宾大、芝加哥大学、NYU的数学硕士如何选择？
在选择宾大、芝加哥大学和纽约大学的数学硕士项目时，每所学校都有其独特的优势和侧重点，这就像是在挑选一件高定礼服，需要根据自己的“身材”和“场合”来决定。我来给你掰扯掰扯，尽量不让它听起来像冷冰冰的报告，而是像一个过来人，掏心窝子跟你说。
先来点儿“大白话”定位：
宾夕法尼亚大学 (UPenn)： 感觉像是个老牌贵族，学术氛围浓厚，整体实力均衡，尤其在应用数学和金融数学方面有不错的建树。如果你想在传统学术领域深耕，或者对金融科技感兴趣，它是个稳妥的选择。
芝加哥大学 (UChicago)： 这个学校的名字本身就自带光环，以“严谨”、“抽象”、“理论”著称。数学系是他们的王牌之一，非常硬核。如果你是那种对数学本身的美感、逻辑和深度着迷，喜欢挑战自己思考的极限，芝大绝对能满足你的“求知欲”。
纽约大学 (NYU)： NYU 的数学系就像是置身于大都市的创意中心，活力四射，与应用和前沿领域联系紧密。它在计算数学、数据科学、科学计算等方面非常有优势，而且地理位置让你能接触到更多业界资源。如果你想把数学“玩”出花样，解决实际问题，NYU 是个非常棒的平台。
咱们一个一个来细聊，别急：
宾夕法尼亚大学 (UPenn) 数学硕士
整体感觉： 宾大数学系给人的印象是成熟、稳重，学科设置比较全面。它不像芝加哥那样纯粹追求理论的极致，而是有意识地将理论与应用结合。
学术强项和特色：
应用数学和金融数学是亮点： 宾大在偏应用的数学领域，尤其是在金融数学、概率论、统计学、数值分析等方面有很强的实力。如果你对量化金融、风险管理、精算等领域感兴趣，宾大绝对是你的目标之一。他们的金融数学项目（或者数学系的金融方向）通常会和沃顿商学院有交叉，这会给你带来非常独特的资源和机会。
均衡发展： 虽然应用是亮点，但宾大在纯粹数学方面也有不错的教授和研究方向，比如代数、几何、数论等。所以如果你只是单纯喜欢数学的“逻辑美”，也不必担心宾大不够“理论”。
与工程、商学院的联系： 这是宾大的一个重要优势。数学系的学生可以有很多机会与工程学院、沃顿商学院的学生一起学习、合作项目，这对于未来想进入工业界或金融界的人来说，是非常宝贵的跨学科经验。
课程设置： 课程会比较扎实，既有理论基础课程，也有很多涉及算法、建模的实践性课程。
适合人群：
对金融数学、量化分析、精算等职业道路有明确规划的学生。
希望在学术严谨性和业界应用性之间找到平衡的学生。
对跨学科学习和合作有兴趣的学生。
需要注意的点：
虽然整体实力强，但在某些非常纯粹的理论领域，可能不如芝加哥那样“极致”。
申请时，如果你有相关的金融或编程背景，会是加分项。
芝加哥大学 (UChicago) 数学硕士
整体感觉： 芝大数学就像是学术界的“哲学家”，注重思想的深度和逻辑的严谨。这里的学习环境会让你感觉自己仿佛置身于一个思想的“圣殿”。
学术强项和特色：
纯粹数学的殿堂： 如果你热爱抽象代数、拓扑学、微分几何、代数几何、数论等纯粹数学领域，芝大绝对是你的首选。他们的教授在这些领域的研究水平是世界顶级的，你在这里能接触到最前沿的理论思想。
高度理论化和抽象化： 芝大的课程和研究非常强调理论的深度和抽象思维。你需要有很强的逻辑推理能力和对抽象概念的接受度。这里的学习强度和深度是你可能在其他地方很难体验到的。
“数学的数学”： 芝大数学系的学生往往会被培养成“数学的数学家”，也就是说，你会被引导去思考数学本身的本质、结构和证明的精妙。这是一种非常纯粹的学术追求。
