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교과목안내

MATH104 수학 LAB 1 (Mathematics LAB 1)
컴퓨터소프트웨어를 이용하여 미적분학의 내용을 학습하고 문제를 해결하는데 응용한다. 수학1을 듣는 학생들에게 추천하는 과목이다. 미적분학에 나오는 여러 그래프와 수렴 등을 눈으로 볼 수 있어 이러한 개념들의 정확한 이해를 돕고 있다.
MATH105 수학 LAB 2 (Mathematics LAB 2)
수한 LAB1의 연속으로 수학 2를 듣는 학생들에게 추천하는 과목이다.
MATH209 산업수학 모델링 기초 (Elementary Industrial Mathematics Modeling)
수학의 응용 사례를 바탕으로 다양한 산업 관련 수학 문제를 수학적 원리에 따라 모델링하는 방법을 습득하고 초보적인 문제에 적용해 본다.
MATH211 선형대수 1 (Linear Algebra 1)
행렬과 행렬식의 기본 연산법을 익히고 이를 일차방정식의 풀이에 응용한다. 벡터공간을 소개하고 그 위에서의 일차변환을 행렬로 나타내고 성질들을 살핀다. 고유값, 고유벡터를 포함한 정방행렬의 가역성 등 여러 성질들과 응용을 살펴본다.
MATH212 선형대수 2 (Linear Algebra 2)
선형대수1의 연속으로 직교성, 스펙트럼 정리, 벡터공간, 내적공간과 이차형식을 다룬다. 선형대수의 응용 및 수치해석적 방법을 배운다.
MATH215 정수론 (Number Theory)
정수에 관한 기본적인 이론을 공부한다. 주요내용은소수의성질, 소인수분해, 합동식, Fermat의 작은정리, Euler의정리, 원시근, 이차잉여, 연분수, 디오판틴 방정식등이다.
MATH221 미분방정식 (Differential Equations)
미분방정식의 해의 존재성, 성질 및 해법을 공부한다. 주로 다룰 내용은 선형 미분방정식, 급수해, 라플라스 변환, 푸리에 급수와 변환, 열 방정식, 파동방정식 등이다.
MATH251 확률 및 통계 1 (Probability and Statistics 1)
비결정적 현상을 기술하고 분석하는데 사용되는 수학적 도구로서 확률모형을 소개하고 자료분석을 위한 통계적 방법론의 기본개념을 배운다.
MATH252 확률 및 통계 2 (Probability and Statistics 2)
확률과 확률변수, 확률분포와 기대치, 표본분포, 중심극한 정리, 점추정과 신뢰구간, 가설 검정과 오류, 범주형자료와 분류표분석, 측정형자료의 분석 등에 대해 공부한다.
MATH285 이산수학 (Discrete Mathematics)
논리의 기본 원리, 증명법, 수학적 귀납법, 함수, 관계 (relations), 확률의 기초, 재귀적 등식(recursive equations), 그래프, 행렬 대수 등을 소개하며, 컴퓨터를 이용한 문제풀이와 컴퓨터에의 응용 등을 다룬다.
MATH286 수학프로그래밍 (Mathematics Programming)
문제 해결을 위한 도구로서 프로그래밍의 기본 원리를 이해하고 이를 구체적인 수학 문제를 통하여 구현한다. 논리적인 사고를 바탕으로 프로그래밍 언너의 기초적인 활용방법을 학습하고 이를 수학 소프트웨어와 연계하여 응용력을 높인다.
MATH304 산업수학 프로젝트1(캡스톤 디자인) (Industrial Mathematics Profect(Capstone Design)1)
산업 문제를 수학적 원리를 통해 해결하기 위하여 수학 또는 공학 분야의 학생들이 연구팀을 구성하고 지도교수를 선택하여 자율적인 연구를 수행하며 수학에 대한 이해도와 응용 능력을 기른다.
MATH305 이산 모델링 기초 (Elementary Discrete Modeling)
이산 최적화의 기초 과목으로, 이산 최적화의 기본적인 개념과 알고리즘을 학습하도록 하는 것을 목표로 한다. 산업 수학에서 자주 등장하는 조합적 최적화의 고전적 주제인, computational complexity, minimum spanning trees, shortest paths, traveling salesman problem, network flows, matching 등의 실생활 문제를 찾아 모델링해 보고 해(근사해)를 찾는 알고리즘을 프로그래밍으로 구현해 본다.
