雁過無聲，歲月無情，轉眼間，大學的時光只剩下最後半載，而大學裏面的所學課程也即將結束。此時再回想起那些各式各樣的數學課，雖然已經不記得自己真正在裏面學到了什麼，但是終究還是有種不捨的情感，畢竟過了今年可能後面就再也沒有機會在校園的課堂裏面學習數學。
簡單回顧這三年半所學的數學課吧！
大一：
- 數學分析
- 高等代數
- 解析幾何
大二：
- 常微分方程
- 複變函數
- 概率論
- 數學建模
大三：
- 數理統計
- 數值分析
- 實變函數與泛函分析
- 隨機過程
- 運籌學
- 偏微分方程及其數值解
大四：
- 多元統計分析
- 模糊數學
- 離散數學
首先，數學分析這門課程是最重要的一門課，沒有之一，畢竟這門課學習了三個學期。說這門課裏面的內容多吧，其實也不多，總體來看就四大板塊：極限，導數，積分和級數。只不過其中的一個難點就是把這些概念從一維擴展到了二維甚至是n維。
（業界還有一個通俗的傳言：數學分析是強化版的高等數學）
高等代數，當時老師是說這門課是爲後面的更多知識做鋪墊，反正當時我也只是應付考試式學習，終究還是沒有學明白。隱隱約約只記得多項式，行列式，矩陣，線性空間，線性變換以及歐幾里得空間都是來自這本書。其中還有幾個非常重要的知識點，包括逆矩陣，特徵值與特徵向量以及正交變換。
解析幾何，這門課程的內容不多，向量，空間直線方程，平面方程以及常見的曲面方程都來自這本書。
常微分方程，這門課程都是圍繞如何去求解一個常微分方程而展開的。首先，這裏面的微分方程可以分成一階和高階，齊次以及非齊次而展開講解，但是終究有無法求解的常微分方程，所以此時便需要求解數值解的方法。
複變函數，這門課我也已經忘記學了些什麼，彷彿只記得複變函數的定義而已，但是這門課程裏面有一個很重要的應用，就是用留數定理去計算一些實積分。
概率論，這門課講到很多重要的知識點，包括一些基本的概率類型，一些基本的隨機變量分佈類型，分佈函數和密度函數，數學期望和方差以及特徵函數和概率極限定理。
數學建模，這本就是一個很龐大的應用型知識體系，除了最基本的一些數學相關知識外還涉及到許多其它方面的知識。常見的數學模型有：數學規劃模型，統計模型，圖與網絡模型，微分方程模型，決策模型等等。
數理統計，這門課程首先講述了數理統計中常用的分佈，然後重點講述參數估計，假設檢驗以及方差分析的內容。
數值分析，一個關鍵：誤差；兩個問題：收斂性問題，穩定性問題；
三個思想：逼近，擬合插值，迭代；四個方法：插值，擬合，正交化，加速化。
實變函數與泛函分析，這門課分成實變函數和泛函分析兩個部分。實變函數：講解了點集，測度論，可測函數以及積分輪。最主要的就是爲了講述勒貝格積分（數學分析裏面學習的是黎曼積分）。
泛函分析：主要講述了度量空間，賦範線性空間，內積空間，希爾伯特空間。
隨機過程，由概率論擴展而來，概率論講解了隨機變量，這裏將隨機變量進一步賦予時間t使得其成爲一個隨機過程。主要講解了五個重要的隨機過程：正態過程，Wiener過程，Poisson過程。Markov過程以及平穩過程。
運籌學，這門課程講述的都是一些算法，確切來說都是一些計算機相關的算法。按照板塊分爲：線性規劃，整數線性規劃，非線性規劃，動態規劃以及圖與網絡分析。其中，凸規劃，Newton法，旅行售貨員問題以及Dijkstra算法都是一些很有知名度的知識。
偏微分方程及其數值解，繼常微分之後，講解了一些解決偏微分方程的方法，包括分離變量法，行波法，積分變換法等等。
多元統計分析，繼數理統計之後，這門課程講述了一些常用的多元統計分析方法。包括多元方差分析，迴歸分析，聚類分析，判別分析，主成分分析以及因子分析。
模糊數學，越學越模糊，記得有模糊矩陣，模糊關係，模糊聚類分析，模糊模型識別，模糊決策以及模糊線性規劃。
離散數學，和計算機最有關聯的數學課程之一。此課程有四大板塊：數理邏輯，集合論，代數論以及圖論。
16門課，學的不多，忘的不少，雖然這裏面大多數知識都不知道有何用途，學習也只能是停留在書本這個表面上，但是數學真正的精華不在於它的知識點而是它的思想。例如數學裏面的一題多解的思想在計算機編程領域展現得不是淋漓盡致嗎？再包括當下熱門的人工智能，不也是基於數學的算法基礎上所形成的。
所以校園的數學課會結束，但人生的數學道路將永不止步！