纽约州立大学石溪分校（State University of New York at Stony Brook），英文常简称为“Stony Brook University”，中文亦常作“石溪大学”，是一所位于美国纽约州小城石溪的大型公立综合性大学，成立于1957年，是纽约州最年轻的一所大学，被列于纽约州最顶尖的公立大学之一。该校下属纽约州立大学石溪分校医疗中心，是布鲁克黑文国家实验室的管理者之一。2005年，在主校区附近成立研发园区。该校具有强大的区域性经济影响力（达每年46亿美元），为长岛的经济活动做出了不小的贡献。
应用数学与统计
基本信息
|
开设学位 |
MS PhD |
学费 |
$21,621 |
申请截止日期 |
1月15日 |
|
TOEFL要求 |
85以上 |
GPA要求 |
3.0以上 |
可申请学期 |
秋季、春季 |
|
IELTS要求 |
6.5 |
GRE要求 |
Required |
GRE Subject |
Not Requeird |
注：
（1）语言要求：硕士项目要求TOEFL不低于85分，无单项要求，IELTS不低于6.5分，单项不低于6.0；博士项目要求TOEFL不低于90分，无单项要求，IELTS不低于6.5分，单项不低于6.0。*(4)
（2）申请截止日期：秋季学期1月15日截止；春季学期10月1日截止。*(5)
申请说明
纽约州立大学石溪分校应用数学与统计专业（Applied Mathematics and Statistics）开设有MS 和PhD项目。PhD项目学制7年。MS项目学制1-1.5年，学生在校需修够30个课程学分。*(6)(7)
应用数学与统计专业统一由研究生院管理，通过学校官网在线申请，申请费100美金。该专业春季和秋季学期皆可申请，考虑奖学金因素，建议国际学生还是以秋季学期申请为主。*(8)
关于奖学金：纽约州立大学石溪分校的奖学金多由系里提供，其形式主要以TA、RA和Fellowship为主。学生在申请时应主动与系里的导师或招生办联系，以期获得由导师或系里提供的RA、TA奖学金。该校奖学金形式均为Merit-based，无需单独申请，自动随Offer发放，申请表中即包含有奖学金申请部分，欲申请奖学金的学生，只需填写好该部分并在规定的申请截止日期前递交给学校即可。*(9)
TA奖学金语言要求：
|
TOEFL口语 |
IELTS口语 |
是否需参加ESL课程 |
适合工作 |
|
25-30分 |
7.5以上 |
No |
TA |
|
22-24分 |
6.5-7.0分 |
Yes |
TA |
|
19-21分 |
6.0分 |
Yes |
可辅助习题课或实验课的教学 |
|
15-18分 |
5.0-5.5分 |
Yes |
不可参加TA岗位的工作 |
专业设置
纽约州立大学石溪分校应用数学与统计专业研究方向包括：
- 计算应用数学（Computational Applied Mathematics）
- 计算流体动力学（computational fluid dynamics）
- 高性能科学计算（High-performance scientific computing）*(10)
- 计算生物学（Computational Biology）
- 蛋白质相互作用计算研究（computational studies of protein interactions）
- 针对特殊生物系统以原子为基础的分子识别研究（atomic basis for molecular recognition for specific biological systems）：如AIDS/HIV等
- 针对流感研发的最新药物（influenza with the ultimate goal of developing new and improved drugs）
- 进化系统生物学与计算免疫学（Evolutionary Systems Biology and Computational Immunology）*(11)
- 运筹学（Operations Research）
- 计算几何（computational geometry）
- 随机优化（stochastic optimization）
- 统计学（Statistics）
- 动物的致癌性，发育毒理学和药物稳定性分析（animal carcinogenicity, developmental toxicology, and drug stability analysis）
- 统计遗传流行病学和应用纵向数据分析（statistical genetic epidemiology and applied longitudinal data analysis）
- 基因生物统计遗传相关计算与统计问题（statistical and computational issues arising from the problems in genome biology statistical genetics）
- 变点检测、参数估计和自适应控制问题在工程、经济和遗传学的应用（change-points detection, parameter estimation and adaptive control problems and their applications in engineering, economics and genetics）
- 统计模型和金融计量经济学和工程学方法（statistical models and methods in financial econometrics and engineering）
- 时间序列建模（time series modeling）
- 设计和实验、误差变量建模分析、稳健回归分析（design and analysis of experiments, longitudinal and contemporaneous pathway discovery and analysis, errors in variable modeling, robust regression analysis）
