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授業科目
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最終更新日：2025年10月17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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確率過程論
確率過程の中の重要なクラスであるマルチンゲールについて講義する。主に離散時間の場合を扱い,停止時刻と任意抽出定理,各種のマルチンゲール不等式,収束定理とこれらの応用について述べる。連続時間マルチンゲールにも簡単に触れ,その例としてブラウン運動やポアソン過程を取り上げる。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
45901-27
GMA-MA6543L1
確率過程論
佐々田 槙子
火曜3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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数学続論XG
統計推測の漸近論を、疑似尤度解析の枠組みで、従属性の構造によらない方法で一般的に構成する。擬似尤度解析は尤度解析を含むが、多項式型大偏差不等式の証明によって、従来の尤度解析理論のボトルネックを解消している。擬似尤度比確率場の収束により、推定量の極限定理、積率収束、ベイズ推定量の漸近挙動が明らかになる。この方法は普遍的なため、非正規、非線形、非定常の従属性モデルを扱う現代の統計理論の基礎となる。確率過程への応用を紹介する。時間があれば、擬似尤度解析のスパース推定への応用に触れる。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505111
FSC-MA4700L1
数学続論XG
吉田 朋広
月曜4限
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統計財務保険特論VII
統計推測の漸近論を、疑似尤度解析の枠組みで、従属性の構造によらない方法で一般的に構成する。擬似尤度解析は尤度解析を含むが、多項式型大偏差不等式の証明によって、従来の尤度解析理論のボトルネックを解消している。擬似尤度比確率場の収束により、推定量の極限定理、積率収束、ベイズ推定量の漸近挙動が明らかになる。この方法は普遍的なため、非正規、非線形、非定常の従属性モデルを扱う現代の統計理論の基礎となる。確率過程への応用を紹介する。時間があれば、擬似尤度解析のスパース推定への応用に触れる。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
45901-97
GMA-MA6X05L1
統計財務保険特論VII
吉田 朋広
月曜4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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確率数理要論
測度論的確率論・確率過程論の基礎を理解する。/ The goal of the course is to understand the basics of measure-theoretic probability and stochastic processes.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4820-1024
GIF-MA5103L1
確率数理要論
荻原 哲平
金曜2限
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生物統計情報学特論Ⅵ
確率論および統計学における漸近理論の基礎を学習する。講義および課題を通して、基礎理論への理解の定着と、関連手法の習得を目指す。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4962460
GII-BS6306L1
生物統計情報学特論Ⅵ
小川 光紀
火曜3限
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連続情報論
Data assimilation (DA) is a computational technique that integrates numerical simulation models and observational data based on Bayesian statistics. DA has developed mainly in meteorology and oceanography, and it is the foundation of modern weather forecasting now.
In this lecture, we learn a couple of basic DA techniques, such as Kalman filter, ensemble Kalman filter, particle filter, and four-dimensional variational method. Then we learn how they are applied in practical problems in various fields. We also experience the DA techniques through their actual programming.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4820-1004
GIF-MA6204L1
連続情報論
長尾 大道
水曜2限
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総合的な学習の時間の指導法
中等教育段階における「総合的な学習の時間」「総合的な探究の時間」について実践的課題を学び、
実際の授業を構想する作業を通して、創造的な学習の場をつくる力量を形成する。
- -
現在の学校教育では、教科学習においても「探究的な学び」が求められている。
かつては一定の知識や解法を身につけることが、諸課題にアプローチする際の基礎と考えられてきた。
しかしスマホひとつ取り出せば膨大なデータにいとも容易くアクセスできるいま、
それを頭の中に詰め込む努力は虚しいものと言わざるを得ない。
中高の教室で行われる授業も、黒板を背にした教員が整理した知識を
いかに合理的に生徒に受け渡し、ドリルや演習で歩留まりを上げていくか
そんなスタイルが通用しないものとなりつつある。
では一体何が求められているのか。
そのヒントの一つが教科の枠を超えた「総合的（探究的）な学習」にある。
いま社会に満ちている諸課題の中から、何を自分ごととして選び取るのか。
その分野でこれまで何が明らかにされており、何がホットなトピックなのか。
自分の身の丈に合ったアプローチにはどんなものがあるのか。
あふれる情報の海から、信頼にたるものを手繰り寄せ
先人の到達に学びながらも自分の頭で思考・分析し
客観と主観を行き来させながらまとめ上げ
それをわかりやすい形で、届けたい相手に向けて発信していく。
そうした一連の「探究的な学び」は、はたして
数十名の生徒が一斉に時間に縛られながら学習する
学校教育で本当に成り立つのだろうか？
履修学生自身の経験と先進的事例に学びながら、その問いに迫りたい。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
09259124
FED-IE1601L1
総合的な学習の時間の指導法
淺川 俊彦
水曜5限
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