一，序
一转眼来美国读这个Econ的PHD已经两年了，从刚来时的懵懵懂懂与对这边PHD生活的新奇感到现在的每周7天只能休息一个晚上的ExtremelyExhausted（个人时间安排不好，每学期选课老是贪多，还有可能就是我太笨了），从刚来时去开个银行账户因为英语不好都差点没开成到这个学期其中三门课做了四堂Presentation而且越做越来劲，甚至都有点Enjoy这个过程（当然口语依然是差强人意）。回头看来，时间好似过了很长，又好似所有的都是在昨天；路好像走过了很远，但又好像只是完成了美国大街上的一个Block；东西好像学了很多，但是又好像只是了解了点皮毛，离着运用自如依然有孙悟空一个筋斗云才可以完成的距离，总之真是感慨颇多。不过正是由于这样的感觉，我才有了写一个自我安慰的学习总结，算是对这两年学习生活的回顾，给自己一个一段路已经结束，需要踏上另一段征程的心理暗示。同时，希望我的学习过程以及对相关课本的个人感觉，能对已经在路上或者即将上路的兄弟姐妹们有一个帮助（怎么感觉象去法场？）。希望觉得有帮助的或者能从里面找到一点共同的经历的兄弟姐妹们对着它会心一笑，更希望与我有不同观点的人说说他们的感受，从而让别人对这个过程有着更明确的认识，以免我的愚见对别人产生负面影响，这是我最不希望看到的。好了，突然发现自己变得好罗唆，也许是英文看多了用多了的缘故，还是中文更Sharp一点在表达意思上（也可能是自己中英文水平都差）。好了，废话少说，现在开始。
二，个人数学，经济学等相关学科的背景：
把这个加上是因为我觉得任何经验介绍以及课本推荐都是基于个人背景的，我觉得容易的东西可能别人觉得难，而相反我觉得难的东西别人可能觉得相当简单。把个人背景加上，这样希望借鉴我经验的人就可以对照着看是否我说的适合不适合，如果背景比我好，可以把难度适当加大点；如果觉得背景比我稍差点（我估计基本没有了！），可以适当的从稍微基础点的地方开始。我本科专业是管理科学与工程，学校就不说了。
我本科学的数学相当于考研的数一，Calculus一年，LinearAlgebra一学期,ProbabilityandStatistics一学期。我相信大部分经管类的学生学的数学课也都是这些，不过有的讲的深一点，有的就讲的很浅。总的来说，UnivariateCalculus我掌握的很好，因为我很喜欢那些证明题，比如Mean-ValueTheorem那一块的东西，Multivariate部分不好，这块是国内数学教学的一大问题，拿我所在学校的数学系来说，MultivariateCalculus也是一个巨大的问题，通常大部分是计算题，不以LinearAlgebra为基础将那些重要的定理进行证明，如果你看一下《PrincipleofMathematicalAnalysis》(以下简称为BabyRudin，他写的三本书我都会详细介绍，这是 本)，你就明白这种差距了。其他学校也应该差不多，拿北大来说，张筑生老师的《数学分析新讲》我也读过，已经非常非常好了算是，但是感觉在难度上仍旧跟《BabyRudin》差着一些。LinearAlgebra我学的很好，基本上计算部分不是任何问题，但是跟国外这边数学系HonorsCourses还是有差距的（国外这边Undergraduate课程分为两个Sequence，一个是基础的，以计算概念为主，另一个是纯理论的，一般叫做HounorsCourses，不同的地方叫法不一样可能，但都是以证明为主，修这些课的人基本都是以后要读GraduateSchool的）。ProbabilityandStatistics基本是只学的基础概率，统计讲的很少。这导致我后来不得不去修大量的数理统计理论课程。纯数学的课程就是这样了，还有一些应用数学的课程，比如我本科学了一年的OperationResearch，内容就是那些LinearProgrammingandnonlinearProgramming，排队论什么的优化方法，这其实正好是数理经济学的内容，所以对我帮助挺大的。其他的主要是计算机课程，学过很多编程语言以及数据库（PASCAL，C，C＋＋，DataStructure等等），对我现在的好处就是见了什么新软件根本不害怕，虽然不同编程语言语法不太一样，但是原理都是那样的。我本科经济学基本上没什么，只是一门微观经济学，不过那个老师课讲的非常好，所以导致了我后来的转专业考研。
