在研究生阶段，数学课程的设计旨在深化学生的数学理论知识并提升其应用能力。博士研究生学位课程涵盖了广泛的数学领域，其中一项核心内容是系统与控制理论中的线性代数，它对于理解复杂系统的动态行为至关重要。另一门课程是现代分析及其应用引论，它为学生提供了现代数学分析的基础，同时也探讨了这些理论在实际问题中的应用。此外，高等工程应用数学课程让学生能够将数学理论应用于工程问题，培养解决实际问题的能力。

除了这些核心课程，博士研究生还可以选择参加一些选修课程，例如高等数值分析，这门课程深入探讨了数值方法在科学计算中的应用，对于处理大规模数据和复杂模型非常有用。数学建模课程则侧重于培养学生建立和分析数学模型的能力，这对于解决现实世界的问题至关重要。

对于硕士研究生而言，他们的学位课程同样覆盖了多个数学分支。矩阵论是一门基础课程，旨在提供矩阵理论的基本知识，这对于线性代数和相关领域的深入学习至关重要。概率论与数理统计课程则为学生提供了概率论和统计学的基础，这对于数据分析和预测模型的建立至关重要。概率论与随机过程课程进一步扩展了学生在随机过程方面的知识，这对于理解随机现象和随机系统的动态行为具有重要意义。

除了这些核心课程，硕士研究生还可以选择一些选修课程来进一步拓宽知识领域。例如，应用泛函分析课程深入探讨了泛函分析的基本原理及其在现代数学中的应用。数学物理方程课程则专注于偏微分方程在物理问题中的应用，这对于理解和解决物理现象至关重要。最优化理论与算法课程则为学生提供了优化理论和算法的基本知识，这对于解决实际优化问题具有重要意义。微分几何与计算几何课程则涵盖了微分几何和计算几何的基本概念，这对于理解和处理几何结构具有重要意义。