学术氛围浓厚，竞争激烈： 芝大的学习氛围是出了名的“卷”，教授对学生的要求非常高，同学之间也会互相激励和竞争。你需要做好迎接高强度学习和研究的准备。
校友网络： 芝大的校友网络非常强大，尤其是在学术界和一些顶尖的研究机构。如果你未来想继续攻读博士学位，或者进入需要深厚理论功底的科研岗位，芝大的校友资源会给你提供很多帮助。
适合人群：
对数学本身有着极致的热爱，享受纯粹的理论探索和逻辑思辨。
目标是攻读数学博士，在学术界发展。
渴望接受最严苛、最深入的数学训练。
具有强大的自学能力和解决复杂问题的毅力。
需要注意的点：
如果你的目标是直接进入业界工作，尤其是需要大量编程和应用技能的岗位，芝大可能需要你额外付出努力来弥补应用方面的不足。
学习曲线会比较陡峭，需要你有很强的心理素质和学习能力。
课程可能更侧重理论证明和抽象概念，对编程和数据分析的侧重相对较少（当然，你也可以自己选择相关的方向）。
纽约大学 (NYU) 数学硕士
整体感觉： NYU 的数学系就像是纽约这座城市的缩影——充满活力、多元化、紧跟时代潮流。它与实际应用和前沿技术结合得非常紧密。
学术强项和特色：
计算数学、科学计算和数据科学： 这是 NYU 数学系最闪耀的几张名片。它在数值分析、微分方程、机器学习、统计学、金融工程等领域有着世界一流的教授和研究。如果你对这些应用性极强的领域感兴趣，NYU 绝对是你的首选。
与 Courant 数学科学研究所的紧密联系： Courant 是 NYU 数学系的核心，也是世界顶级的应用数学研究机构。在 Courant 学习，意味着你可以接触到最前沿的应用数学研究，包括流体力学、计算流体力学、图像处理、数据科学等等。
地理位置优势，业界联系广泛： 纽约市本身就是一个巨大的“实验室”，NYU 坐落在曼哈顿，毗邻华尔街、科技公司、金融机构等，这为学生提供了无与伦比的实习和就业机会。很多课程都会邀请业界专家授课，或者安排项目与企业合作。
跨学科融合： NYU 非常鼓励跨学科研究，数学系的学生经常会与计算机科学系、工程学院、商学院等其他院系的学生合作，或者选择跨院系的课程。这种融合性非常适合想在交叉领域发展的学生。
项目多样性： NYU 的数学项目（如应用数学、定量金融等）通常会提供更灵活的课程选择，允许学生根据自己的兴趣和职业规划来定制学习路径。
适合人群：
对计算数学、科学计算、数据科学、人工智能、金融工程等新兴领域充满热情。
希望将数学理论应用于解决实际问题，并寻求与业界紧密联系。
喜欢多元化的学习环境和丰富的跨学科合作机会。
看重毕业后在科技、金融等热门行业的就业机会。
需要注意的点：
虽然 NYU 在应用领域很强，但如果你追求的是最顶尖、最纯粹的理论数学研究，可能在某些细分领域不如芝加哥那么“专”。
由于项目多样，你需要仔细研究各个方向的侧重点和教授的研究领域，找到最适合自己的。
最后，咱们来点儿“总结陈词”，帮你做个决定：
1. 你的“终极目标”是什么？
想做学术研究，成为数学家或理论物理学家？➡️ 芝加哥大学 可能是你最纯粹的选择了。
想在金融界做量化分析师、风险经理，或者在需要数学建模和统计分析的工业界工作？➡️ 宾大 和 NYU 都是不错的选择，宾大更偏向传统金融，NYU 更偏向金融科技和新兴应用。
对数据科学、人工智能、机器学习等新兴技术感兴趣，并希望将数学应用于这些领域？➡️ NYU 可能是最直接的选择，宾大 的应用数学和统计系也有涉足。
2. 你更享受哪种学习过程？
喜欢挑战极限，沉浸在抽象理论的海洋里，享受 proofs 的精妙？➡️ 芝大。
喜欢理论扎实，同时又希望与实际应用场景相结合，感受数学的“用武之地”？➡️ 宾大 和 NYU。