我的研究生是在同一学校读的，这里是比较有远见的，开了高级微观，高级宏观，高级计量这些课程，用的教材也算是不错，算是给我们开阔了眼界，导致了我后来申请出国。微观用的《Maschollel》，自我感觉学的可以，因为那些优化工具我都还算知道；宏观用的《Romer》，一塌糊涂，因为不会动态的优化工具；计量用的《Green》，由于概率统计基础不好，导致只是死记了几个公式，根本不明白是什么回事。后来还上了动态优化，金融经济学（用的*奇辅那本书）。这便是研究生阶段学到的经济学。这个阶段我最重要的一个决定就是去数学系选修数学课，因为老是看不懂很多课本，比如Duffie的《DynamicAssetPricing》等等，基本是除了最基本的经济学书其他的都看不懂，因为里面的数学我不明白。 实在忍受不了那种瞎猜胡蒙的感觉，我决定去数学系修课，实际只能旁听，因为我们好像没有这种外系可以到数学系修学分的机制，虽然国内有些学校比如北大是可以，但是毕竟还是太少了啊。很多想申请EconPHD的本身读经济的同学，知道数学重要，但是却没有办法去修课来补，真是一大憾事，我相信如果可以的话，许多同学通过修数学课是可以进入更好一点甚至是TOP的学校的。我先后在数学系听了实变函数，随机过程（不基于测度论的，因为是本科课程），泛函分析，概率论（用的复旦那本 的教材，李贤平写的），数理统计，测度论（用的是北师大严士健测度与概率概率论基础，以及严加安老师的《测度论讲义》，还有因为这些书看不明白了，我自己读了一部分钟开莱的《ACourseinProbability》）。这便是我来美学习前所有的数学经济学背景了。
【二、纯数学课程科目与教材推荐
由于现在纯数学大概按照分析，几何与拓扑，代数三个大方向来分类，所以我也按照这个分类来一门一门的看，概率与数理统计我放到另外一部分来讲。
1：Analysis：
1.1：MathematicalAnalysis
上面我已经说过，微积分或者数学分析在美国这边分为两个Sequences,基础的Sequence主要讲Intuition，概念以及计算，我相信大家都已经很熟。但是第二个Sequence才是精华，这个Sequence是一年的，主要教材为《BabyRudin》，或者Strichartz的《TheWayofAnalysis》，又或者Apostol的《MathematicalAnalysis》。《BabyRudin》最为严格，基础不好的人看起来比较枯燥，但是Itdeservesayear’seffort.如果花上一年的时间讲其学好，个人认为将会受益终生，不论将来你做哪个方向。Apostol相对比较有趣点，包含了很多计算的内容，而且还包含了ComplexAnalysis的简单介绍，而Strichartz则是从一种纯粹Intuition的角度出发来讲述整个Calculus体系，用词非常口语化，评价则是褒贬不一。
关于这门课的重要性，我有这么一个故事。刚来美学习时，系里夏天就安排了一个SummerMathCamp，这种安排据我所知是几乎美国好一点的EconPHDProgram都会有的，内容就是给学生复习Calculus以及LinearAlgebra的东西，从而让学生早一点进入状态以便更好的进行 年CoreCourse（微观，宏观，计量以及数理经济学）的学习。我们在SummerMathCamp完了后有个考试，内容就是关于数理经济学的，如果你能考过，就可以免修 学期的MathEcon，我幸运的得以免修。还有几个同学也过了，结果我们就收到了DirectorofGraduateStudies的email，建议我们免修这个课的人去数学系修HonorsCourseforAnalysis。而且，等 年考过Qualify后，很多同学也被建议去修这个Sequence，从而导致我认识的人，不论做微观，宏观，计量，IO，还是Development几乎都修过这个课，至少是这个Sequence的 学期的课。由此可见，基本的MathematicalAnalysis是多么的重要。
个人建议：BabyRudin与Apostol国内都有英文版（强烈建议，有英文版一定要看，千万不要读翻译过来的），基础比较好点前者为主后者为辅，基础感觉不是很Strong的后者为主，前者为辅。这两本书的大部分答案网上都可以找得到，不过一定要自己做，要不然等于没学，切记切记！！！
1.2：RealAnalysis
MathematicalAnalysis是数学系Undergraduate将来进GraduateSchool的CoreCourse，而RealAnalysis则是MathPHDProgram的CoreCourse。一点需要特别注意的是，千万不要将这门课跟国内的实变函数等同起来，光是内容就差的很多。国内的实变函数讲的是n维欧式空间的测度与积分，而RealAnalysis则讲的是抽象空间上的测度与积分，而且这只是 部分内容，后面还有关于Lebesgue意义下微分与积分的关系，MeasureDe鍖椾含娌荤枟鐧界櫆椋庢渶濂界殑涓尰闄?鍖椾含娌荤枟鐧界櫆椋庡尰闄㈡渶濂?
