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名称：计算与数学工程硕士（MS in Computational and Mathematical Engineering）
隶属：斯坦福大学工程学院下属跨学科机构（ICME学院）
定位：培养数学建模、科学计算与数据科学的交叉领域人才，强调理论严谨性与实际应用能力的结合。
申请者需具备以下学科基础（以官方课程描述为准）：
数学核心课程：
多变量微积分
线性代数（需涵盖矩阵分解、特征值等高级内容）
概率论与数理统计
实分析或高等微积分（建议修读）
微分方程（建议修读）
编程能力：
至少掌握一门编程语言（如Python、C++、MATLAB），具备实现基础算法的经验。
相关领域背景：
工程、物理、计算机科学、统计、经济等领域的本科课程经历。
注：非数理背景申请者需通过成绩单或项目经历证明量化能力。
学术背景：
常见本科专业：数学、计算机科学、统计学、工程学科（机械/电子/航天等）、物理学。
GPA范围：多数录取者本科成绩位于前列（如3.7/4.0以上），核心数理课程成绩突出。
标化成绩：
GRE Quantitative部分常见分数≥168（满分170），语言成绩需满足研究生院最低要求。
经历特征：
科研经历：多数具备学术研究或项目经验（如发表论文、学术会议）。
实习/项目：部分有科技公司、金融机构的量化或数据分析相关经历。
推荐信：通常来自数学/计算机/工程领域教授，强调学术能力与研究潜力。
跨学科课程设计：
核心课程：数值分析、优化理论、概率建模、机器学习基础。
选修方向：学生可从数据科学、计算科学、金融计算、成像科学等方向定制课程（具体以当年课表为准）。
跨院选课：允许选修计算机科学、统计、工程学院等院系的课程。
研究与实践机会：
科研资源：提供与ICME教授合作的机会，支持参与实验室项目。
产业联系：依托硅谷区位优势，学生可接触科技公司实习资源（如Google、Meta、NVIDIA等）。
职业发展支持：
毕业生常见去向：
科技行业：数据科学家、机器学习工程师、研究工程师。
金融领域：量化分析师、风险管理。
学术界：部分毕业生进入TOP院校攻读博士学位。
就业资源：斯坦福职业发展中心提供招聘会、校友网络和行业合作机会。
强化数理基础：确保先修课程成绩优异，尤其是线性代数、概率论等核心课程。
突出技术能力：通过科研项目、竞赛（如Kaggle）或开源代码库展示编程与建模经验。
明确学习目标：在文书中清晰阐述与ICME研究方向（如数据科学、计算科学）的匹配度。
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