convergence of series during this module. Further possible topics include StirlingsFormula, infinite products, and the Fourier series.

评分形式及其占比

Coursework每周一次，总共占比 15%

quiz每两周一回，总共占比 10%

final test占比 75%

综合评价 跟math113有很大的关系，一定要学好大一的数学，不然会有点吃力。作业需要花一定的时间，多练习。

课程名称

：Complex Analysis

科目字母：MATH

课程代码：215

学分：15                                   

课程内容

10周制

Term2-该课程为Real Analysis的延伸，将limit, continuity,  differentiation和integration延伸至complex Plane. 并研究了complex plane上的cauchy theorem.同时还教授了一些其他的theorems.每周都会有作业评分形式及其占比Coursework 30%Exam 70%综合评价在enrolment中只对修习了MATH210的学生开放。除开极少数定理，内容的证明都较为严谨。 包含内容较广，但大多数内容对于integration的帮助很大。可能需要一定的练习才能掌握书中的各种theorem的使用方法。

课程名称：Linear Algebra II

科目字母：MATH

课程代码：220

学分：15                                   

课程内容

Fields and vector spaces：subspaces, spanning, linear independence, bases, dimension

Linear transformations (kernel, image, rank), change of basisInner products, orthogonality, spectral theoremJordans normal form.评分形式及其占比课堂考试 5%Quiz 5%Report 5%Final 85%综合评价 math105的进阶，但据说难度要比105大很多。各种矩阵代数推导式，定理很抽象，并且每周都会有一道文字题让你进行解释和分析。总之这门课对你的数学逻辑理解能力是很大的考验。

课程名称 : Abstract Algebra

科目字母 : MATH

课程代码 : 225

学分 : 15                                   

课程内容

10周制

Term2-该课程详细介绍了algebra structures，主要落脚点为group和ring。研究了group和ring的internal和external structure包括了lagrange theorem, Isomorphism,the first Isomorphism theorem for groups以及其他的一些theorems。除去最后一周，每周都会有作业。评分形式及其占比Coursework 30%Exam 70%综合评价 顾名思义，抽象代数，内容可能会比较抽象。在enrolment中只对修习了MATH220的学生开放。整个模块的结构较为清晰，逻辑较为严密。note的每个部分都有较多的解释文本和examples来帮助学生理解。

课程名称：Probability II

科目字母：MATH

课程代码：230

学分：15                                   

课程内容

深入学习各种概率分布模型的函数, 公式和应用(probability model)

条件性分布函数，变量平均数等的计算变量分布的转换及线性代数在其的应用(linear transform)分布中的各种定理如大数定律, 中心极限定理，马尔可夫定律等评分形式及其占比 作业练习 15%Quiz 15%Final 70%综合评价MATH230是MATH 103的进阶。特点是公式量大：概率函数，分布之间的转换要涉及到大量的公式；此外概率函数之间的转换计算要经常运用到基础的微分和积分的计算。想要的得到高分，建议平时记好公式笔记，参加workshop听老师讲解公式的应用必不可少。有一小部分用线性代数推导的内容有一点抽象，建议好好听课多问问老师。

课程名称：Statistics II

科目字母：MATH

课程代码：235

学分：15                                   

课程内容

这门课的内容可以分成三个部分：

Part1：样本分布与estimotor检验Part2：线性回归及其模型检验Part3：似然性推断（Likelihood inference）此外，在各种定理与公式的使用中也会涉及到线性代数的应用；在数据的计算上会运用到一些R编程评分形式及其占比 Coursework 15%Quiz 15%Final 70%综合评价 MATH 104的进阶，很考验细心的一门课，公式量和计算量大，但还比较好理解，一般cw和考试只需要用数据套用这些公式即可。在数据指标，统计指标的计算上公式比较多；在数据的计算上很考验细心程度。数据的计算上要运用到一些R的编程及对输出结果的解读，公式的推理上有时要运用到线性代数也是难点之一。一个小技巧：梳理好各种公式的用法与区别，把他们区分好，会对你很有帮助。

