在哈佛大學，跨學科的氛圍為應用數(shù)學創(chuàng)造了理想的環(huán)境。在哈佛，應用數(shù)學的活動在諸多學科內以及諸多學科間展開，用到了數(shù)學與計算的各種工具。和出國留學網(wǎng)來了解。
1. 專業(yè)介紹
哈佛大學的教學和研究活動與數(shù)學、經(jīng)濟學、計算機科學、統(tǒng)計學密切相關。
在哈佛大學，應用數(shù)學領域的研究員主要試圖完成以下三件事情：
a. 理解在信息分析、闡述或者預測中所用到的數(shù)學概念和技術;
b. 考察模型與觀測之間的關系;
c. 考察模型、技術的數(shù)學基礎和限制，找到推廣的方案。
應用數(shù)學的觀察視角有多種。其中之一是專注于數(shù)學方法的進步。這些方法已經(jīng)對應用產(chǎn)生影響。非線性偏微分方程構成流體力學的基礎，因此，這種視角會對非線性偏微分方程進行分析。
在哈佛大學，人們傾向于在應用的語境中考察應用數(shù)學。鑒于此，哈佛大學認為應用數(shù)學是數(shù)學在人類探索的某些方面的重大應用。
2. 應用數(shù)學專業(yè)的課程
應用數(shù)學博士專業(yè)課程結構嚴謹，內容連貫。以下是哈佛大學應用數(shù)學專業(yè)的教師為博士專業(yè)給出的課程清單。這些課程不是完整的，每位學生的學業(yè)計劃都需要得到CHD的審核和批準。
計算數(shù)學、推理與優(yōu)化方向的課程包括以下：
高級科學計算：數(shù)據(jù)分析、推理與優(yōu)化的隨機方法，決策論，數(shù)據(jù)科學，計算科學的計算基礎，工程應用的統(tǒng)計推論，統(tǒng)計學。
機器學習與人工智能方向的課程包括以下：
科學與工程領域的反問題，高級優(yōu)化，網(wǎng)絡與人群的計算問題，人工智能高級主題，高層次機器學習，信息理論，以及其他與學生的研究相關的計算機科學或工程科學課程。
拓展閱讀>
應用數(shù)學專注于制造和研究廣泛適用于理工科的數(shù)學工具和計算工具，側重于解決理工科領域和相關領域面臨的難題。應用數(shù)學考察的領域廣泛，從生態(tài)模型到電磁理論，從機器人學到氣象學均有涉及。
此類應用可能發(fā)生在人類活動的任何領域。最常見的是科學、經(jīng)濟學和工程。以愛因斯坦為例。愛因斯坦將微分幾何方法用到空間和時間結構，從而創(chuàng)立了相對論。
阿羅通過計算純粹理性所無法得出的決策的概率，深度剖析了民主制的局限。布萊克、肖爾斯、 默頓將隨機游動理論用到股市，為期權價格的形成奠定了基礎。香農(nóng)用數(shù)學術語描述某一個信息資源，以此為現(xiàn)代信息技術的定量打下了基礎。
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