序言

對於許多人來說，數學是個讓人期待又常被傷害的學科。其實數學並不可怕，只是許多人搞不清正確的學習方式，因此失去見證數學之美的機會。所謂「正確的學習方法」是什麼呢？有沒有又快又輕鬆的方法呢？這個問題早在2000多年前就問過。當時希臘國王常向歐幾里得（幾何學的開山祖師）請教，有一次他被一題幾何證明困住一連好幾天。他便問歐幾里得能不能把幾何變簡單一些。歐幾里得給了一個直接而誠實的答案 ── 幾何之內無君王之路。沒有君王之路並不是說沒有路，而是說沒有什麼特別捷徑給皇公貴族，而對平民百姓沒有社會經濟優勢的人也沒有特別的障礙。只要依循正確的學習方式，每個人都能瞭解數學，起碼到達某種程度。

而正確的學習方法是什麼呢？說穿了就是沒有秘訣，按部就班，點滴累積的學習和鍥而不捨、追根究底。應數系的課程安排，學程設計其實幾乎已經是高等數學的極簡版，簡不是簡單，而是精簡。這些都是各位未來衍伸學習，進入其他領域的重要基礎。只要跟著這樣的規劃，按部就班，就可以將一開始看似不可能的任務分解逐步完成。更具體的說，在課程的修 習上，特別是如線性代數、高等微積分等課程，對於未曾接觸過的學生，一開始可能會有些不習慣。然而，只要耐心跟緊每門課，按時做習題，上課、下課請教老師、助教與同學多討論，學習並不困難。

在有了基礎學程、核心學程（一、二）的基石上，同學可以繼續往統計資料分析學程、數學學程、資訊計算學程或數學科學學程進一步修習，有了這些準備，未來的生涯進路其實相當寬廣，升學就業都不輸給所謂熱門科系的同學，更詳細的資料請參考本系生涯進路圖。

本系課程關係圖

數學科學關係圖

機率與統計關係圖

本系學程

應用數學系學生歷年課規查詢

本系學士班學生須滿足通識相關規定及修滿四個學程，學分達128學分以上方得畢業。其中主修學程包含：應數基礎學程(23學分)、應數核心(一)學程(26學分)、應數核心(二)學程(21學分)。通識43學分(含體育)。本系於專業選修學程亦開設：統計資料分析學程(21學分)、數學學程(21學分)、資訊計算學程(21學分)。提供同學適性適相發展。此外，本系學士班學生需通過全民英語能力分級檢定測驗(LTTC-GEPT全民英檢)中級(含)以上，或同等級之英語認證標準（含本校語言中心之檢測）方能畢業。