课程名称 : Project Skills

科目字母 : MATH

课程代码 : 240

学分 : 15                                   

课程内容

20周制

term1：scientific writing

有占总体比重5%的 abstract writing 作业

有总共占总体比重20%的latex 练习

每周会有一堂communication workshop, 在3周前会要求每个人在moodle中都注册为一个6人左右小组的成员。在9周会要求每个小组进行带有slide的演讲。占总体比重15%。还有一个short project，首先会让你evaluate某篇文章，然后会让你写一篇4-6页的short project，会提供5个topic让你必须从中选择一个

Term2: group project，会要求每个小组（communication workshop）写一篇10-12页的project，然后会要求每个小组进行带有slide的介绍各自小组的project的演讲，各自占总体比重25%和10%。评分形式及其占比 Coursework 20%Project 45%Presentation 25%Participation 10%综合评价 MATH240是BSc Hons：G100第二年的必修课程之一。在enrolment中只对 students majoring in delivering department 开放。虽然课程任务较多，但只要花费时间，都能拿到不错的成绩。而且会在一定程度上教你如何写scientificwriting和如何使用latex，并且会锻炼你的communication以及 oral presentation的能力。同时，能够提升你的团队沟通，团队协作能力。

课程名称：Computational Mathematics

科目字母：MATH

课程代码：245

学分：15                                   

课程内容

10周制

Term2-该课程主要是关于R-studio（R的编程，R-markdown以及 error analyse）,2，4，6，8，10周会各有一份作业评分形式及其占比

Coursework 30%

Exam 70%

综合评价在Enrolment中只对修习了MATH101-105的学生开放。刚开始学习可能会比较难，由于其涉及R语言的编程和数学算法的结合，会极大的考验你的逻辑思维和数理思维。但每周的Tutorial 或者drop-in可以为大家提供很大帮助。参加2，4，6，8，10周的Drop-in对作业的问题有非常大的帮助。课程名称：Minor course inMathematics科目字母：MATH课程代码：271学分：15                                   

课程内容

Term 1-多项式、序列、级数；函数；微分；泰勒级数和复数；积分

Term 3-Final

 评分形式及其占比

Online quizzes 20%

Coursework 30%

Final 50%

综合评价

MATH 271分为MATH 271a和MATH 271b，但都在M term中学完。MATH 271是ACF、Finance专业相关的选修课，大一学过ACF101的同学，或者有相关数学基础的同学可以选择。quiz每周都有，选择题；coursework共四次，271a和271b各两次，都是计算题。虽然作业多，但是课程相对比较简单，个人感觉作业比较好拿分。课程名称：Minor Course InMathematics科目字母：MATH课程代码：272学分：15                                   

课程内容

只有Term2 上课Week11-15上课内容为概率论，从基础的交集并集补集讲起，进行到离散随机变量以及随机事件发生概率的计算，离散概率分布，期望值等的计算；以及条件概率的计算和贝叶斯公式等的应用，独立事件的判断以及事件发生概率的二项分布计算。概率分布：泊松分布，二项分布等概率分布和计算。

Assessments：一周一次Quiz以及第15周周末的考试Week16-20 上课内容为矩阵基础的矩阵表达和基本计算；矩阵特征值以及特征向量的计算；矩阵的几何意义以及几何表达；矩阵Trace的计算以及矩阵正定型的判断；对称矩阵以及矩阵分解等等Assessment：一周一次Quai以及20周的考试Final：占比60%评分形式及其占比Quiz and Test（Coursework）40%Final 60%综合评价MATH272是一个对数学有兴趣的大二同学开放的选修课程，对于数学基础要求不高，属于概率论以及线性代数范畴，平日作业较多，日常课程较多。

课程名称：Likelihood Inference

科目字母：MATH

课程代码：330

学分：15                                   

课程内容

Chapter1-Modelling and Statistical InferenceChapter2-Information and AsymptoticsChapter3-Parameter FunctionsChapter4-Sufficient StatisticsChapter5-Hypothesis Tests and Confidence Intervals;Chapter6-Model Choice评分形式及其占比

Coursework 10%

Final 90%

综合评价MATH330是一门比较基础的大三数学学科，围绕着似然函数进行，如果选这门课的同时可以选择MATH331贝叶斯统计，这两门关系是比较紧密的，也能学得更透彻的。