喜欢与不同背景的人合作，在多元化的环境中探索数学的各种可能性？➡️ NYU。
3. 你的“背景”和“能力”如何？
你的本科数学基础有多扎实？有没有编程能力？有没有相关领域的实习或研究经历？
芝大 对本科数学基础要求极高，需要你对抽象数学有很好的掌握。
宾大 和 NYU 对数学基础同样要求很高，但对编程、统计、甚至金融背景的看重程度可能会更高一些。
一点建议：
深入研究教授的研究领域： 这是最重要的！看看每个学校的数学系网站，找到你感兴趣的教授，看看他们的研究方向是否与你的兴趣契合。这比学校的名气更重要。
查看课程设置： 仔细对比每个项目的必修课和选修课，了解它们侧重于哪些数学分支。
关注项目的具体名称： 有些学校可能有一个“数学系”，但内部会有不同的项目，比如“应用数学”、“统计学”、“定量金融”等等，名称的不同往往意味着侧重点的差异。
联系在读学生或校友： 如果有机会，找机会联系一下这些学校的在读学生或校友，听听他们真实的体验和感受，这会非常有帮助。
说到底，这三所学校都是非常优秀的。选择哪一个，关键在于你是否能找到一个最能激发你学习热情、最符合你未来发展方向的平台。祝你选到最适合自己的“那件礼服”！
先来点儿“大白话”定位：
宾夕法尼亚大学 (UPenn)： 感觉像是个老牌贵族，学术氛围浓厚，整体实力均衡，尤其在应用数学和金融数学方面有不错的建树。如果你想在传统学术领域深耕，或者对金融科技感兴趣，它是个稳妥的选择。
芝加哥大学 (UChicago)： 这个学校的名字本身就自带光环，以“严谨”、“抽象”、“理论”著称。数学系是他们的王牌之一，非常硬核。如果你是那种对数学本身的美感、逻辑和深度着迷，喜欢挑战自己思考的极限，芝大绝对能满足你的“求知欲”。
纽约大学 (NYU)： NYU 的数学系就像是置身于大都市的创意中心，活力四射，与应用和前沿领域联系紧密。它在计算数学、数据科学、科学计算等方面非常有优势，而且地理位置让你能接触到更多业界资源。如果你想把数学“玩”出花样，解决实际问题，NYU 是个非常棒的平台。
咱们一个一个来细聊，别急：
宾夕法尼亚大学 (UPenn) 数学硕士
整体感觉： 宾大数学系给人的印象是成熟、稳重，学科设置比较全面。它不像芝加哥那样纯粹追求理论的极致，而是有意识地将理论与应用结合。
学术强项和特色：
应用数学和金融数学是亮点： 宾大在偏应用的数学领域，尤其是在金融数学、概率论、统计学、数值分析等方面有很强的实力。如果你对量化金融、风险管理、精算等领域感兴趣，宾大绝对是你的目标之一。他们的金融数学项目（或者数学系的金融方向）通常会和沃顿商学院有交叉，这会给你带来非常独特的资源和机会。
均衡发展： 虽然应用是亮点，但宾大在纯粹数学方面也有不错的教授和研究方向，比如代数、几何、数论等。所以如果你只是单纯喜欢数学的“逻辑美”，也不必担心宾大不够“理论”。
与工程、商学院的联系： 这是宾大的一个重要优势。数学系的学生可以有很多机会与工程学院、沃顿商学院的学生一起学习、合作项目，这对于未来想进入工业界或金融界的人来说，是非常宝贵的跨学科经验。
课程设置： 课程会比较扎实，既有理论基础课程，也有很多涉及算法、建模的实践性课程。
适合人群：
对金融数学、量化分析、精算等职业道路有明确规划的学生。
希望在学术严谨性和业界应用性之间找到平衡的学生。
对跨学科学习和合作有兴趣的学生。
需要注意的点：
虽然整体实力强，但在某些非常纯粹的理论领域，可能不如芝加哥那样“极致”。
申请时，如果你有相关的金融或编程背景，会是加分项。
芝加哥大学 (UChicago) 数学硕士
