学好力学应具备怎样的数学基础？
高数，线代，概率论与数理统计，复变函数，矩阵论，张量分析。以及其它科研过程中涉及到的数学问题，如泛函等。
我第一篇头条文章就是写力学的，欢迎查看。
【【固体力学胖博士Nerd王】什么是力学】×tamp=1518879376&tt_from=copy_link&utm_source=copy_link&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=client_share
力学所需要的基础 力学的基础就是数学，虽然比不上数学专业，但是也有一定的深度，高等数学、线性代数、概率论、工程数学、矩阵论、张量、泛函，等数学知识是必备的。根据不同的研究方向，还需要学习其他数学知识，比如拓扑之类的。
小学数学教育专业基础知识说的是哪些
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现行小学数学教学大纲所提出的小学数学教育的根本目的是：使学生理解和掌握数量关系和空间形式的最基础知识，能够正确地、迅速地进行整数、小数和分数的四则计算，初步了解现代数学中的某些最简单的思想，具有初步的逻辑思维能力和空间观念等......
数学专业课的基础课程有那些啊
数学专业分数学与应用数学 统计学
有些学校是数学分析 高等代数 解析几何
有写学校 高等代数与解析几何合并
而统计学是数学分析 高等代数 解析几何 和随即过程
基础数学与数学与应用数学这两个专业的区别是什么？
应用数学
是应用目的明确的数学理论和方法的总称,研究如何应用数学知识到其它范畴（尤其是科学）的数学分枝,可以说是纯数学的相反.包括微分方程、向量分析、矩阵、傅里叶变换、复变分析、数值方法、概率论、数理统计、运筹学、控制理论、组合数学、信息论等许多数学分支,也包括从各种应用领域中提出的数学问题的研究.计算数学有时也可视为应用数学的一部分。
基础数学
数学的一大类.它按照数学内部的需要,或未来可能的应用,对数学结构本身的内在规律进行研究,而并不要求同解决其他学科的实际问题有直接的联系.
基础数学也叫纯粹数学,专门研究数学本身的内部规律.中小学课本里介绍的代数、几何、微积分、概率论知识,都属于纯粹数学.纯粹数学的一个显著特点,就是暂时撇开具体内容,以纯粹形式研究事物的数量关系和空间形式.
数学研究方向主要是基础数学和应用数学
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基础数学
数论 解析数论代数数论丢番图分析, 超越数论, 模型式与模函数论, 数论的应用.
代数学 群论, 群表示论, 李群, 李代数, 代数群, 典型群, 同调代数, 代数K理论, Kac-Moody代数,
环论, 代数(可除代数), 体, 编码理论与方法, 序结构研究.
几何学 整体微分几何, 代数几何, 流形上的分析, 黎曼流形与洛仑兹流形, 齐性空间与对称空间,
调和映照及其在理论物理中的应用, 子流形理论, 杨--米尔斯场与纤维丛理论, 辛流形.
拓扑学 微分拓扑, 代数拓扑, 低维流形, 同伦论, 奇点与突变理论, 点集拓扑.
函数论 多复变函数论, 复流形, 复动力系统, 单复变函数论, Rn中的调和分析的实方法,
非紧半单李群的调和分析, 函数逼近论.
泛函分析 非线性泛函分析, 算子理论, 算子代数, 泛函方程, 空间理论, 广义函数.
常微分方程 泛函微分方程, 特征与谱理论及其反问题, 定性理论, 稳定性理论、分支理论,
混沌理论, 奇摄动理论, 复域中的微分方程, 动力系统,
偏微分方程 连续介质物理与力学、及反应, 扩散等应用领域中的偏微分, 非线性椭圆(和抛物)方程,
几何与数学物理中的偏微分方程, 微局部分析与一般偏微分算子理论,
研究中的新方法和新概念, 调混合型及其它带奇性的方程,
非线性波、非线性发展方程和无穷维动力系统.
数学物理 规范场论, 引力场论的经典理论与量子理论, 孤立子理论, 统计力学,
连续介质力学等方面的数学问题.
概率论 马氏过程, 随机过程, 随机分析, 随机场, 鞅论, 极限理论, 平稳过程,
概率论在调和分析、几何及微分方程等方面的应用, 在物理、生物、化学管理中的概率论问题.
数理逻辑与数学基础 递归论, 模型论, 证明论, 公理集合证,
数理逻辑在人工智能及计算机科学中的应用.
组合数学 组合计数, 组合设计, 图论, 线性计算几何, 组合概率方法.
应用数学
数理统计 抽样调查与抽样方法, 试验设计, 时间序列分析及其算法研究, 多元分析及其算法研究,
数据分析及其图形处理, 非参数统计方法, 应用统计中的基础性工作, 统计线性模型,
参数估计方法, 随机过程的统计理论及方法, 蒙特卡洛方法(统计模拟方法).
运筹学 线性与非线性规划, 整数规划, 动态规划, 组合最优化, 随机服务系统, 对策论, 不动点算法,
随机最优化, 多目标规划, 不可微最优化, 可靠性理论.
控制论 有限维非线性系统, 分布参数系统的控制理论, 随机系统的控制理论, 最优控制理论与算法,
参数辨识与适应控制, 线性系统理论的代数与几何方法, 控制的计算方法, 微分对策理论,
稳健控制.
若干交叉学科 信息论及应用, 经济数学, 生物数学, 不确定性的数学理论, 分形论及应用.
计算机的数学基础 可解性与可计算性, 机器证明, 计算复杂性, VLSI的数学基础,
计算机网络与并行计算.
