一、课程设置：文理协同与个性化定制双向赋能
课程体系以 “理论深度 + 应用广度” 为核心，依托文理学院与工程学院资源形成独特架构：
- 阶梯式核心课程：基础层涵盖微积分、线性代数、常微分方程等，其中《应用数学原理》课程融入物理与工程案例，强化理论落地能力；进阶层设置偏微分方程、随机过程、数值分析等，通过 Navier-Stokes 方程数值解、Black-Scholes 模型等知识点，衔接实际应用场景。
- 跨域定制方向：依托 APAM 系跨学科特色设置细分路径，学生可灵活组合课程：
- 金融数学方向：修习金融衍生品定价、风险分析，搭配商学院的量化交易课程，适配华尔街岗位需求；
- 生物物理方向：通过分子动力学模拟、蛋白质折叠建模等课程，对接医疗科研领域；
- 数据科学方向：选修高维数据处理、物理启发机器学习，衔接 AI 与科技行业。
- 科研导向 seminar 体系：大三需参与零学分研讨课，接触纳米科技、核聚变等前沿课题；大四需完成 3-4 学分研究型 seminar，要求自主设计课题并公开汇报，例如开发癌症数据分析的数学模型，成果可纳入申请作品集。
二、专业资源：跨学科科研网络与区位资源联动
依托曼哈顿核心区位与多院系协作，构建多维学术支撑体系：
- 交叉科研平台：APAM 系与哥伦比亚聚变研究中心、纪念斯隆 - 凯特琳癌症中心等建立合作，学生可参与核聚变等离子体建模、临床数据隐私保护等跨领域项目，接触从理论到应用的全流程。
- 师资与学术交流：师资团队涵盖纳米科学、地球科学、医疗物理等交叉领域，部分教师同时参与企业合作项目，能将工程难题转化为教学案例；学校定期举办 “应用数学前沿论坛”，邀请能源、金融领域学者分享研究进展。
- 技术与数据支持：校内计算中心配备高性能集群与专业软件，支持量子系统模拟、流体力学计算等科研需求；依托纽约城市资源，可获取华尔街金融数据集、医疗临床数据库等特色资源，助力课题研究。
三、实习机会：金融科技双轨与校地资源深度融合
借助曼哈顿产业集群与校友网络，实习路径兼具多样性与高端性：
- 金融与科技定向实习：与高盛、Citadel 等金融机构合作，提供量化交易策略建模、风险评估等实习岗位；科技领域可对接谷歌 AI 纽约实验室、NVIDIA 开发组，参与推荐系统优化、机器学习算法测试等项目，90% 学生能获得至少一段实习经历。
- 跨领域实践项目：通过校企联合项目，可参与 Con Edison 智能电网的负荷预测建模、麦肯锡科技战略组的数据化分析任务，将数学工具应用于能源、咨询等实际场景。
- 就业服务与校友联动：职业发展中心提供量化面试模拟、简历针对性优化服务，定期举办金融科技专场招聘会；APAM 系专设校友对接平台，可联系在富国银行、亚马逊等企业任职的毕业生获取内推机会，同时提供实习签证办理指导。
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