MATH306 수리(빅)데이터분석 (Mathematical (Big) Data Analysis)
본 과목에서는 수학(선형대수)과 통계학(기초통계)의 기본 이론을 바탕으로 기계학습과 통계적 패턴인식에 대하여 광범위한 기초지식을 습득한다. 빅데이터(대용량자료)의 분석을 위한 자료의 전처리과정(자료의 범주화, 자료의 선택)등을 배우고 회귀분석을 시작으로 하여 로지스틱 회귀, 신경망모형, 군집분석 등에 대한 개요 및 컴퓨터를 이용한 모형구축 방법에 대하여 배운다. 빅데이터 특히, 변수의 수가 자료의 수보다 많은 경우에는 기초적인 통계학의 방법론으로 분석하기 어려운 경우가 많다. 이러한 자료의 분석을 위한 수리적, 통계학적 혹은 기계학습이론에 의한 여러 가지 방법론을 배운다.
MATH311 현대대수 1 (Modern Algebra 1)
현대대수1은 선형대수와 정수론에서 '수학적인' 엄밀한 증명을 요구하는 몇몇 정리들을 통하여 경험하였던 '추상수학'을 체계적으로 공부하는 과목이다. 특히 집합과 그에 정의된 연산에 의해서 생겨나는 (대수)구조를 대상으로 하며 군(group)과 환(ring)의 구조와 그 응용에 대하여 주로 공부한다.다음과 같은 중요한 주제들이 포함된다 : Group of permutations, Factor groups, Simple groups, Group actions, Ring of polynomials. 정수론에서 공부한 이론이 현대대수학에서 매우 자연스럽게 그리고 쉽게 설명됨을 알 수 있을 것이다.
MATH312 현대대수 2 (Modern Algebra 2)
현대대수1에서 익숙해진 군(group)과 환(ring)에 관한 이론을 바탕으로 하여 체(field)에 관한 이론을 전개한다.
체의 구조에 대한 이해를 바탕으로 하여, 작도문제, 방정식의 근의 존재에 대한 이론을 전개해 나간다. ,
특히 군과 체의 구조가 연결되는 방법을 설명한 Galois 정리를 살펴본다.
Simple group의 분류에 큰 공헌을 한 Sylow정리에 군의 action이 어떻게 이용되는지도 알아본다.
MATH321 해석개론 1 (Introduction to Analysis 1)
실수집합 R의 성질을 기반으로 R의 부분집합에서 정의된 함수들의 성질을 다룬다.
R의 완비성(completeness), 수열과 급수의 극한과 극한정리, Monotone Sequence Theorem, Bolzano-Weierstrass
Theorem, Cauchy Criterion; 함수의 극한과 극한정리, 함수의 연속성, 균등 연속(uniform continuity), 구간에서 정의된 연속함수의 성질 등을 배운다.
MATH322 해석개론 2 (Introduction to Analysis 2)
해석개론 1의 연속과정으로 미분과 적분에 관한 사항 및 함수열과 함수급수를 다룬다.
평균치정리, L'Hospital의 법칙, Taylor 정리; Riemann적분, 적분가능한 함수들, Fundamental Theorems of Calculus, 근사적분; 점별수렴과 균등수렴,
초월함수(지수함수, 로그함수, 삼각함수)들의 해석적 정의와 성질; 급수와 급수의 수렴성 판정법, 함수급수의 수렴성 판정법 등을 배운다.
MATH323 복소함수 (Complex Functions)
복소수, 사상으로의 복소함수, 해석함수, 멱급수, 선적분과 Cauchy 정리, Cauchy 정리의 응용, Laurent 급수와 Residue 정리, 조화함수, Conformal Mapping 등을 다룬다.
MATH324 편미분방정식 (Partial Differential Equations)
대표적인 편미분 방정식들의 형태인, 확산형(diffusion type), 타원형(elliptic type), 쌍곡형(hyperbolic type)과, 각 경우의 예들인 열방정식, 라플라스 방정식, 물결 방정식을 다룬다.
이 과목을 통해서 우리는 세 가지 경우에 대한 기초적인 해법들을 배우고 수치적 해를 구한다. 그 도구는 변수분리법, 푸리에 변환, 라플라스 변환, 중첩원리, 그린 함수 등이다.
MATH325 해석개론 연습Ⅰ (Recitation: Introduction to Analysis I)
해석개론 I 에서 배운 내용을 주요 예제들에 대한 토론을 통해 익힌다.
