2013年增列硕士专业学位授权点申请表

硕士专业学位类别(工程领域)应用统计硕士申报单位名称:复旦大学国务院学位委员会办公室制表2013年12月18日填申请增列硕士专业学位授权点简况表填表说明1.
本表由申报单位组织填写.
2.
确保填报内容真实可靠,有据可查.
表格各项填写不下时可自行增加附页.
填写内容应不涉及国家秘密.
无相关信息时,请在表格中填写"无".
3.
本表中所涉及到的专业人才需求、支撑学科专业、师资条件、专业实践成果、教学条件、实践基地、招生情况等方面,如无特别说明,都是指与所申报的硕士专业学位授权点直接相关的内容.
专业学位类别中分设领域的,需按申报领域分别填写.

4.
表格中关于近五年以来的数据是指2009年1月1日以来的数据.
5.
本表请用A4纸双面打印,页码依次顺序编排.
封面及填表说明不编页码.
6.
本表请左侧装订.
Ⅰ专业人才需求与招生(近三年相关学科专业毕业生就业情况)申报学位点毕业生就业前景分析随着信息产业的发展,各行业的数据爆炸性增长,包括金融数据、医疗数据、物流数据、通信数据、电力数据、视频数据、地理数据、气象数据、科研数据等等.
当前的一个主要挑战是如何理解与探索海量数据,从而如何为相关行业的战略管理提供可靠可行的策略.
因此,当前对专业的数据分析人才的需求也与日俱增.
尽管这些行业数据有各自的特点,但在数据存储、统计、分析、计算及学习等方面有很多共性.
数据科学正是研究这些共性,尤其是数据深层次结构和规律的一个学科,并在最近几年来获得快速发展.
我们申报应用统计学(专业硕士)学位授予点,正是因应了目前相关行业领域对于数据深层次统计与分析人才的急迫需求,因应国家和上海市关于大数据科学发展行动计划提出的战略需求.

从欧美相关行业调查来看——2011年12月,EMC公布了对462名IT决策者(数据统计与分析工作者或商业智能分析的专业人士)的调查结果.
调查结果显示,65%的被调查人士认为数据统计与分析人才在未来5年将供不应求.
而且,更多的人认为新的数据统计与分析工作者将来自于应届毕业生群体.
高德纳的分析师预测,2015年全球数据统计与分析有关工作岗位将达440万,每个被创建出来的工作岗位将会为三个以上IT领域以外的人提供就业机会;麦肯锡公司预测,美国到2018年深度数据统计与分析人才缺口将达14万~19万人,能够分析数据帮助公司获得经济效益的技术及管理人才有150万人的缺口;2012-2013美国劳动统计局的报告指出,到2020年,美国与数据统计与分析相关的工作机会将增加约32%.

从国内相关行业调查来看——EMC公司在2013年12月发布对中国796位IT决策者的市场调查表明,大数据统计与分析在中国正显著改善决策质量,并对企业增强差异化竞争力和规避风险的能力产生重要影响.
另据中国网2013年9月4日报道,根据艾瑞咨询对近千家企业和从业人员的调查,97.
9%的企业认为数据统计与分析对电商运营很重要,超过半数的企业存在能力"困惑",包括电子商务运营技能不足,数据统计与分析能力欠缺,对互联网模式和电商行业缺乏了解等,近60%的行业希望专业数据统计与分析人才加入,企业也愿意为此支付更高薪资.

此外,数据统计与分析技术的需求促使大企业收购初创企业来加强数据分析和研发的实力.
2013年,IBM收购了数据分析软件公司TheNowFactory,Oracle收购了大型数据分析公司DataRaker,Apple收购了Twitter数据搜索与分析公司Topsy,Facebook收购以色列移动数据分析初创企业Onavo,Intuit收购了山景城专注于数据科学、大数据及数据统计与分析的咨询公司LevelUpAnalytics,Box收购了dLoop,增强安全性和数据分析技术.
甚至非科技领域的传统企业也加剧了对科技创业企业的收购力度,例如跨国农业生物技术公司Monsanto斥资11亿美元收购了大数据天气保险公司ClimateCorporation,美国体育运动装备品牌UnderArmour以1.
5亿美元收购了健身追踪应用开发公司MapMyFitness等.
另一方面,没有被收购的中小企业也纷纷获得融资.
大数据企业Cloudera获AccelPartner6500万美元投资,社交媒体数据统计与分析公司DataSiftC轮融资4200万美元,实时社交网络大数据分析Dataminr获3000万美元融资,数据分析初创企业GoodData融资2500万美元,大数据初创企业Trifacta融资1200万美元,等等.