學程說明與連結

• 教務處學程專區：可查詢本校各學院、系所學程，並整合修習學程相關資訊。
• 全校課程查詢系統：可查詢本校各學院、系所開課資訊，並整合課程大綱與教學計畫表。
• 應數基礎學程
  對於許多人來說，數學是個讓人期待又常被傷害的學科。其實數學並不可怕，只是許多人搞不清正確的學習方式，因此失去見證數學之美的機會。應數基礎學程的設計包含了下列幾門課程，以下簡單說明這些課程的規劃以及與其他課程之銜接：
  數學導論：數學不只是計算，特別是大學中所學的數學，證明與理解為什麼比算出一個答案重要得多。這門課將由基本的數學概念開始，讓你慢慢進入大學數學的領域。
  微積分（一、二）：微積分是分析基礎課程，是瞭解與說明變動的基本；更進一步，則是以簡馭繁，以簡單逼近複雜的基本招式。以各理工及許多科系普遍列為必修，可以知道其重要性及應用之廣泛。課程中相對有相當多的計算，也是新鮮人接觸原文書的開始。
  線性代數（一、二）：相對於微積分，線性代數顯得相當抽象。對於未曾接觸過的學生，一開始的學習可能會有些不習慣。然而，只要耐心跟緊每門課，按時做習題，上課、下課請教老師、助教與同學多討論，學習並困難。他的應用之廣泛，不下於微積分。舉例來說，Google的核心PageRank技術便與線性代數有密切關係。 另外量化能力是本系同學的核心能力，因此程式設計(一)、軟體實作與計算實驗以及計算機概論三課選二的設計，是讓同學接觸程式設計，並為後續的（程式）計算課程打底。
• 應數核心(一)、（二）學程
  • 數學科學組
    核心(一)課程
    • 在數學分析上「高等微積分（一、二）」是數學系的重課，重有兩個意義，內容重要與份量重。相對於分析，「代數(一)」是數學中另一個極為重要的主軸。 而「數值方法」則是計算課程與數學課程的一個重要接軌，在計算工具高速進步的今日，亦顯其重要。
    核心(二)課程
    • 「實變函數論」及「複變函數論」是分析方向的進階課程。
  • 統計科學組
    核心(一)課程
    • 在數學分析上「高等微積分（一、二）」是數學系的重課，重有兩個意義，內容重要與份量重。「數值方法」則是計算課程與數學課程的一個重要接軌，在計算工具高速進步的今日，亦顯其重要。
    核心(二)課程
    • 選修課程可依照對數學、機率統計或是計算機科學方面的興趣選擇修習。
• 數學學程
  學程是東華應用數學系學程三主軸─數學學程、統計資料分析學程、資訊計算學程之一，期望學生在修習本系核心學程之後，對有志於數學研究的學生，提供進一步數學能力的培養，建立紮實的數學背景知識，瞭解現代數學的發展，產生對現代數學的宏觀視野。本學程的課程設計分為能力培養部分與視野發展部分，在能力培養方面將微分方程、代數(二)、複變函數論、實變函數論列為必選課程，期待學生打下堅實的分析能力與代數能力；在視野發展部分則希望學生在數論、幾何、分析、代數、離散、機統各數學分支中選取一些入門課程，一方面瞭解各分支的重要問題與理論，提供將來選擇研究方向的參考，另一方面作為過去數學能力應用及發展平台，體會抽象數學寬廣的應用性與數學能力的重要性。本學程旨在培養學生良好的數學能力，所以欲從事與數學相關的工作或研究的學生可藉由本學程得到能力的強化，在與數學相關的領域如資訊科學、統計、財務工程、物理、經濟、通訊...中，具有良好的數學能力是從事研究與高人一等的本錢。
• 統計資料分析學程
  統計科學是最近資料科學中的重要骨幹，數值計算與程式能力也是處理巨量資料的不可缺的關鍵能力。這些都是我們要教給學生的-如果你想報考的研究所包含統計考科，或你未來的工作可能會涉及資料分析，那麼這個學程便是為你而準備的。如果將統計學比做微積分，數理統計學可說是統計學中的高微，而迴歸分析則是應用廣泛的統計方法。這些主題，無論是升學與就業都是你的關鍵競爭力，只要按部就班，你應該都可以學得起來。微積分、線性代數與統計學是你修習這些課程的基礎。程式設計與數值分析的搭配，也是你未來在統計資料分析領域發展的利器。紮實地學習這些科目後，你將有一個站得穩實的理論基礎與思考架構。有了這個基礎與架構，未來可以從跟著學，慢慢得變成自己學--學會如何學習，才是這個瞬變世代中的不敗能力。
• 資訊計算學程
  如何結合數學分析能力與電腦軟體設計技術，應用日新月異的資訊硬體解決實際問題，是本學程的主要發展目標。有較強的數學分析能力可以將所要解決的真實問題轉化為數學問題，進而發展有效的計算方法，如果能將所發展的計算方法撰寫成電腦軟體，就可以運用資訊硬體的高速數值和邏輯運算解決實際問題。
  在數學力分析方面本學程提供離散數學、基礎機率、統計學、及微分方程；在資訊軟硬體技術方面提供資料結構、程式設計(二)、作業系統、演算法；以解決問題為導向的主要課程則包括：時間序列。
  這三個面向的課程是相輔相成的，同學融會貫通之後，面對新的問題就有能力應用所學提出有效的解決方法，並實際完成相關設計工作解決實際問題。