课程名称：Bayesian Statistics

科目字母：MATH

课程代码：331

学分：15                                   

课程内容

Chapter1-An introduction to Bayesian thinkingChapter2-Specifying priorsChapter3-Prediction under uncertaintyChapter4-Multi-parameter problemsChapter5-Bayesian decision theory                         评分形式及其占比 :Coursework（20% Group project +20% quiz）40%Final 60%综合评价 :MATH331与MATH330 关系紧密，331的老师讲解也是很详细的。课程名称：Stochastic process科目字母：MATH课程代码：332学分：15                                   

课程内容

Chapter1-Introduction to stochastic processes

Chapter2-Repeated trials and simple random walks

Chapter3-Generating functions

Chapter4-Markov chains

Chapter5-Continuous Markov chains   

评分形式及其占比 

Coursework 30%

Final 70%

综合评价 

随机过程也是MATH235的延续，就目的是为了展示如何使用概率规则指定简单的模型描述过程，最后能很好的理解概率生成函数可以用来解决许多模型方程。

课程名称：Generalised linear models科目字母：MATH课程代码：333学分：15                                   

课程内容

Chapter1-IntroductionChapter2-Exploratory Data AnalysisChapter3-The exponential familyChapter4-The EF likelihood and ML estimationChapter5-Linear predictor and model formulaChapter6-IRWLS AlgorithmChapter7- Model InferenceChapter8-Censoring 评分形式及其占比 Coursework 20%Group project  30%Final 50%综合评价 333主要是了解广义线性模型的理论基础，并应用于各种各样的实际问题，在我自己的感觉中333相比于330-332会更难于理解。课程名称：Time Series科目字母：MATH课程代码：334学分：15                                   

课程内容

Chapter1-The definition of time seriesChapter2-second-order structure of Simple Time-SeriesChapter3-Simple Linear Time-Series ModelsChapter4-Invertibility and Stationarity for Linear Time-SeriesChapter5-Estimating and Identifying Time-series ModelsChapter6-ForecastingChapter7-The Spectra of Linear Time-SeriesChapter8-Heteroskedastic AR Models评分形式及其占比 Coursework 10%Group project  25%Final 65%综合评价时间序列这门课是时间序列统计分析的入门课程，算是比较好玩的，主要研究单变量时间序列的模型，方法和理论。

课程名称：Machine Learning

科目字母：MATH

课程代码：336

学分：15                                   

课程内容

Chapter1-IntroductionChapter2-Some Machine Learning Algorithms for Supervised Learning Chapter3-Theory of GeneralisationChapter4-From Theory to Practice评分形式及其占比 

Coursework 10%

Group project 20%

Final 70%

综合评价 多变量统计-机器学习这门课也是很基础的入门教学，这门课主要介绍基础概念。

课程名称 : Financial Mathematics‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

科目字母 : MATH

课程代码 : 345

学分 :15                                   

课程内容

Chapter1-IntroductionChapter2-Revision and PreliminariesChapter3-Binomial or CRR modelChapter4-Finite market modelChapter5-Discrete Black-Scholes Model                                                       评分形式及其占比10% Coursework + 90% Final综合评价 金融数学会介绍一些金融术语，并研究不同模型下的金融产品定价，在这些模型中，假设的股票价格都是随机的，会根据概率论中的规则来描述其可能的价值。最后附上一张MATH选课路线图~

*注：以上选课攻略采访源自往届学生上课感受，仅供参考，不构成选课建议。请根据自身实际情况进行选择。

* 由于资源有限，我们可能无法覆盖到所有课程。更多课程信息可查询学校CourseHandbook ,可点击文末“阅读原文”直接跳转该页面，或复制链接后在浏览器中打开。

https://portal.lancaster.ac.uk/portal/mpc/000046

附👉：往年选课宝典（点击文字即可查阅）

收集｜学术部责编｜刘宜杭 查修宇编辑｜石雨昊校阅｜谷雨涵

本文内容来自网络，仅供学习、参考、了解，不作为投资建议。股市有风险，投资需谨慎！