由此可见,无论是国际还是国内,对于数据统计与分析人才的需求是巨大的,特别是今后五至十年,相关高层次专业人才更是供不应求.
而这些需求不仅来自高科技、互联网、经济金融、生物制药等企业单位,也会来自迫切要求科学化决策和管理的政府相关部门和事业单位.
总而言之,我们对于应用统计学培养的专业学位学生的就业持十分乐观的态度,对于这些青年人在经济社会发展中发挥重要的作用十分可期.

目前,复旦大学数学科学学院研究生培养共设有基础数学、应用数学、计算数学、概率统计、运筹控制等五个科学学位的专业方向;另外从2010年开始,学院还设立了金融学专业学位方向.
2011年至2013年,这三年共毕业研究生(包括科学、专业硕士和科学博士)164人,就业率达到100%.
特别是,从应用数学、计算数学、概率统计、运筹控制以及金融学专业学位方向毕业的学生中,就职于银行、证券、保险、IT等与数据统计与分析相关行业的比例相当高(104人,超过60%).
事实上,复旦数学学院在培养各个层次的研究生中始终坚持高标准、严要求,为与数据分析相关行业领域输送了大批优秀的青年工作者;而这些有生力量在相关行业中也发挥着举足轻重的的作用,有些更作出了突出的业绩,切实推动了经济、社会的不断发展.

三年拟招生人数申报学位点未来2014年2015年2016年保障优秀生源与招生规模的措施为确保来自于国民教育序列大学本科学历(或本科同等学历)人员报考应用统计硕士专业学位的生源质量和招生规模,我们预期在以下两方面开展扎实有效的工作.
一、构建一流的专业教师和兼职导师队伍,推进专业化国际化办学模式目前,在复旦数学学科中从事数据统计与分析相关研究的老师有将近20人,包括千人计划特聘教授应志良教授(统计)、千人计划特聘教授冯建峰教授(生物统计)、长江特聘教授吴宗敏教授(机器学习理论)、高卫国教授和陈文斌教授(统计计算方法)、程晋教授和陆帅副教授(反问题)、应坚刚教授(随机分析与计算)、林伟教授和赵冬华副教授(时间序列分析与建模)、卢文联教授(神经网络方法)、薛军工教授(随机计算)、杨卫红副教授(运筹学)、李荣敏副教授和黄云敏副教授(精算数学)等.
最近,随着数据科学研究的深入,从事基础数学研究的部分老师也开始关注数据科学相关问题.
因此,来自于复旦数学学科这些专家学者在各自领域中都是国内乃至国际首屈一指的,以此构成专业师资必然会确保应用统计学专业硕士学位点的教学培养质量.

另一方面,我们已经并且正在邀请了一大批来自业界的专家、分析师等来担任本学位点的实践兼职导师.
这其中包括了默沙东中国研发中心研发总裁李正卿、辉瑞(中国)研究开发有限公司高级总监曲鹏、北京诺华制药有限公司统计总监唐德钧、瑞银投资亚洲区总裁姜广山、百度深度学习研究院首席科学家张潼、聚胜万合首席技术官胡宁、华院数据技术(上海)有限公司董事长宣晓华、华为技术有限公司中央硬件部首席科学家董群峰等等.
这些业界导师将指导学生学习和实践,为他们设计和完成毕业论文提供具体的问题素材.

此外,我们将定期邀请业界的精英来复旦开设高端讲座,定期邀请相关知名企事业单位举办专场招聘推介会.
我们已经和正在与业界紧密联系与合作,建设若干与数据统计与分析相关的学生实践基地.
我们还将积极筹措与包括美国哥伦比亚大学、新加坡国立大学在内的相关一流大学、一流学科共同建设国际化的学生培养交流体系.