整体感觉： 芝大数学就像是学术界的“哲学家”，注重思想的深度和逻辑的严谨。这里的学习环境会让你感觉自己仿佛置身于一个思想的“圣殿”。
学术强项和特色：
纯粹数学的殿堂： 如果你热爱抽象代数、拓扑学、微分几何、代数几何、数论等纯粹数学领域，芝大绝对是你的首选。他们的教授在这些领域的研究水平是世界顶级的，你在这里能接触到最前沿的理论思想。
高度理论化和抽象化： 芝大的课程和研究非常强调理论的深度和抽象思维。你需要有很强的逻辑推理能力和对抽象概念的接受度。这里的学习强度和深度是你可能在其他地方很难体验到的。
“数学的数学”： 芝大数学系的学生往往会被培养成“数学的数学家”，也就是说，你会被引导去思考数学本身的本质、结构和证明的精妙。这是一种非常纯粹的学术追求。
学术氛围浓厚，竞争激烈： 芝大的学习氛围是出了名的“卷”，教授对学生的要求非常高，同学之间也会互相激励和竞争。你需要做好迎接高强度学习和研究的准备。
校友网络： 芝大的校友网络非常强大，尤其是在学术界和一些顶尖的研究机构。如果你未来想继续攻读博士学位，或者进入需要深厚理论功底的科研岗位，芝大的校友资源会给你提供很多帮助。
适合人群：
对数学本身有着极致的热爱，享受纯粹的理论探索和逻辑思辨。
目标是攻读数学博士，在学术界发展。
渴望接受最严苛、最深入的数学训练。
具有强大的自学能力和解决复杂问题的毅力。
需要注意的点：
如果你的目标是直接进入业界工作，尤其是需要大量编程和应用技能的岗位，芝大可能需要你额外付出努力来弥补应用方面的不足。
学习曲线会比较陡峭，需要你有很强的心理素质和学习能力。
课程可能更侧重理论证明和抽象概念，对编程和数据分析的侧重相对较少（当然，你也可以自己选择相关的方向）。
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整体感觉： NYU 的数学系就像是纽约这座城市的缩影——充满活力、多元化、紧跟时代潮流。它与实际应用和前沿技术结合得非常紧密。
学术强项和特色：
计算数学、科学计算和数据科学： 这是 NYU 数学系最闪耀的几张名片。它在数值分析、微分方程、机器学习、统计学、金融工程等领域有着世界一流的教授和研究。如果你对这些应用性极强的领域感兴趣，NYU 绝对是你的首选。
与 Courant 数学科学研究所的紧密联系： Courant 是 NYU 数学系的核心，也是世界顶级的应用数学研究机构。在 Courant 学习，意味着你可以接触到最前沿的应用数学研究，包括流体力学、计算流体力学、图像处理、数据科学等等。
地理位置优势，业界联系广泛： 纽约市本身就是一个巨大的“实验室”，NYU 坐落在曼哈顿，毗邻华尔街、科技公司、金融机构等，这为学生提供了无与伦比的实习和就业机会。很多课程都会邀请业界专家授课，或者安排项目与企业合作。
跨学科融合： NYU 非常鼓励跨学科研究，数学系的学生经常会与计算机科学系、工程学院、商学院等其他院系的学生合作，或者选择跨院系的课程。这种融合性非常适合想在交叉领域发展的学生。
项目多样性： NYU 的数学项目（如应用数学、定量金融等）通常会提供更灵活的课程选择，允许学生根据自己的兴趣和职业规划来定制学习路径。
适合人群：
对计算数学、科学计算、数据科学、人工智能、金融工程等新兴领域充满热情。
希望将数学理论应用于解决实际问题，并寻求与业界紧密联系。
喜欢多元化的学习环境和丰富的跨学科合作机会。
看重毕业后在科技、金融等热门行业的就业机会。
需要注意的点：
虽然 NYU 在应用领域很强，但如果你追求的是最顶尖、最纯粹的理论数学研究，可能在某些细分领域不如芝加哥那么“专”。
