概述
我们的复杂系统与数据建模硕士课程将教授你快速发展的复杂系统跨学科领域的高级数学技术，使你能够在生物医学、自然科学、经济学和社会科学等多种现实世界中应用这些技术。复杂系统利用多种数学方法来建模和预测我们周围世界的现象，包括神经网络、生态系统、气候变化和金融市场。
该课程面向具有定量背景的毕业生和专业人士，提供大量需求，涵盖商业与金融、健康与制药、机器学习或科研等多种职业。
录取要求
具有2:1荣誉学士学位，需要应用数学或物理学背，强烈鼓励具有纯数学扎实背景并对应用有浓厚兴趣的申请者，其他定量学科学位的优秀申请者可能会被考虑，前提是他们对数学或物理科学有足够的了解,申请者需要具备数学的扎实背景，特别是熟悉多变量微积分、线性代数、微分方程和初等概率论的标准概念
为了满足本课程的学术入学要求，申请者应该具有至少2:1的本科学位或同等学历，如果申请者仍在就读，则平均成绩应该在英国评分体系中达到至少60%或以上水平
根据申请者的学术背景，2:2荣誉学位或同等学历可能会被接受
语言要求
雅思总分6.5，小分6.0
托福总分92，写作23，其他小分20
PTE总分62，小分59
课程设置
必修模块：
复杂网络理论
复杂系统建模数学基础
复杂系统研究方法与高级主题
个人研究项目
选修模块：
随机过程与应用
数学生物学
统计学习要素
复杂系统的均衡分析
经典与量子计算导论
选修模块：
虚拟实验室中的生物与纳米材料
量子多体系统建模
概率论
风险中性估值：定价与对冲衍生品
金融市场
随机分析
金融统计
金融中的数值与计算方法
利率与信用风险
C++ 金融数学
经济物理学
模式识别、神经网络与深度学习
计算统计
时间序列分析
机器学习
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开学时间 2026年9月
学制
1年
课程模式
全日制
授课语言
英文
年学费
33850英镑