二、充分调研与科学借鉴相结合,建立符合业界需求、具有国际水准的培养体系为制定符合业界需求、具有国际水准的培养体系,我们了解了业界对招聘数据统计与分析工作人员的要求.
例如,针对企业数据科学部门建设的需求,O'ReillyStrata在2013年6月份发布了报告"AnalyzingtheAnalyzers",结合ProductDevelopment、MachineLearning、Optimization、Algorithm、SpatialStatistics等22项技能,将数据统计与分析师分为DataBusinesspeople、DataCreative、DataDeveloper、DataResearcher四类,分别承担员工管理的责任、使用各种统计工具和技术解决问题、具有机器学习/大数据技能、利用数据了解复杂过程等.
又如Facebook和Twitter都开始招收数据统计与分析方面的专业人才,要求应聘者具备统计和建模方面的专业背景,以及大规模数据集处理方面的丰富经验.
具体地,Facebook希望该岗位人员能通过对数据运用合适的统计技术来解决课题,要求对使用定量手段解决分析性课题拥有丰富的经验,能够轻松操作和分析来自各方的、复杂且大量的多维数据;Twitter计划招聘能够为增加Twitter用户数提供信息和方向、具备行动力和高超技能的人才.
应聘者需要具备统计和建模方面的专业背景,以及大规模数据集处理方面的丰富经验.

更为重要的是,我们还参考借鉴了哥伦比亚大学、纽约大学和加州大学伯克利分校开设的应用统计学、数据分析相关专业国际一流的课程体系,在结合了复旦大学数学和统计学学科特色后,我们初步制定了如下培养体系.

培养目标与方式——应用统计学(专业硕士)学位授予点旨在面向能源、环境、金融、保险、媒体、电商、物流、医药、医疗等市场,培养掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系,具有良好政治素质和职业道德,能够熟练掌握数据统计与分析的基础理论、算法及实现,并具有一定实践经验和独立开展数据统计与分析能力,有志于从事数据深度统计与分析工作的高端应用型专门人才.

