运筹学与控制论是一门广泛研究的学科，其内容涉及多个领域。首先，分布参数系统控制理论是核心，探究系统在时间和空间上的动态控制。模糊控制则关注不确定性环境下的决策和控制策略。运筹与优化着重于决策问题的数学模型和求解方法，包括数学规划与网络流，帮助解决实际问题中的最优化问题。

在理论课程方面，泛函分析和矩阵论是基础，为后续研究提供数学工具。抽象代数则探讨数学结构与运算，自动控制理论基础则深入讲解控制系统的理论基础。计算机高级语言和专业外语能力的培养，使得研究者能够适应跨学科合作。凸分析与极值问题则探讨最优化问题的解决策略，线性控制系统理论和非线性分布参数控制理论则分别关注线性与非线性系统的控制策略。

智能控制是现代控制理论的热门方向，凸分析进一步深化了对优化问题的理解。控制系统稳定性理论涉及系统稳定性的分析，而最优控制与计算则是通过数学模型寻找最佳控制方案。数值优化、随机规划和多目标规划则涉及更广泛的优化策略，适用于各种决策场景。图论及其应用则在网络和复杂系统分析中发挥作用，排队论则研究系统的排队和调度问题。

总的来说，运筹学与控制论的学习涵盖了理论与应用的广泛内容，旨在培养能够在复杂系统中进行优化决策和有效控制的专家。通过这些课程的学习，学生将具备解决实际问题的强大工具和深入理解。