理学院
硕士专业介绍
数学和统计学为理解自然世界和人类的努力提供了强大的工具，从医疗保健到物流再到经济学。
本课程的硕士学位，其中包括一个主要的研究项目，将把你的专业知识在数学和统计到一个高级水平。
硕士专业相关信息
| 专业名称 | 2026 Fall 申请时间 | 学费（当地货币） |
|---|---|---|
| 墨尔本大学数学与统计学硕士 | 全年接受申请 | 128,084 |
| 语言要求 | 2025 Fall 申请时间 | 学制 |
| 雅思6.5（单项6.0） | 2年 | |
| 更多内容 | GMAT/GRE 要求 | 关注 "Mastermate" 官方公众号（详见页面底部二维码）, 回复关键词【指导书】免费获取最新留学申请手册 | 不需要 |
硕士课程内容
| 序号 | 课程中文名称 | 课程英文名称 |
|---|---|---|
| 1 | 高级方法:转换 | Advanced Methods: Transforms |
| 2 | 高级方法:微分方程 | Advanced Methods: Differential Equations |
| 3 | 随机矩阵理论 | Random Matrix Theory |
| 4 | 计算微分方程 | Computational Differential Equations |
| 5 | 数学生物学 | Mathematical Biology |
| 6 | 弦理论导论 | Introduction to String Theory |
| 7 | 数学统计力学 | Mathematical Statistical Mechanics |
| 8 | 完全可以解决的模型 | Exactly Solvable Models |
| 9 | 连续介质力学 | Continuum Mechanics |
| 10 | 李代数 | Lie Algebras |
| 11 | 传染病动力学 | Infectious Disease Dynamics |
| 12 | 高级离散数学 | Advanced Discrete Mathematics |
| 13 | 优化工业 | Optimisation for Industry |
| 14 | 近似算法和启发法 | Approximation Algorithms and Heuristics |
| 15 | 调度和优化 | Scheduling and Optimisation |
| 16 | 网络优化 | Network Optimisation |
| 17 | 列举的组合 | Enumerative Combinatorics |
| 18 | 数学实验 | Experimental Mathematics |
| 19 | 测度理论 | Measure Theory |
| 20 | 代数拓扑 | Algebraic Topology |
| 21 | 代数几何 | Algebraic Geometry |
| 22 | 代数数论 | Algebraic Number Theory |
| 23 | 群，范畴和同调代数 | Groups, Categories & Homological Algebra |
| 24 | 功能分析 | Functional Analysis |
| 25 | 表象理论 | Representation Theory |
| 26 | 微分拓扑与几何 | Differential Topology and Geometry |
| 27 | 黎曼曲面和复分析 | Riemann Surfaces and Complex Analysis |
| 28 | 几何学和拓扑学的高级主题 | Advanced Topics in Geometry and Topology |
| 29 | 李代数 | Lie Algebras |
| 30 | 偏微分方程 | Partial Differential Equations |
| 31 | 随机过程 | Random Processes |
| 32 | 数理统计 | Mathematical Statistics |
| 33 | 应用随机微积分 | Stochastic Calculus with Applications |
| 34 | 多变量统计技术 | Multivariate Statistical Techniques |
| 35 | 计算统计与数据科学 | Computational Statistics & Data Science |
| 36 | 高级概率 | Advanced Probability |
| 37 | 统计建模 | Statistical Modelling |
| 38 | 统计与数据科学实践 | Practice of Statistics & Data Science |
| 39 | 数学的风险 | Mathematics of Risk |
| 40 | 高维数据分析 | Analysis of High-Dimensional Data |
| 41 | 高级统计建模 | Advanced Statistical Modelling |
| 42 | 随机模型中的高级主题 | Advanced Topics in Stochastic Models |
| 43 | 时空过程的推论 | Inference for Spatio-Temporal Processes |
| 44 | 高级数理统计 | Advanced Mathematical Statistics |
| 45 | 贝叶斯统计学习 | Bayesian Statistical Learning |
| 46 | 量子力学 | Quantum Mechanics |
| 47 | 量子场理论 | Quantum Field Theory |
| 48 | 广义相对论 | General Relativity |
| 49 | 统计力学 | Statistical Mechanics |
| 50 | 物理宇宙学 | Physical Cosmology |
| 51 | 粒子物理 | Particle Physics |
| 52 | 算法和复杂性 | Algorithms and Complexity |
| 53 | 声明性编程 | Declarative Programming |
| 54 | 密码学和安全 | Cryptography and Security |
| 55 | 统计机器学习 | Statistical Machine Learning |
| 56 | 约束编程 | Constraint Programming |
| 57 | 生物信息学 | Bioinformatics |
| 58 | 生物信息学的元素 | Elements of Bioinformatics |
| 59 | 统计数据的生物信息学 | Statistics for Bioinformatics |
