加拿大女王大学（Queen's University, 简称为QU）坐落于加拿大安大略省金斯顿，是加拿大著名学府，也是一所公立研究型大学。该校是昴宿星大学联盟、加拿大U15研究型大学联盟成员。于1841年10月16日根据英国维多利亚女王颁布的皇家宪章成立，1912年变为女王大学。女王大学拥有近两百年的学术积累及深厚的校友人脉网络，在北美享有极高的声誉，被誉为加拿大的贵族学校。

加拿大女王大学在世界科研领域作出卓越贡献，2015年McDonald教授获得诺贝尔物理学奖。学校开设包括商科、医学、法学、生物、工程、文科及理科等15个不同的院系，并设立Bader英国学习中心等。根据2020加拿大麦克林杂志大学学生满意度排名，女王大学高居第3名，在医博类大学综合排名中，位居第5名。根据2021QS世界大学排名，女王大学位列加拿大第9，世界第246位。

加拿大女王大学为任何有兴趣攻读数学学位的人提供专业化和灵活性，因为有超过 15 个与数学和统计学有关的学位课程。除了应用数学和统计学等学科领域的课程外，学生还可以学习三个专业的数学课程：数学与物理、数学与计算机科学以及数学与生物学。这些机会在工程、商业和科学等领域开辟了许多职业道路。数学系也有幸拥有许多受人尊敬的校友和教师，例如开创非标准分析的AH Lighthouse。

1. MATH 110/111：线性代数
如果学生有兴趣攻读数学专业或辅修专业，这门课程是他们学习的第一门课程。MATH 110 适用于专业，MATH 111 适用于未成年人，但这两个课程都涵盖线性代数概念，例如矩阵、特征值和特征向量。
Gregory G Smith 教授之前曾教授过这门课程，并将在下一学年继续教授线性代数。作为数学系的基础课程，本课程对从事数学和统计学职业的学生非常有用。它也是许多 200 级课程（如线性代数 II 和环与场）的先决条件。

2. MATH 120/121：微分和积分
MATH 120 和 MATH 121 是微积分的入门课程。MATH 120 适用于计划主修数学、统计学或物理的学生，而 MATH 121 适用于主修数学或统计学以外的学生。将讨论微积分的限制、连续性、序列和应用。
Francesco Cellarosi 教授每周讲 3 次这门课程。每周还有两个辅导课时，学生每周至少要参加一个课时。MATH 121 应用于生物学、物理学和经济学，是一门很好的课程，可以帮助您建立对各种应用的数学理解。

3. 数学 210：环和场

数学专业和未成年人参加的首批 200 级课程之一是 MATH 210: Rings and Fields。本课程涵盖诸如欧几里得域、唯一分解、整数和多项式等主题。线性代数是本课程的先决条件。
Rings and Fields 是所有数学专业的必修课，这门课不能用 MATH 211: Algebraic Methods 代替。这门课程不仅是必需的，而且还是未来 300 和 400 级课程（如图论和初等数论）的先决条件。Catherine Pfaff 教授教授这门课程。

4. STAT 269：统计与概率 II
二年级或二级学生必须参加 STAT 269 才能完成他们的数学或统计学专业。本课程是该系学生将面临的第一次接触统计的课程。涵盖了假设检验、贝叶斯方法和 t 分布等概念。
学生可以通过与 Alireza Jaleian 和 Yuliya Nesterova 等导师会面来获得额外的帮助，他们是研究生或各种数学课程的助教。

5. 数学 339：进化博弈论
在本课程中，学生可以学习数学基础来理解博弈论中的概念。本课程涵盖了诸如纳什均衡、合作行为和人类行为限制等概念。
博弈论可以适用于许多职业，例如经济学和商业。数学 120 是先决条件，而强烈建议数学 110。Michael Cabral 教授这门课程。

6. STAT 362：R 数据科学
有兴趣获得 R 技能的学生可以在数学系的三年级或四年级学生开始学习这门课程。R 是一种用于统计分析的编程语言和软件。在本课程中，学生将学习如何创建和操作数据、创建决策树以及探索支持向量机和神经网络等应用。
凌教授教授这门课。作为一门基于应用的课程，使用 R 的技能可以用于商业统计、数据分析和生物学的许多职业。

7. MATH 387：初等几何 - 高级视角
MATH 387 被描述为“对高中几何的深入跟进”，深入探讨了新的和熟悉的主题，例如分析/证明、扩展（即射影几何）和几何探索模型。
由 Thomas Barthelmé 教授的这门 300 级课程是数学专业学生可以在第三年或第四年学习的课程。作为一名数学家，Barthelmé 教授从事芬斯勒和黎曼几何的研究，让学生对高级几何获得有趣的观点。

8. MATH 429：泛函分析和量子力学
本课程让学生思考连续性和完整性等关键方法，并将其应用于量子力学。本课程中的泛函分析以希尔伯特空间为框架，将包括线性代数和微积分的应用。
本课程由 Francesco Cellarosi 教授。除了教授微积分和微积分外，Cellarosi 教授还从事量子力学方面的大部分研究。除了数学研究之外，量子力学最适用于工程和物理学的职业。

9. MATH 477：数据压缩和源编码
MATH 477 讨论了信息高效传输和存储的重要主题，非常适用于科学和工程。具体来说，将涵盖的一些主要主题是无损编码、率失真理论和标量量化。 
Tamás Linder 教授 MATH 477。该课程包括 2 个测试，占最终分数的 85%，而其余 15% 的评分来自 5 个家庭作业。有关数据压缩和源编码的主题可以应用于编程、数据科学和软件工程的许多工作。

10. STAT 486：生存分析
生存分析是一门统计课程，可让您了解事件发生的持续时间。因此，将探索许多现实生活中的应用，例如规划和设计临床试验、参数和非参数方法以及生存分布。
具有生物统计学和生物标志物研究经验的姜文宇教授教授本课程。虽然这是一门统计学课程，但它也适用于计划从事生物统计学和科学研究的学生。
加拿大女王大学的数学和统计系有很多课程可供学生探索。重要的是，这些课程帮助学生学习可用于研究和未来职业的适用主题。