本学位培养学制为两年全日制或三年非全日制,采用专业导师和业界兼职导师双导师制.
课程设置——(一)公共基础课(4学分)1.
外语2.
政治理论(二)专业基础课(从以下课程中选不少于15学分)探索性数据分析,3学分时间序列分析,3学分贝叶斯统计与回归分析,3学分统计模型与推断,3学分大数据与机器学习,3学分数学与统计软件,3学分应用概率论与随机分析,3学分(三)专业选修课(从以下课程中选不少于12学分)神经网络与深度学习,2学分正则化理论与机器学习,2学分数值方法与计算,2学分分布式数据存储计算平台,2学分高维统计方法,2学分散乱数据拟合,2学分数据科学中的统计方法,2学分运筹与优化,2学分数据可视化,2学分数据通讯与安全,2学分金融数据的统计模型与分析,2学分企业数据管理,2学分大数据实例分析,2学分数据分析专题讨论,2学分课题研究与实习,2学分(四)案例实务专题讨论课(3学分)(五)专业实习(4学分,参加专业实习的应届生实践实践不少于6个月)学位论文学位论文内容与实际问题、实际数据和实际案例紧密结合,可以是与数据收集、整理、分析相关的调研报告、数据分析与挖掘报告,应用统计与分析方法的实证研究等.
学位授予修满学分、完成专业学习并通过学位论文答辩者,经复旦大学数学学位分委员会及校学位评定委员会审核,授予应用统计硕士专业学位.
说明:相关学科专业包括本科专业和研究生专业,以下同.
Ⅱ支撑学科专业相关学科专业基本情况相关学科专业名称招生时间获得学位授权时间数学19781981统计19782011计算机科学19861986金融学(专业硕士)20102010Ⅲ师资条件教师团队整体情况教师类别职称30岁以下人数31至45岁人数46至60岁人数60岁以上人数具有博士学位人数具有硕士学位人数专职教师正高03266392副高019140253中级2970101合计231476746兼职教师正高063090副高011020中级00000合计0740110总计238516856主要专职教师简况姓名年龄职称学历/学位专业拟承担培养任务相关职业资格证书名称及获得时间主要专业实践经历应志良54教授博士数理统计授课、导师1996年千人计划、在统计主流杂志发表论文数十篇冯建峰50教授博士生物统计授课、导师2000年千人计划、长江特聘教授、在统计、计算生物主流杂志发表论文数十篇吴宗敏57教授博士应用数学授课、导师1992年长江特聘教授、在逼近论主流杂志发表论文数十篇林伟38教授博士应用数学授课、导师2009年国家优秀青年基金获得者,在非线性科学等主流杂志发表论文数十篇石磊31副教授博士应用数学授课、导师2013年在数据分析等领域一流杂志发表论文近10篇程晋51教授博士计算数学授课、导师2001年111引智计划专家,在反问题领域发表论文数十篇高卫国45教授博士计算数学授课、导师2008年在数值分析、高性能计算主流杂志发表论文数十篇陆帅35副研究员博士计算数学授课、导师2009年在数值分析、反问题领域主流杂志发表论文数十篇说明:此处相关职业资格证书是指除高校教师职业资格证以外的职业资格证.
3.
主要兼职教师简况姓名年龄职称/职务工作单位及从事的主要工作拟承担培养任务职业资格证书名称主要工作成果寇星罡43教授哥伦比亚大学、新加坡国立大学授课、导师博士金融工程沈佐伟56教授新加坡国立大学授课、导师博士图像处理邢海鹏38副教授纽约州立大学石溪分校授课、导师博士统计方法李正卿50研发总监默沙东中国研发中心授课、导师博士医药统计曲鹏43高级总监辉瑞(中国)研究开发有限公司授课、导师博士医药统计姜广山50总裁瑞银投资亚洲区授课、导师博士金融数据张潼42首席科学家百度深度学习研究院授课、导师博士数据挖掘胡宁38首席技术官聚胜万合广告有限公司授课、导师博士数据挖掘宣晓华52董事长华院数据技术(上海)有限公司授课、导师博士数据分析Ⅳ近五年有影响的专业实践活动与成果(限填20项)序号内容早在2009年,在李大潜院士和鄂维南院士的支持下,数学科学学院开设了数据统计与分析相关专题的讨论班,沈佐伟、吴宗敏、应坚刚、薛军工、高卫国等多位教授与专家参加.
后经学校教务处批准,在本科生课程中率先增设了数据科学中的图像处理方法、数据科学中的随机方法、数据科学中的数值方法、数据科学中的现代逼近方法四门课程,分别由讨论班的老师指定了教学大纲,并担任任课教师.

在此基础上,在2011年和2012年"现代科学中的分析与计算"的上海暑期学校系列中,分别邀请新加坡国立大学沈佐伟教授、普林斯顿大学范剑青教授为主要组织者,和吴宗敏教授、高卫国教授一起完成课程设定、安排,圆满举办了以"数据科学"和"海量数据的统计学习与推断"为主题的两期暑期学校,并得到了复旦大学研究生院、国家自然科学天元基金的支持.
每期暑期学校都吸引100多位来自全国乃至部分海外的学员参加,开设了:High-dimensionalstatisticallearningandinference,MRAbasedwaveletframesandapplications,MathematicsofData:GeometricandTopologicalMethods,SelectedMathematicsTopicsinVisualInformationProcessing,Anintroductiontopenalizedmethods,Contemporarymultivariateanalysis,Estimationoflargecovariancematricesandtheirapplications,Recoveryofhigh-dimensionalsparsesignals,Anintroductiontostatisticallearning,Folded-concaveregularizedestimation:theoryandalgorithms等多门数据科学课程,除了两位主要组织者,还邀请到北京大学姚远、新加坡国立大学纪辉、宾州州立大学李润泽、明尼苏达大学邹晖、宾州大学蔡天文、罗格斯大学张存惠、密歇根大学朱冀等著名学者授课.
这一暑期学校形成了很好的"理论与应用相融合"的特色,在国内数据统计与分析领域产生了显著的影响力,同时也为相关业界专业人才的输送打下了坚实的基础.

另一方面,在我们在数学科学学院的本科与研究生教学计划中,陆续开设包括散乱数据拟合、让数据说话、统计学习理论、统计计算方法、计算机辅助设计、神经网络、混沌动力系统、非线性动力系统、时间序列分析等课程,这些课程和数据深层次统计与分析有着非常密切的联系.
此外,在即将到来的2014年寒假,长江特聘教授吴宗敏教授领衔还将组织题为"数据科学的现代逼近理论基础"冬季学校.