MATH326 해석개론 연습Ⅱ (Recitation: Introduction to Analysis Ⅱ)
해석개론 II 에서 배운 내용을 주요 예제들에 대한 토론을 통해 익힌다.
MATH335 미분기하 (Differential Geometry)
터함수의 기본개념을 학습하고 곡선과 곡면의 Curvature, Torsion, Intrinsic Equations, Parametric Equations 등 미분기하의 기초적인 개념을 다룬다.
MATH341 위상수학 (Topology)
Compactness, Connectedness, Separation axioms, 연속함수의 성질 등 위상수학의 기초개념을 다룬다.
MATH351 수리통계 1 (Mathematical Statistics 1)
통계적 방법론의 이론적 배경을 다룬다. 확률변수의 함수, 변수변환법, 적률모함수, 순서 통계량, 극한분포, 표본분포, 불편추정, 베이즈추정, 충분성과 지수분포족, 구간추정, 검정력, 우도비검정, 적합도검정 등을 학습한다.
MATH352 수리통계 2 (Mathematical Statistics 2)
주어진 자원과 조건하에서 조사목적을 가장 효과적으로 달성할 수 있는 실험의 설계와 그 결과의 분석방법을 다룬다. 주 내용에는 모집단과 표본, 표본크기 배분, 랜덤화실험, 블럭화실험, 요인실험, 반응표면분석 등이 있다.
MATH361 수치해석 (Numerical Analysis)
비선형 방적식의 해법, 보간법, 수치 적분법, 미분 방정식의 해법 등을 학습하며, 관련 기초근사이론들을 배운다.
MATH401 수학사 (History of Mathematics)
수학이 발달한 사회, 문화적 배경을 알아보고, 수학자의 일생을 공부하여 수학 하는 정신이 무엇인가를 이해한다. 수학개념이 어떻게 생겨나서 발전했는지를 알아보는, 수학을 전반적으로 개관하는 코스이다.
MATH404 산업수학 프로젝트2(캡스톤디자인) (Industrial Mathematics Project(Capstone Design)2)
산업 문제를 수학적 원리를 통해 해결하기 위하여 수학 또는 공학 분야의 학생들이 연구팀을 구성하고 지도교수를 선택하여 자율적인 연구를 수행하며 수학에 대한 이해도와 응용 능력을 기른다.
MATH411 기초대수기하 (Elementary Algebraic Geomentry)
현대 수학에서 중요한 위치를 차지하고 있는 대수기하학을 계산적인 관점에서 공부한다. 또한 대수와 기하의 연관성을 공부하고 관련 계산 프로그램을 이용하여 이를 구체적으로 다룬다. 이 과목에서 다룰 주요 내용은 Groebner basis 계산법과 아핀 대수다양체, 사영대수다양체, Nullstellensatz, Bezout 정리 등이다.
MATH432 기하특강 (Topics in Geometry)
미분기하, 계산대수기하학, 위상수학의 심화과정이다. 기하학이나 위상수학의 최근 연구 분야나 중요한 주제들을 다룬다.
MATH456 통계자료분석 및 실습(캡스톤디자인) (Statistical Data Analysis and Lab(Capstone Design))
통계계산소프트웨어(Minitab, SAS, SPSS, BMDP 등)의 구조와 사용법을 배우고, 이를 이용한 자료분석의 방법을 익힌다. 도표 및 탐색적 자료분석, 선형 및 회귀분석, 분산 분석, 공분산분석등이 주요 내용이다.
MATH462 수치미분방정식 (Numerical Differential Equations)
Monte-Carlo 방법, 최소자승법을 학습한다. 미분방정식, 편미분방정식의 초기치 문제 및 경계치문제의 수치해법을 학습하고 프로그래밍을 통하여 수치실험을 수행한다.
MATH473 금융수학 (Financial Mathematics)
기초적인 옵션이론들을 다룬다. 필요한 확률론을 공부하고 Binary 옵션이나 arbitrage 정리를 다룬다. 이런 것들을 기초로 Black-Scholes 모델을 유도하고 그 의미들을 살펴본다. 
MATH487 현대수학특강 (Topics in Modern Mathematics)
현대 추상대수학의 여러 주제 중에서 필요에 따라 선택하여 강의한다. 유한체, 체의 확장, Galois 이론, category, homology 등이 그 내용에 포함된다. 
 
