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最終更新日：2024年10月18日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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数理手法VIII
生物・経済・社会系など幅広い系に関する最近の data-driven な研究を紹介し、それらを理解するための関連の数理手法を解説する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO2149L1
FEN-CO2149L1
数理手法VIII
島田 尚
水曜5限
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数理手法I
自然科学・社会科学の分野を問わずデータの分析には、確率・統計的なアプローチが必要不可欠となっている。この授業では、データ分析に必要な確率・統計学の基礎知識を学習する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO2141L1
FEN-CO2141L1
数理手法I
清 智也
水曜3限
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数理手法II
流体力学の基礎から応用について概説する。基本的な偏微分方程式を概説して、流体の運動を記述する基礎方程式であるNavier-Stokes方程式の導出を行う。次に、流体の乱流を取り上げ、層流からの遷移過程と発達した乱流の特性を、その渦構造を中心として示す。特に、乱流の制御手法の一つである高分子の添加を取り上げ、ベクトルの反変・共変性に着目した解析について講義を行い、熱対流との関連性に言及する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO3142L1
FEN-CO3142L1
数理手法II
堀内 潔
水曜5限
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数理手法III
最適化とその応用について講述する．最適化（数理計画）とは，意思決定のための数理手法の一つである．最適化では，与えられた条件を満たす解のうち，ある関数を最小（または最大）にするものを求める．工学における多くの問題が，このような最適化問題として定式化できる．この講義では，最適化におけるいくつかの基本的な問題を取り上げ，それらがもつ性質と解法とを説明するとともに，それらの応用を紹介する．
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO3143L1
FEN-CO3143L1
数理手法III
寒野 善博
水曜3限
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数理手法IV
時間とともに変化する不確実な現象を記述し理解するには、確率過程論が重要な道具として用いられる。この講義では離散時間の確率過程論、特にマルチンゲール理論に関しての講義を行う。この講義では、測度論や積分論等の数学の専門的知識は前提とせず、とくに前半では確率空間が有限集合である場合を取り扱う。また、マルチンゲール理論のファイナンスへの簡易的な応用も扱う。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO3144L1
FEN-CO3144L1
数理手法IV
荻原 哲平
水曜5限
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数理手法VI
時間とともに変化する不確実な現象を記述し理解するには、確率過程論が重要な道具として用いられる。この講義では数理手法IVに続き、離散時間の確率過程論の講義を行った後、連続時間の確率過程の理論について講義を行う。また、ファイナンスへの応用として、ブラック・ショールズ・マートンによるオプション価格理論を扱う。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO3146L1
FEN-CO3146L1
数理手法VI
荻原 哲平
火曜5限
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数理手法VII
時間とともに変化する対象を記録したデータが時系列である。時系列は、生体信号、地震波、インターネットログ、株価、センサーデータなど分野を超えて現れる。時系列から、その背後にある複雑な現象を理解し、予測、制御や意思決定を行う方法論が時系列解析である。この講義では、時系列の分析に必要となる、1. 可視化、2. 記述的分析、3. 統計モデルを用いた分析、を説明する。本講義では、時系列の分析手法やモデリング技術の基本アイデアを中心に解説する。本講義の目標は、時系列分析の手法を理解した上で、時系列データに対して適切な分析ができるようになることである。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO4147L1
FEN-CO4147L1
数理手法VII
小林 亮太
水曜5限
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関数・論理型プログラミング実験
ML言語およびProlog言語を通し，関数型／論理型プログラミング言語への理解を深め，
また関数型／論理型プログラミングの技能を取得する．
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0510031
FSC-IS3031E1
関数・論理型プログラミング実験
小林 直樹
火曜3限、火曜4限
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全学体験ゼミナール (多変数関数の微分) (多変数関数の微分)
理系の1年生がSセメスターに学ぶ熱力学では、物理的な状態を表す関数が多変数関数であるため、状態の変化は多変数関数の微分によって表されます。しかし、大学に入学したばかりの1年生のほとんどは多変数関数の微分どころか多変数関数に触れたことさえありません。一方、多変数関数の微分が数学の講義で扱われるのは（S1タームで少し扱われるものの）S2タームの後半からAセメスターにかけてで、しかも、3, 4回程で足早に説明されることがほとんどです。そこで、このゼミナールでは、熱力学の講義に間に合うことにも配慮しながら多変数関数の微分を13回かけてゆっくりと学びます。必要なことは熱力学の講義でも説明されるし、少し待てば数学の講義でも学ぶ内容なので、数学が気になって熱力学の内容に集中できない人や、数学が苦手で見たこともない数学の記号が出てきただけでめまいがして熱力学どころではなくなってしまう、というような人を念頭において話を進める予定です。
なお、熱力学の物理学としての内容には一切触れないし、熱力学で使う数学のすべてを網羅するものでもありません。逆に、熱力学には出てこなくても多変数関数の微分の観点から外せない内容は扱います。あくまでも数学の授業なので、誤解のないようにお願いします。また、1変数関数の微分をよく理解していることを前提にしないので、多変数関数の微分とはどんなものかということに興味のある文系の学生も歓迎します。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
31707
CAS-TC1300Z1
全学体験ゼミナール (多変数関数の微分) (多変数関数の微分)
高木 俊輔
月曜5限
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統計分析手法
統計学の基礎理論を習得し、データ分析のスキルを身に付けること。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
5113060
GPP-MP5E10L1
統計分析手法
陣内 悠介
木曜3限、木曜4限
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1-10 / 全2007件