此外,为业界对数据统计与分析的具体需求,进一步促进业界与学界的紧密合作,我们还组织了和数据统计与分析相关年会活动,如上海市工业与应用数学学术年;2013年10月,由学校科技处主办,数学科学学院和计算机科学与技术学院共同成功举办了"数据科学与大数据"复旦科技论坛,亦邀请到了学界和业界(新闻传播、互联网、经济金融、政府管理部门等)等多个领域的人士参加交流.

此外,学院的教授和业界也有广泛的合作,切实为培养面向业界的人才队伍提供了舞台.
据不完全统计,相关的横向课题就有:与上海市医疗保险办公室合作的构建上海市医保基金使用、管理的数学模型、与清华大学合作的可视媒体的结构分析与机器学习算法软件系统测试、与聚胜万合合作的广告实时竞价交易环境下的博弈策略研究、与华东电力试验研究院有限公司合作的智能电网需求侧大数据应用技术创新研究、与中国石油集团测井有限公司技术中心合作的电发测井的全频段多数参数数值模拟,等.

下面列出了近一年来学院相关专业方向的教师在国际期刊上发表的与数据统计与分析相关的论文目录.
Gao,Liping;Li,Xingjie;Chen,Wenbin.
NewenergyidentitiesandsuperconvergenceanalysisoftheenergyconservedsplittingFDTDmethodsfor3DMaxwell'sequations.
Math.
MethodsAppl.
Sci.
36(2013),no.
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Chen,Wenbin;Gunzburger,Max;Sun,Dong;Wang,Xiaoming.
Efficientandlong-timeaccuratesecond-ordermethodsfortheStokes-Darcysystem.
(Englishsummary)SIAMJ.
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51(2013),no.
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BoxiXu,NingHu,WenbinChen,WeiguoGaoandJinCheng,EcientimplementationforLDAinMahout,J.
EastChinaNormalUniv.
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Cheng,Jin;Lin,Ching-Lung;Nakamura,Gen.
Uniquecontinuationpropertyfortheanomalousdiffusionanditsapplication.
J.
DifferentialEquations254(2013),no.
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WeileJia,JiyunFu,ZongyanCao,LongWang,XuebinChi,WeiguoGaoandLin-WangWang,Fastplanewavedensityfunctionaltheorymoleculardynamicscalculationsonmulti-GPUmachines,J.
Comp.
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,251(15):102-115,2013.
FengfangXuandWeiguoGao,Amultiple-hyperplaneSVMmethodforrareevents,J.
FudanUniv.
,52(2):198-206,2013.
(inChinese)JingLeng,WeiguoGao,ChengShangandZhi-PanLiu,Ecientsoftestmodendingintransitionstatescalculations,J.
Chem.
Phys.
,138(9):094110,2013.
YueWu,WeileJia,Lin-WangWang,WeiguoGao,LongWangandXuebinChi,GPUTuningforrst-principleelectronicstructuresimulations,inGPUSolutionstoMulti-scaleProblemsinScienceandEngineering,LectureNotesinEarthSystemSciences,Springer,2013.
WeileJia,ZongyanCao,LongWang,JiyunFu,XuebinChi,WeiguoGaoandLin-WangWang,TheanalysisofaplanewavepseudopotentialdensityfunctionaltheorycodeonaGPUmachine,ComputerPhysicsCommunications,184,1:9-18,2013.
Cioranescu,Doina;Damlamian,Alain;Li,Tatsien,Periodichomogenizationforinnerboundaryconditionswithequi-valuedsurfaces:theunfoldingapproach.
Chin.
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B34(2013),no.
2,213–236.
Li,Tatsien;Rao,Bopeng;ExactsynchronizationforacoupledsystemofwaveequationswithDirichletboundarycontrols.
Chin.
Ann.
Math.
Ser.
B34(2013),no.
1,139–160.
Gu,Qilong;Li,Tatsien;Exactboundarycontrollabilityofnodalprofileforunsteadyflowsonatree-likenetworkofopencanals.
J.
Math.
PuresAppl.
(9)99(2013),no.
1,86–105.
LiTatsien,TanYongji,CaiZhijie,ChenWei,WangJingnong,MathematicalModelofSpontaneousPotentialWell-LoggingandItsNumericalSolutions,Springer-Verlag,2013.
Ma,Huanfei;Lin,Wei;RealizationofParametersIdentificationinOnlyLocallyLipschitzianDynamicalSystemswithMultipleTypesofTimeDelays.
SIAMJ.
ControlOptim.
51(2013),no.
5,3692–3721.
Chen,Zhang;Lin,Wei;Square-meanweightedpseudoalmostautomorphicsolutionsfornon-autonomousstochasticevolutionequations.
J.
Math.
PuresAppl.
(9)100(2013),no.
4,476–504.
Yi,Xinlei;Lu,Wenlian;Chen,Tianping,Achievingsynchronizationinarraysofcoupleddifferentialsystemswithtime-varyingcouplings.
Abstr.
Appl.
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2013,Art.
ID134265,15pp.
He,Xiangnan;Lu,Wenlian;Chen,Tianping,Ontransversestabilityofrandomdynamicalsystem.
DiscreteContin.
Dyn.
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33(2013),no.
2,701–721.
QiangLuo;WenlianLu;WeiCheng;PedroA.
