还有三个月就是毕业生们答辩的时间了，但是很多毕业生们目前连选题都还没有选好。时间紧迫，我立马为大家精心整理了一些大学数学系本科毕业论文题目，供毕业生们参考!
1、导数在不等式证明中的应用
2、导数在不等式证明中的应用
3、导数在不等式证明中的应用
4、等价无穷小在求函数极限中的应用及推广
5、迪克斯特拉(Dijkstra)算法及其改进
6、第二积分中值定理“中间点”的性态
7、对均值不等式的探讨
8、对数学教学中开放题的探讨
9、对数学教学中开放题使用的几点思考
10、对现行较普遍的彩票发行方案的讨论
11、对一定理证明过程的感想
12、对一类递推数列收敛性的讨论
13、多扇图和多轮图的生成树计数
14、多维背包问题的扰动修复
15、多项式不可约的判别方法及应用
16、多元函数的极值
17、多元函数的极值及其应用
18、多元函数的极值及其应用
19、多元函数的极值问题
20、多元函数极值问题
21、二次曲线方程的化简
22、二元函数的单调性及其应用
23、二元函数的极值存在的判别方法
24、二元函数极限不存在性之研究
25、反对称矩阵与正交矩阵、对角形矩阵的关系
26、反循环矩阵和分块对称反循环矩阵
27、范德蒙行列式的一些应用
28、方阵A的伴随矩阵
29、放缩法及其应用
30、分块矩阵的应用
31、分块矩阵行列式计算的若干方法
32、辅助函数在数学分析中的应用
33、复合函数的可测性
34、概率方法在其他数学问题中的应用
35、概率论的发展简介及其在生活中的若干应用
36、概率论在彩票中的应用
37、概率统计在彩票中的应用
38、概率统计在实际生活中的应用
39、概率在点名机制中的应用
40、高阶等差数列的通项，前n项和公式的探讨及应用
41、给定点集最小覆盖快速近似算法的进一步研究及其应用
42、关联矩阵的一些性质及其应用
43、关于Gauss整数环及其推广
44、关于g-循环矩阵的逆矩阵
45、关于二重极限的若干计算方法
46、关于反函数问题的讨论
47、关于非线性方程问题的求解
48、关于函数一致连续性的几点注记
49、关于矩阵的秩的讨论 _
50、关于两个特殊不等式的推广及应用
51、关于幂指函数的极限求法
52、关于扫雪问题的数学模型
53、关于实数完备性及其应用
54、关于数列通项公式问题探讨
55、关于椭圆性质及其应用地探究、推广
56、关于线性方程组的迭代法求解
57、关于一类非开非闭的商映射的构造
58、关于一类生态数学模型的几点思考
59、关于圆锥曲线中若干定值问题的求解初探
60、关于置信区间与假设检验的研究
61、关于周期函数的探讨
62、函数的一致连续性及其应用
63、函数定义的发展
64、函数级数在复分析中与在实分析中的关系
65、函数极值的求法
66、函数幂级数的展开和应用
67、函数项级数的收敛判别法的推广和应用
68、函数项级数一致收敛的判别
69、函数最值问题解法的探讨
70、蝴蝶定理的推广及应用
71、化归中的矛盾分析法研究
72、环上矩阵广义逆的若干性质
73、积分中值定理的再讨论
74、积分中值定理正反问题‘中间点’的渐近性
75、基于高中新教材的概率学习
76、基于最优生成树的'海底油气集输管网策略分析
77、级数求和的常用方法与几个特殊级数和
78、级数求和问题的几个转化
79、级数在求极限中的应用
80、极限的求法与技巧
81、极值的分析和运用
82、极值思想在图论中的应用
83、几个广义正定矩阵的内在联系及其区别
84、几个特殊不等式的巧妙证法及其推广应用
85、几个重要不等式的证明及应用
86、几个重要不等式在数学竞赛中的应用
87、几种特殊矩阵的逆矩阵求法
正交矩阵方程AX = B的解决方案，问度娘就好了。
线性代数（Linear Algebra）是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。 线性代数的主要内容是研究代数学中线性关系的经典理论。由于线性关系是变量之间比较简单的一种关系，而线性问题广泛存在于科学技术的各个领域，并且一些非线性问题在一定条件下 , 可以转化或近似转化为线性问题，因此线性代数所介绍的思想方法已成为从事科学研究和工程应用工作的必不可少的工具。尤其在计算机高速发展和日益普及的今天，线性代数作为高等学校工科本科各专业的一门重要的基础理论课，其地位和作用更显得重要。 线性代数主要研究了三种对象：矩阵、方程组和向量.这三种对象的理论是密切相关的，大部分问题在这三种理论中都有等价说法.因此，熟练地从一种理论的叙述转移到另一种去，是学习线性代数时应养成的一种重要习惯和素质.如果说与实际计算结合最多的是矩阵的观点，那么向量的观点则着眼于从整体性和结构性考虑问题，因而可以更深刻、更透彻地揭示线性代数中各种问题的内在联系和本质属性.由此可见，只要掌握矩阵、方程组和向量的内在联系，遇到问题就能左右逢源，举一反三，化难为易. 一、注重对基本概念的理解与把握，正确熟练运用基本方法及基本运算。 线性代数的概念很多，重要的有： 代数余子式，伴随矩阵，逆矩阵，初等变换与初等矩阵，正交变换与正交矩阵，秩（矩阵、向量组、二次型），等价（矩阵、向量组），线性组合与线性表出，线性相关与线性无关，极大线性无关组，基础解系与通解，解的结构与解空间，特征值与特征向量，相似与相似对角化，二次型的标准形与规范形，正定，合同变换与合同矩阵。 我们不仅要准确把握住概念的内涵，也要注意相关概念之间的区别与联系。 线性代数中运算法则多，应整理清楚不要混淆，基本运算与基本方法要过关，重要的有： 行列式（数字型、字母型）的计算，求逆矩阵，求矩阵的秩，求方阵的幂，求向量组的秩与极大线性无关组，线性相关的判定或求参数，求基础解系，求非齐次线性方程组的通解，求特征值与特征向量（定义法，特征多项式基础解系法），判断与求相似对角矩阵，用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵（亦即用正交变换化二次型为标准形）。 二、注重知识点的衔接与转换，知识要成网，努力提高综合分析能力。 线性代数从内容上看纵横交错，前后联系紧密，环环相扣，相互渗透，因此解题方法灵活多变，学习时应当常问自己做得对不对？再问做得好不好？只有不断地归纳总结，努力搞清内在联系，使所学知识融会贯通，接口与切入点多了，熟悉了，思路自然就开阔了。 例如：设A是m×n矩阵，B是n×s矩阵，且AB＝0，那么用分块矩阵可知B的列向量都是齐次方程组Ax＝0的解，再根据基础解系的理论以及矩阵的秩与向量组秩的关系，可以有 r（B）≤n－r（A）即r（A）＋r（B）≤n 进而可求矩阵A或B中的一些参数 上述例题说明，线性代数各知识点之间有着千丝万缕的联系，代数题的综合性与灵活性就较大，同学们整理时要注重串联、衔接与转换。 三、注重逻辑性与叙述表述 线性代数对于抽象性与逻辑性有较高的要求，通过证明题可以了解考生对数学主要原理、定理的理解与掌握程度，考查考生的抽象思维能力、逻辑推理能力。大家复习整理时，应当搞清公式、定理成立的条件，不能张冠李戴，同时还应注意语言的叙述表达应准确、简明。