MATH488 현대수학세미나 (Modern Mathematics Seminar)
수학의 첨단분야를 세미나 형식으로 연구한다. 수강학생들의 적극적인 참여가 요구된다. 
 
BIO264 생리학 (Physiology)
동물의 생리현상 중 막투과정, 전기적 신호의 전달, 뇌의 작용과 기억, 근육의 수축 등의 주제를 다룬다.
 
BIO355 분자생물학 (Molecular Biology)
생체 고분자 화합물 중 유전정보의 저장 및 발현의 핵심물질인 핵산과 단백질에 대해서 배운다.
특히 핵산의 물리화학적 특징 및 구조를 분석하고 복제와 수선 기작, 발현기구 및 조절 기작을 집중적으로 학습한다.
 
CSE200 자료구조 (Data Structures)
컴퓨터 프로그래밍에서 다루어야 하는 자료들을 컴퓨터 기억장치에서 구성하는 방법과 구성된 자료들을 운영하는 기법을 공부한다. 리스트, 스택, 트리, 그래프 등의 구조를 학습하고, 이들을 응용하여 정렬, 탐색, 메모리 관리의 기법과 효율성을 공부한다.
본 과목에서는 컴퓨터를 사용해서 개발하는 시스템 내부에서 사용되는 자료 구조의 종류와 이를 사용하는 방법론에 대해서 배우게 된다. 본 과목에서는 컴퓨터 프로그램에서 다루는 기본적인 data type으로 시작하여 보다 복잡한 형태의 data type으로 확장하게 된다. stack, queue, tree, graph, heap 등의 자료 구조들이 다루어지게 될 것이며, 이를 응용한 방법론으로 sorting, search 기법들에 대해서도 다루게 된다.
이러한 자료 구조와 자료 구조 활용 방법에 대한 이해는 전체 교과 과정을 진행하는데 있어서 중요한 기초 지식으로 활용될 것이다. 그리고, 추후 시스템이나 알고리즘 개발에 있어 보다 효율적이고 안정적인 결과를 도출하는데 중요한 기초 지식이 될 것이다.
 
CSE218 컴퓨터구조 (Computer Organization and Architecture)
간단한 논리회로부터 Decorders, Registers, Counters 등은 물론 Memory Units에 이르기까지 각종 디지털 요소(Component)들의 작동원리와 특성을 알아보고, 컴퓨터에서의 데이터 표현방법을 학습한다.
이러한 지식을 토대로 각각의 명령어를 수행하는데에 필요한 컴퓨터의 구성요소와 기본조직을 자세히 살펴보고,
이와 같이 가상적으로 정의된 컴퓨터 시스템을 이용하여 어떻게 프로그램이 작성되고 또한 실행되는지를 이해한다.
 
BIZ321 재무관리 (Financial Management)
재무관리분야의 입문과목이다. 기업의 투자 및 재무의사결정을 위한 기초이론을 배운다.
현가이론(Present Value Theory), 자본예산(Capital Budgeting)이론, 불확실성 하에서의 투자의사결정이론, 자본자산가격이론 등이 이에 속한다.
 
