大学自动化专业数学学些什么

大学自动化专业的数学课程通常涵盖以下几个主要方面：

1. 高等数学：

微积分（一、二）：包括函数、极限、导数、积分等基本概念和计算方法。

线性代数：行列式、矩阵、向量空间、特征值与特征向量等。

2. 概率论与数理统计：

概率论：概率的基本概念、随机变量及其分布、大数定律和中心极限定理等。

数理统计：参数估计、假设检验、回归分析等。

3. 复变函数：

复数及其运算、解析函数、留数定理、傅里叶变换等。

4. 数值分析：

插值法、数值微分、数值积分、方程求解、矩阵计算等。

5. 线性系统理论：

线性微分方程、线性系统理论、稳定性分析等。

6. 离散数学：

图论、组合数学、离散数学的逻辑基础等。

7. 控制理论相关数学：

状态空间方法、传递函数、频率响应、线性系统稳定性分析等。

这些数学课程为自动化专业的学生提供了必要的数学工具和理论基础，以解决实际工程问题。自动化专业涉及许多与控制、信号处理、计算机科学等相关的领域，因此数学在这些领域中扮演着至关重要的角色。