Valdes-Sosa;XiaotongWen;MingzhouDing;JianfengFeng,Spatio-temporalGrangercausality:Anewframework.
NeuroImage79(2013)241–263Wang,Wei;Lu,Shuai;Mao,Heng;Cheng,Jin;Multi-parameterTikhonovregularizationwiththesparsityconstraint.
InverseProblems29(2013),no.
6,065018,18pp.
Lu,Shuai;Naumova,Valeriya;Pereverzev,SergeiV.
Legendrepolynomialsasarecommendedbasisfornumericaldifferentiationinthepresenceofstochasticwhitenoise.
J.
InverseIll-PosedProbl.
21(2013),no.
2,193–216.
Lu,Shuai;Mathé,PeterHeuristicparameterselectionbasedonfunctionalminimization:optimalityandmodelfunctionapproach.
Math.
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82(2013),no.
283,1609–1630.
Shi,Lei,Learningtheoryestimatesforcoefficient-basedregularizedregression.
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Anal.
34(2013),no.
2,252–265.
Guo,Zheng-Chu;Shi,Lei;Learningwithcoefficient-basedregularizationand1–penalty.
Adv.
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Math.
39(2013),no.
3-4,493–510.
Y.
Zhang,YSu.
Amemory-efficientmodelorderreductionfortime-delaysystems.
BITNumerMath(2013)53:1047–1073Wu,Zongmin;Sun,Xingping;Ma,Limin.
SamplingscattereddatawithBernsteinpolynomials:stochasticanddeterministicerrorestimates.
Adv.
Comput.
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1,187–205.
Wu,Quanshui;Zhu,Can,Poincaré-Birkhoff-WittdeformationofKoszulCalabi-Yaualgebras.
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Theory16(2013),no.
2,405–420.
Xue,Jungong;Ye,Qiang,Computingexponentialsofessentiallynon-negativematricesentrywisetohighrelativeaccuracy.
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82(2013),no.
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Wu,Xinming;Chen,Wenbin;ErrorEstimatesoftheFiniteElementMethodforInteriorTransmissionProblems.
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2,331-348Xu,Zi;Wu,Xinming.
Anewhybridstochasticapproximationalgorithm.
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7(2013),no.
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Yang,WeiHong;Yuan,Xiaoming,TheGUS-propertyofsecond-orderconelinearcomplementarityproblems.
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A,295–317Zhang,Lei-Hong;Yang,WeiHong;Liao,Li-Zhi,Onanefficientimplementationofthefacealgorithmforlinearprogramming.
J.
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31(2013),no.
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He,Ping;Ying,Jiangang.
Fineirreducibilityanduniquenessofstationarydistribution.
OsakaJ.
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Fitzsimmons,PatrickJ.
;He,Ping;Ying,JianGang.
AremarkonKac'sscatteringlengthformula.
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Zhang,H.
Zhao,Normalizedmodularityoptimizationmethodforcommunityidentificationwithdegreeadjustment,Phys.
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Yang,L.
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Zhang,H.
Zhao,Accountingfornon-geneticfactorsbylow-rankrepresentationandsparseregressionforeQTLmapping,Bioinformatics,29(8):1026-34,2013ShuqinZhang,HongyuZhao.
malizedmodularityoptimizationmethodforcommunityidentificationwithdegreeadjustment,Phys.
Rev.
E88,052802(2013)CanYang,LinWang,ShuqinZhang,andHongyuZhao,ccountingfornon-geneticfactorsbylow-rankrepresentationandsparseregressionforeQTLmapping,Bioinformatics,29(8):1026-34,2013ZhangChen,XilinFu,DonghuaZhao.
Anti-periodicmildattractorofdelayedHopfieldneuralnetworkssystemswithreaction-diffusionterms.
Neurocomputing2013,99:372-380.
Ⅴ教学条件名称配备情况专业文献资料复旦大学图书资料丰富,与数据统计与分析相关的国内外文献资料、电子资料十分齐全.
复旦数学科学学院拥有1200平方米的南方数学文献中心,藏书13万册,各类期刊570余种,阅览设备齐全,每年图书资料以及电子资源的投入经费不低于200万元,特别是对于数据统计与分析相关的资料库建设已经制定了完备的发展与配置计划.

