一、课程设置：工程锚定与跨域认证双轨设计
课程体系以 “数学深度 + 应用广度” 为核心，深度衔接工程与科学领域需求：
- 阶梯式核心课程：基础层涵盖微积分、线性代数等核心内容，其中《抽象向量空间》作为衔接课程，系统引入证明写作能力，为高阶学习铺垫；进阶层设置分析学、代数学等课程，通过康托尔对角线定理、紧致性等核心知识点，培养理论严谨性，同时强化与工程问题的结合。
- 跨域认证方向：依托学校理工优势设置特色方向，学生可通过课程组合获得领域认证：
- 工程数学方向：修习数值分析、优化理论，搭配机械工程系的控制系统建模课程，适配工程计算岗位；
- 生物数学方向：借助应用与生物当代数学项目（ABC），修习生态系统建模、生物统计学，衔接生命科学领域；
- 数据与算法方向：选修离散数学、机器学习数学基础，对接计算机科学相关需求。
- 科研导向课程：开设 “高级研究课题” 课程，学生可参与振动能量收集系统建模、供应链优化等实际课题，运用非线性动力学分析等方法解决工程问题。
二、专业资源：跨学科平台与国际科研联动
依托理工学科生态与外部合作，构建多维科研支撑体系：
- 交叉科研网络：数学学院与多院系共建科研平台，包括算法、组合与优化（ACO）、计算科学与工程（CSE）等跨学科博士项目，学生可参与能源收集、生物信息学等前沿研究；ABC 项目联合生命科学领域教师，开展种群动力学、基因序列分析等交叉课题。
- 国际合作与师资：参与 NSF-EPSRC 国际合作项目，与英国赫瑞瓦特大学等机构联合研究振动冲击系统的随机动力学，本科生可加入国际团队开展 bifurcation 分析等工作；师资团队涵盖非线性动力学、计算生物学等方向，部分教师同时参与企业合作项目，将工程难题转化为教学案例。
- 学术支持平台：校内设有数学计算实验室，配备工程仿真与数据分析工具，支持振动系统模拟、优化算法验证等科研实践；定期举办数学生物学研讨会，邀请跨领域学者分享研究进展，拓宽学术视野。
三、实习机会：Co-op 体系与地域产业深度融合
依托亚特兰大区位优势与特色实习项目，实践路径极具竞争力：
- Co-op 带薪实习项目：作为美国规模较大的合作教育项目，学生可在三个学期内进入全职实习状态，合作企业包括波音、微软等，岗位涵盖算法优化、工程数据建模等，实习经历与学业学分直接挂钩，兼顾实践与学术进度。
- 本地企业定向实践：亚特兰大聚集 430 家全美 500 强企业分支机构，可口可乐、达美航空等企业常提供数据分析、流程优化类实习岗位；金融领域的实习则聚焦风险建模、数据处理，适配本地商业需求。
- 就业服务与网络：职业发展中心为学生提供 Co-op 申请指导、技术面试模拟，定期举办 STEM 专场招聘会；校友网络遍布科技与工程领域，为实习对接与职业发展提供助力，毕业生在谷歌、波音等企业的录用率保持高位。
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