硕士数学课程体系通常包含基础课程、专业课程、应用课程及计算机技能模块，具体如下：

一、基础课程

1. 高等数学

   • 包含函数、极限、连续、微分、积分等核心概念，为后续课程奠定基础。

2. 线性代数

   • 研究向量空间、矩阵理论及线性变换，是多领域数学的基础。

3. 概率论与数理统计

   • 涉及随机过程、统计推断及贝叶斯方法，应用于数据分析与决策。

二、专业课程

1. 分析学

   • 实分析（实数理论、微分与积分）、复分析（复函数理论）、泛函分析（无限维空间理论）。

2. 几何与拓扑

   • 微分流形、代数拓扑、黎曼曲面及几何分析，探讨空间结构与性质。

3. 代数学

   • 包括群论、环论、域论、交换代数及代数几何，研究抽象代数结构。

4. 微分方程与数学物理

   • 偏微分方程、常微分方程及数学物理方程（如量子力学、热力学），结合理论与应用。

三、应用课程

1. 运筹学与优化

   • 线性规划、非线性规划、整数规划及数学建模，解决实际优化问题。

2. 数值分析

   • 数值方法、算法开发及方程求解，侧重计算效率与精度。

四、计算机技能

• 包含编程（Python、MATLAB）、算法设计及数据结构，提升数学建模与计算能力。

五、通用能力

• 文献阅读、科研论文写作及数学建模训练，培养学术研究能力。