(数理・情報) 時間割コード 50723 Ａ 時間割コード 50307 Ａ 時間割コード 51323 時間割コード 50308 時間割コード 50703 総合科 F 総合科目 F (数理・情報) 講義題目 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. 講義題目 授業の目標概要 文科生向けの，行列の定める線型変換（一次変換）の固有値と固有ベクトルを求める手法と その応用を扱う科目である．講義題目 授業の目標概要 講義題目 授業の目標概要 講義題目 授業の目標概要 開講 授業科目名 数理科学概論Ⅰ(文科生) 開講 授業科目名 数理科学概論Ⅱ(文科生) 開講 Ａ 開講 Ａ 統計データ解析Ⅰ 開講 Ａ 統計データ解析Ⅰ 数理科学概論Ⅰ 数理科学概論 II（文科生） 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．この科目では「数学 II 」で扱う内容を前提とするが， 基礎科目「数学 I 」で扱う内容は前提としない． ただし，項目 3 においては「数学 I 」の関連する 内容を理解しておくことが望ましい. 数理工学入門 情報の伝達にはその効率性や信頼性が要求される。情報理論とは、情報伝達のために必要な効率の限界の導出・具体的な符号化法の提案などを含む分野であり、数学的には確率・統計と密接な関わりがある。さらに、数理工学の様々な分野の土台になる理論であり、機械学習・情報セキュリティ・画像処理・経済学など様々な分野に繋がる。本講義では、情報理論の基礎を学びながら、データ圧縮や情報セキュリティを中心にその情報理論の応用について説明する。 データサイエンス入門 統計データ解析Iでは，受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ，統計推測法の意味を理解し，データ解析の方法を実習する．統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと，シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する．後で必要になる確率分布を学び，基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する．推測統計における基礎的な推定・検定法，および分散分析，回帰分析の方法を，データ処理を通じて実習する．統計データ解析IはAセメスターに開講し，基礎的な数学を習得した学生は本講義の内容をより深く理解することができる． 統計・データサイエンス入門 受講者が統計ソフトウェアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、分散分析、回帰分析の方法を、データ処理を通じて実習する。基礎的な数学を習得した学生は本講義の内容をより深く理解することができる。 授業科目名 数理工学入門 授業科目名 授業科目名 担当教員 小木曽 啓示 担当教員 大島 芳樹 担当教員 高安 敦 担当教員 小池 祐太 担当教員 増田 弘毅 所属 曜限 数学 木 1 所属 曜限 数学 火 2 所属 曜限 工学部 金 5 所属 曜限 数学 火 2 所属 曜限 数学 水 5 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 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
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