総合科目 Ｆ（数理・情報） 30268 Ｓ 30814 Ｓ 30374 解析学基礎 き，数列や関数列の収束などの解析学の基礎となる概念をきちんと取り扱うことによって理解を深める． 解析学基礎 き，数列や関数列の収束などの解析学の基礎となる概念をきちんと取り扱うことによって理解を深める． データサイエンス入門 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウェアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウェアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。 講義題目 授業の目標概要 解析学の要である無限操作を誤りなく扱うには深い理解が必要である．この講義では，実数の連続性とε-δ論法に基づ講義題目 授業の目標概要 解析学の要である無限操作を誤りなく扱うには深い理解が必要である．この講義では，実数の連続性とε-δ論法に基づ講義題目 授業の目標概要 時間割コード 時間割コード 時間割コード 30843 Ｓ 数理科学概論Ⅰ(文科生) 講義題目 数理科学概論Ⅰ 授業の目標概要 文科生向けに一変数関数の微分法の基本的な考え方から始めて，二変数関数の偏微分法の基礎と応用ならびに重積分に関する基礎的な内容を扱う科目である. 社会科学に関連する題材を織り交ぜ，数学的な概念を把握することに重点をおいて講義する. 講義内容はおおむね授業計画に記載されている通りであるが，担当教員によって順序は異なることがある. この科目を履修した後に，より進んだ内容を理科生向け総合科目「微分積分学続論」で学ぶことができるが，そのためには「数学II」「数理科学概論II」もあわせて履修しておくことが望ましい. 時間割コード 30373 Ｓ 数理科学概論Ⅲ(文科生) 講義題目 個体群ダイナミクスの数理と歴史 授業の目標概要 現在流行中の新型コロナ感染症はどのように流行するのか，あるいは，ヒト集団はどのような法則で増加してきたのか，将来の人口どうなるのか，遺伝はどのようにおきるのか，というような個体群（人口）に関するの変動法則(population dynamics)の数学は古くから研究されてきました。現在では，生物学，医学，社会科学などで広く利用され，生命・社会現象を考えていく基礎になっています。このような数理モデルを，13世紀ころから，その歴史的発展にそって，重要なトピックスをとりあげて，初等的な数学を用いて理解することを目標にします。 時間割コード 開講 授業科目名 解析学基礎 開講 授業科目名 解析学基礎 開講 授業科目名 開講 授業科目名 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅱ Ｓ 担当教員 金子 宏 担当教員 吉野 太郎 担当教員 小林 俊行 担当教員 稲葉 寿 担当教員 小池 祐太 所属 数学 所属 数学 所属 数学 所属 数学 所属 数学 月 5 水 5 木 1 火 2 火 2 曜限 曜限 曜限 曜限 曜限 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科 対象 1年 文科 2年 文科 対象 1年 文科 2年 文科 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科
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