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Cómo convertirse en un matemático puro (o estadístico)
Extracto:
Nivel 1
- ¿Qué niveles de grado aprendes Álgebra 1 y 2?
- ¿Debería un estudiante de matemáticas resolver cualquier problema de la escuela secundaria?
- ¿Las matemáticas tienen un significado filosófico?
- ¿Por qué es [matemáticas] e [/ matemáticas] tan importante en matemáticas?
- ¿Puedo convertirme en un muy buen ingeniero electrónico si mis matemáticas son muy débiles?
- Cosas elementales
- Introducción a las Matemáticas Discretas
- Álgebra Introductoria
- Cálculo introductorio
Etapa 2
- Álgebra lineal
- Álgebra Superior Introductoria
- Cálculo (análisis real introductorio, cálculo de varias variables, cálculo vectorial, etc.)
- Variables complejas (análisis complejo introductorio)
- Ecuación diferencial
- Probabilidades y estadísticas
Etapa 3
- Análisis introductorio
- Álgebra abstracta
- Teoría introductoria de números
- Topología introductoria
- Geometría diferencial
- Modelado matemático (opcional)
- Inferencia estadística (opcional)
- Probabilidad y procesos estocásticos (opcional)
- Computación Estadística (opcional)
Etapa 4
- Fundamentos y Matemática Discreta: Fundamentos, Lógica, Teoría de Conjuntos, etc., Teoría de Gráficos, Combinatoria, Criptografía, Codificación y Teoría de la Información.
- Análisis Análisis funcional, teoría de medidas, espacios de Hilbert, análisis real y complejo, análisis de Fourier y armónicos.
- Álgebra Álgebra lineal avanzada, Álgebras de grupos y mentiras, Anillos, Teoría de campos y de Galois, Teoría de módulos y representación, Álgebra conmutativa, Álgebra homológica y Categoría.
- Teoría de números NT algebraico, teoría de campo de clase, NT analítico, función de Riemann Zeta y la hipótesis, formas modulares, curvas elípticas, etc.
- Geometría Geometría algebraica, Geometría diferencial, Geometría riemanniana, Fractales.
- Topología Topología geométrica, Topología algebraica, Teoría K, Topología diferencial.
- Cálculo adicional (opcional) DE ordinario, DE parcial, cálculo de variaciones.
- Física matemática (opcional) Métodos matemáticos en física, relatividad, mecánica cuántica, teoría cuántica de campos, teoría de cuerdas, caos.
- Probabilidad (opcional) Probabilidad construida sobre la teoría de la medida, procesos estocásticos, análisis estocástico.
- Estadística (opcional) Modelos estadísticos y regresión, análisis multivariante, estadística bayesiana, simulación y el método de Monte Carlo, estadística no paramétrica, análisis de datos categóricos, minería de datos, series de tiempo.
- Bioestadística (opcional) Métodos estadísticos en epidemiología, diseño y análisis de ensayos clínicos, análisis de datos longitudinales, análisis de supervivencia.