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数据驱动的计算工程与科学硕士
Master’s in Data-Enabled Computational Engineering and Science
综合排名: 
所属院校:  布朗大学

布朗大学数据驱动的计算工程与科学硕士开设在工程学院下,为期1年,2022秋季首届招生。项目旨在让学生全面了解已成为工业和学术界标准的计算建模和数据科学技术。通过该项目,学生可以了解先进的数据驱动模拟在工业和国家实验室中发挥的重要作用,还可以培养对当代工程设计中多保真、数据驱动建模和仿真的力量的认识,同时可以获得计算工程基础学科的技术知识,包括非线性有限元分析以及机器学习和数据科学的整合,以及发展数据科学和专业知识方面的必要技术技能,以知识渊博地进行实际工程规模、数据驱动的推理和模拟。

申请要求

学历背景:本科学士学位,优先考虑GPA3.4以上的学生

专业背景:工程、物理科学、自然科学或相关专业背景

推荐信:三封

语言要求:

托福总分最低90

雅思总分最低7.0

GRE:要求

专业介绍
序号 课程介绍 Curriculum
1 工程和物理中的数学方法 II Math Methods in Engineering and Physics II
2 连续介质力学 Continuum Mechanics
3 结构力学计算方法 Computational Methods in Structural Mechanics
4 计算力学中的等几何方法 Isogeometric Methods in Computational Mechanics
5 材料的原子建模 Atomistic Modeling of Materials
6 模式识别和机器学习 Pattern Recognition and Machine Learning
7 高级固体力学 Advanced Mechanics of Solids
8 固体力学 Mechanics of Solids
9 可塑性 Plasticity
10 流体力学Ⅰ Fluid Mechanics I
11 流体力学 II Fluid Mechanics II
12 材料热力学 Thermodynamics of Materials
13 化学反应流程 Chemically Reacting Flow
14 数值优化导论 Introduction to Numerical Optimizatio
15 计算概率与统计 Computational Probability and Statistics
16 概率统计的最新应用 Recent Applications of Probability and Statistics
17 偏微分方程的数值解 I Numerical Solution of PDEs I
18 异构并行计算简介 Introduction to Parallel Computing on Heterogeneous
19 计算流体动力学/优化 Computational Fluid Dynamics/Optimization
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