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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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自然現象とモデル
授業の目標、概要：自然科学では様々な現象のモデル化を行い、観測結果とモデルに基づいた計算結果を比べることで、モデルの成否を判断し、良いモデルは科学理論として受け入れられる。本講義では、物質の性質、すなわち物性科学にテーマを絞り、自然現象がモデルによっていかに説明されるか学んでもらう。
例えば、リニアモーターカー、スーパーコンピューター、量子通信技術といった最先端の科学技術は，物質の性質，例えば電気伝導度，比熱，屈折率，磁性などを巧みに制御することによって機能している。これらの性質は、物質中のの電子の応答の結果である。
しかし、物質中の電子は、莫大な数があり、直感の通じない量子の世界にあるため、物質の性質と電子応答を関係づけるのは困難である。このため、電子の応答を上手にモデル化し、また多数の粒子に特有な現象をモデル化することで、物質の性質と電子の応答の関係を解説する。
本講義は、統合自然科学科・物質基礎科学コースの物理・化学の教員により行われ、実験を専門とする教員は演示実験を取り入れ、理論を専門とする教員はエレガントな学問体系や理論モデル、コンピュータを利用した先端的な科学について分かりやすく解説する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
31259
CAS-GC1E61L1
自然現象とモデル
長谷川 宗良
金曜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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Ｗｅｂ工学とビジネスモデル
本講義ではウェブにおけるプロダクト開発の基礎的な知識とそれを取りまくビジネスモデルについて学ぶ。実際に現場で成果を出しているゲスト講師の方々による講演と、グループ課題としてのプロダクト開発を通して、現代のビジネス環境で自らプロダクトを開発しビジネスを立ち上げることが出来る知識と実践力を身につけることを目指す。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3792-127
GEN-TM6m22L1
Ｗｅｂ工学とビジネスモデル
松尾 豊
水曜5限
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特殊研究演習「国際経済モデル演習」
このコースは受講生徒に、起業とはなにか、ビジネスモデルとしてのベンチャーキャピタルは如何にワークするのか、の基本的な考え方を理解する機会を与えることを旨とする。
授業は、クラス講義、クラス討論、チーム発表、及び最終試験（持ち込み可）からなり、すべて英語で行われる。
This course is designed to give students an opportunity to acquaint themselves with basic understanding of what start-up and entrepreneurship are and how venture capital works as a business model.
The Class will consist of lectures, discussions, team business presentation and final open book examination, which are all made in English.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08C322504
FAS-CA4U24S1
特殊研究演習「国際経済モデル演習」
勝又 幹英
水曜4限
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モデルベースプロジェクトマネジメント
科学、工学、インフラ、製造業のプロジェクトマネージャーは、不確実性を取り除き、タスクをより小さな個別のパーツに分解し、代替可能なリソースを用意することでプロジェクトの複雑さに対処するスキルを習得している。これらのプロジェクトマネジメントの伝統的な手法は、製品・サービス・組織を取り巻く環境が長期に安定であることを前提に効果を発揮する。
現在の産業および社会の困難な課題を解決するには、これらの伝統的プロジェクトマネジメントとは異なる、プロジェクト計画方法やチームでの作業の仕方を習得する必要がある。
本講義は、Pythonによるシミュレーションプログラムを用いて、プロジェクトマネジメントのための新しいモデルベースの方法を体験する。
主に以下の項目を提供する。
- プロジェクトを統合された社会技術システムとして捉える方法の習得（システム思考）と、想定外のコスト、スケジュール、およびスコープが出現するメカニズムの理解。
- モデルベースのプロジェクトマネジメントを行うための、プロジェクトのシミュレーションモデルを構築する方法。
- シミュレーションモデルを用いたプロジェクトのトレードスペースの構築。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47000-84
GFS-CC6A14L1
モデルベースプロジェクトマネジメント
稗方 和夫
火曜1限
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重度障害者の地域生活から学ぶ障害の社会モデル
【授業の概要】「障害」とは何か考えたことはあるだろうか？この授業はALSなどの難病により重度の障害がある当事者や彼らを支える人々との講義や体験を通して，障害について考え，自分ができることを考える授業である．
【授業の到達目標】目標は重度障害当事者の地域生活や，障害のモデル(考え方)について学び，障害について自分事として考えることである．また、長期的には地域の医療，福祉，教育の充実に貢献できる人材としての態度形成を目指すことが望ましい。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
09249919
FED-IE3602L1
重度障害者の地域生活から学ぶ障害の社会モデル
小国 喜弘
集中
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時系列データ解析
地球科学において時系列データとして記録される多種多様の観測データの解析の基本的な解析手法であるFourier変換，特に離散フーリエ変換を，その数学的基礎にまで立ち返って講義する．さらに，スペクトルと相関関数，線形システムの応答，スペクトルの推定誤差，簡単な数値フィルター等，時系列データ解析の基本となるいくつかの項目について講義する．地球物理学における時系列データ解析の応用についても紹介する．
For Earth Science, Fourier Transform (especially Discrete Fourier Transform; DFT) is a fundamental method to analyze various kinds of observed data of time series. We will give explanations about such method from its basics. Some fundamental topics on time-series analysis, such as frequency spectrum and correlation function, response of linear systems, errors in spectrum estimation, and numerical filters, will be discussed. Application of time series analysis in Geophysics is also introduced.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
35616-0001
GSC-EP5401L2
時系列データ解析
望月 公廣
火曜2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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Advanced Time Series Analysis（上級時系列分析）
Most macroeconomic data show dynamic properties in the sense that the current value is connected to events in the past in some forms. A formal statistical analysis of this dynamic feature helps us understand and forecast the macroeconomy. In the course, we learn the basic time series models including autoregressive (AR) model, vector autoregressive (VAR) model, dynamic factor model and machine learning. Motivated undergraduate students are also welcome.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704169
FEC-EC5801L3
Advanced Time Series Analysis（上級時系列分析）
新谷 元嗣
火曜3限
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Advanced Time Series Analysis(上級時系列分析)
Most macroeconomic data show dynamic properties in the sense that the current value is connected to events in the past in some forms. A formal statistical analysis of this dynamic feature helps us understand and forecast the macroeconomy. In the course, we learn the basic time series models including autoregressive (AR) model, vector autoregressive (VAR) model, dynamic factor model and machine learning. Motivated undergraduate students are also welcome.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
291113-07
GEC-EC6808L3
Advanced Time Series Analysis(上級時系列分析)
新谷 元嗣
火曜3限
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