1樓：白鶴知秋
今年申請了一些相關專案，所以了解一些他們招生的要求。不過我現在還是回歸數學物理了……所以我對這一塊的認知其實也比較淺。
我所知道的數學系做生物的有以下幾種：
傳統應數建模解微分方程。（純一點的需要純數一路學到研究生級別偏微分方程和隨機偏微分方程。加上一些經典的非線性動力學的知識。應用一點的可能是以各種數值方法和優化為主。）
從計算模擬角度做分子動力學。（不需要太多基礎，可能要學一點物理）
從統計，資料科學出發搞生物資訊和生物統計。（概統三連，線性模型，然後學一點科學計算，機器學習。往深里學可能需要泛函分析，隨機偏微分方程啥的）
專門做演算法和軟體，以及現在比較火的各種機器學習方法。（我不會，這一塊可能需要計算機能力比較強）
從組合，圖論，概率出發做離散生物數學，網路生物學。（需要組合學，圖論，概率，離散動力系統，代數甚至代數幾何方面的純數，可能一些統計物理模型也得會。如果做模擬的話，那要學計算機方面的圖（網路）演算法/圖學習）
還有人口生物學，進化相關的課題，往往和動力系統，圖論，元胞自動機等等能扯上關係。
計算神經科學和腦科學方向，內容很雜。我所知道的有做離散動力系統的，神經訊號分析的（花式傅利葉），網路分析的（和生物網路是同一套技術）。
如果以計算生物學/生物資訊學的研究生專案為目標的話，一般要求學過一學年的分子生物學（可能需要生物化學作為前置）。然後其他的比如進化，微生物，基因組學等等按需求補，一般不是必須。
生物數學專案似乎大多對生物方面的基礎沒什麼要求，主要還是看純數應數的背景。科學計算背景可能是個加分項。
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