研究發展方向

統計是各種科學分析中心必備的工具，近年來由於計算機科技的進步及各式軟體的開發，使得其功能日益提高，舉凡工業生產、決策管理、生物及醫學研究等等均高度依此領域為量化分析方法之期礎工具。而在計算機科學中更可引用機率與統計的方法，探討如密碼安全性、類神經網路等問題。在工業統計方面將著重隨機控制理論，田口氏實驗設計、可靠度之研究。在生物統計上配合流行病的研究，建立人口傳染病、遺傳的模型、建立臨床實驗的生物醫學統計、探討數值分類與生態理論。

作業研究這門學問，近年來已被廣泛的應用在工、商業及交通運輸上。例如數學規劃（Mathematical Programming）在決策分析、經濟效益分析上提供了找尋最優化（Optimization）的極佳方法；隨機過程（Stochastic Processes）在建立動態的數學模型上有很好的應用。國內在這個領域上似乎較為薄弱，本系將採取下列的發展步驟：

• 在選修課程中安排決策理論、隨機過程、數學規劃與作業研究等科目，以提供有興趣的同學進修，進而可在該領域中撰寫博士論文。
• 提供同學瞭解實際問題，驗證所學的機會。

數值計算領域主要方向是發展有效的大型線性系統計算方法、非線性計算方法、類神經網路模式計算及機器學習 (machine learning) 在各式資料及訊號分析應用。在實務的重點上，將加強學生對各式計算機（如數位電腦、平行電腦）的運用能力，包括程式設計及計算軟體應用。

密碼學由於電腦與網路的興起而快速發展，其所使用的數學工具日益龐大與複雜，已然是資訊科學與應用數學中重要的分支。其應用面向不僅僅是國防、金融等大型機構的資訊保全，與個人息息相關的身分驗證、網路報稅、購物都已有密不可分的關係。本系在課程上，安排了軟體實作與計算實驗、密碼系統概論、代數密碼學、代數結構之程式實作、公開金鑰密碼系統程式實作等課程，幫助對密碼學有興趣的同學，從原理、實作並重中，進入密碼學的研究領域。