由于项目多样，你需要仔细研究各个方向的侧重点和教授的研究领域，找到最适合自己的。
最后，咱们来点儿“总结陈词”，帮你做个决定：
1. 你的“终极目标”是什么？
想做学术研究，成为数学家或理论物理学家？➡️ 芝加哥大学 可能是你最纯粹的选择了。
想在金融界做量化分析师、风险经理，或者在需要数学建模和统计分析的工业界工作？➡️ 宾大 和 NYU 都是不错的选择，宾大更偏向传统金融，NYU 更偏向金融科技和新兴应用。
对数据科学、人工智能、机器学习等新兴技术感兴趣，并希望将数学应用于这些领域？➡️ NYU 可能是最直接的选择，宾大 的应用数学和统计系也有涉足。
2. 你更享受哪种学习过程？
喜欢挑战极限，沉浸在抽象理论的海洋里，享受 proofs 的精妙？➡️ 芝大。
喜欢理论扎实，同时又希望与实际应用场景相结合，感受数学的“用武之地”？➡️ 宾大 和 NYU。
喜欢与不同背景的人合作，在多元化的环境中探索数学的各种可能性？➡️ NYU。
3. 你的“背景”和“能力”如何？
你的本科数学基础有多扎实？有没有编程能力？有没有相关领域的实习或研究经历？
芝大 对本科数学基础要求极高，需要你对抽象数学有很好的掌握。
宾大 和 NYU 对数学基础同样要求很高，但对编程、统计、甚至金融背景的看重程度可能会更高一些。
一点建议：
深入研究教授的研究领域： 这是最重要的！看看每个学校的数学系网站，找到你感兴趣的教授，看看他们的研究方向是否与你的兴趣契合。这比学校的名气更重要。
查看课程设置： 仔细对比每个项目的必修课和选修课，了解它们侧重于哪些数学分支。
关注项目的具体名称： 有些学校可能有一个“数学系”，但内部会有不同的项目，比如“应用数学”、“统计学”、“定量金融”等等，名称的不同往往意味着侧重点的差异。
联系在读学生或校友： 如果有机会，找机会联系一下这些学校的在读学生或校友，听听他们真实的体验和感受，这会非常有帮助。
说到底，这三所学校都是非常优秀的。选择哪一个，关键在于你是否能找到一个最能激发你学习热情、最符合你未来发展方向的平台。祝你选到最适合自己的“那件礼服”！
网友意见
你花几万美金读个纯数学硕士，是钱太多么？如果钱太多能不能给我一点啊？你想读纯数学，还是读硕士，不来法国、德国、瑞士、俄罗斯，偏偏去美国烧钱，打得好基础，学得到东西么？你那几万美元学费，都够去波恩这种更好的地方读好几个硕士了。所以很简单，都别去，波恩大学、柏林自由大学等等似乎还没截止，赶紧申请。
再说明白一点，按国内学生的情况，大家基本上都没有上过什么高级课，又不是俄国的六年制本科生，本科毕业直接可以搞研究，而美国的数学系教授人数少，水平好的学生也少，反应出来的情况就是没法像欧洲的数学系一样能开一大堆高水平的研究生课程，习题训练和考试也远不如欧洲学校严格规范。不说这几个学校，就说普林斯顿，拿普林斯顿和波恩对比，比如某人要学代数几何，普林讲概型理论的课通常都没有，更别说更高级的内容了，复几何之类更是八百年都不开了。而波恩每年都会开两学期的代数几何，以及复几何，还有一堆高级课，那么是去普林斯顿，拿本gtm52自学效率高，还是去波恩先跟着上课和习题课刷题，自己再看书效率高。傻子都该懂。
去美国学不到什么东西，也不是我一人在说，清华的于品算是两边都待过，他后来就说，他去普林斯顿根本没学到什么有用的东西，有用的东西都是在巴黎学的，这是他作为亲历者的体会，信不信随你。
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