FIN421 계산금융 (Computational Finance)
본 수업에서는 기존에 학습했던 파생상품의 가격결정, 가치측정, 위험 측정 및 관리, 헷징 시뮬레이션 등을 C++, JAVA, Matlab, Excel VBA 등 프로그래밍 언어를 이용하여 직접 수행해본다.
이를 위해 프로그래밍의 기초에 대해 학습을 하고 다양한 방법으로 파생상품 평가와 리스크 측정하는 원리를 배운다.
이를 위해 분석적 방법과 수치해석 방법에 대해 학습하고, Value at Risk와 Greek에 대해 학습한다.
 
NSC4111 창업실습1 (Business Start-up Practice 1)
본 강좌는 학생들로 하여금 창업실무를 익힐 수 있도록 하기 위해 일정 기간동안 실제 창업현장 업무에 참여하여 실무를 익히며 학점을 이수하는 과정이다.
 
NSC4112 창업실습2 (Business Start-up Practice 2)
본 강좌는 학생들로 하여금 창업실무를 익힐 수 있도록 하기 위해 일정 기간동안 실제 창업현장 업무에 참여하여 실무를 익히며 학점을 이수하는 과정이다.
 
NSC4113 창업현장실습1 (Business Start-up Field Practice 1)
본 강좌는 학생들로 하여금 전공 관련 현장수업을 통해 창업실무를 익힐 수 있도록 하기 위해 본 대학과 협약을 맺은 창업산업체에 파견되어 일정 기간 동안 창업현장 업무에 참여하여 실무를 익히며 학점을 이수하는 과정이다.
 
NSC4114 창업현장실습2 (Business Start-up Field Practice 2)
본 강좌는 학생들로 하여금 전공 관련 현장수업을 통해 창업실무를 익힐 수 있도록 하기 위해 본 대학과 협약을 맺은 창업산업체에 파견되어 일정 기간 동안 창업현장 업무에 참여하여 실무를 익히며 학점을 이수하는 과정이다.
 
NSC4110 자연인턴십4 (Natural Internship 4)
본 강좌는 학생들로 하여금 전공 관련 현장 수업(이하, "인턴십 교육과정"이라고 한다)을 통해 실무를 익힐 수 있도록 하기 위해 본 대학과 협약을 맺은 기관 및 산업체(이하, "인턴십기관"이라 한다)에 파견되어 일정 기간 동안 현장 업무에 참여하여 실무를 익히며 학점을 이수하는 과정이다.
 
NSC419 자연인턴십3 (Natural Internship 3)
본 강좌는 학생들로 하여금 전공 관련 현장 수업(이하, "인턴십 교육과정"이라고 한다)을 통해 실무를 익힐 수 있도록 하기 위해 본 대학과 협약을 맺은 기관 및 산업체(이하, "인턴십기관"이라 한다)에 파견되어 일정 기간 동안 현장 업무에 참여하여 실무를 익히며 학점을 이수하는 과정이다.
 
NSC312 자연인턴십2 (Natural Internship 2)
본 강좌는 학생들로 하여금 전공 관련 현장 수업(이하, "인턴십 교육과정"이라고 한다)을 통해 실무를 익힐 수 있도록 하기 위해 본 대학과 협약을 맺은 기관 및 산업체(이하, "인턴십기관"이라 한다)에 파견되어 일정 기간 동안 현장 업무에 참여하여 실무를 익히며 학점을 이수하는 과정이다.
 
NSC311 자연인턴십1 (Natural Internship 1)
본 강좌는 학생들로 하여금 전공 관련 현장 수업(이하, "인턴십 교육과정"이라고 한다)을 통해 실무를 익힐 수 있도록 하기 위해 본 대학과 협약을 맺은 기관 및 산업체(이하, "인턴십기관"이라 한다)에 파견되어 일정 기간 동안 현장 업무에 참여하여 실무를 익히며 학점을 이수하는 과정이다.

 

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