现代化教学设施复旦大学各教学楼教室、讨论室均配有多媒体教学设备;学校校园网全覆盖;学校部分公共场所安排有桌椅以供学生分组专题讨论.
复旦数学科学学院目前还建设有两个计算机实验室,可容纳100人同时进行授课或者计算实验操作.
此外,学院还有8间现代化的多功能多媒体教室,亦可安排授课、高端业界讲座、学生专题交流、招聘咨询等各类人才培养活动.

实践教学条件复旦数学学院已经和正在聘请了一批有经验高年资的业界精英担任本学位点的兼职导师和高端论坛演讲人.
同时,我们已经并正在建设一系列的实践基地,为学生开展数据统计与分析相关的实践教学活动奠定基础.

Ⅵ实践基地包括实践基地和合作单位名称及地点、建立时间、专业实践内容、条件等:复旦大学数学学院目前已经或正在与以下业界单位建设的实践基地:1.
上海陆家嘴人才金港,2009年,企业导师、实习培训,条件优越.
2.
上海市劳动与社会保障局就业指导中心,2010年,企业导师、实习培训,条件优越.
3.
瑞银投资亚洲区,2011年,企业导师、实习培训,条件优越.
4.
聚胜万合广告有限公司,2011年,企业导师、实习培训,条件优越.
5.
华院分析技术(上海)有限公司,建立中,企业导师、实习培训,条件优越.
6.
默沙东中国研发中心,建立中,企业导师、实习培训,条件优越.
上述实践基地的建设为数据统计与分析专门人才的培养提供了切实的实践舞台.
应用统计学(专业硕士)方向培养的学生将在这些实践基地中,将自己课堂所学的知识、技能与解决企事业部门的具体问题密切结合,通过实践完成高质量的专业学位论文,通过实践提升解决实际问题的能力,通过实践将自己塑造成符合企业数据统计与分析人才需求的有生力量.

Ⅶ经费、保障措施未来三年申报单位对学位点的经费投入及用途未来三年,我们主要通过学生缴纳的学费以及企业的捐赠来筹措经费,主要用于学校管理费、专业教师讲课费、兼职导师讲座酬金、论文指导与答辩酬金、专业学位点日常教学管理费以及学生奖学金等.
体制机制等相关保障措施对于硕士专业学位点的设立与培养,复旦大学数学学院已经有了很好的经验以及较为完善制度保证.
我们将为本次申请的"应用统计学"专业硕士点设立专门的教学培养管理办公室,负责该硕士点的招生、培养、实践、就业指导等多环节的工作开展.
我们将设立专门的该硕士点的教学培养指导咨询委员会,委员会成员将包括学界与业界两个领域的专家,为本学位点的发展出谋划策,提供切实可行的发展方略.
我们还将依据复旦大学研究生的奖助体系制定该专业硕士点奖学金评定的细则,努力做到奖助体系的公开、公平、公正.