一年生向けの微積積分学の講義では、実数の構成には立ち入らないことが多い。この講義では、有理数の完備化として実数を構成し、構成した実数が「数学I（文科生）」などの微分積分学の講義で学んだ性質を満たすことを確認する。また有理数の別の完備化としてp進数を構成し、p進数の基本性質についても解説する。 (数理・情報) 時間割コード 30264 時間割コード 30798 時間割コード 30826 時間割コード 30375 時間割コード 30376 総合科目 F 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 講義題目 授業の目標概要 講義題目 授業の目標概要 開講 Ｓ 開講 Ｓ 開講 Ｓ 数理科学概論Ⅰ(文科生) 開講 Ｓ 数理科学概論Ⅲ(文科生) 開講 Ｓ 統計データ解析Ⅱ 解析学基礎 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 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． 数理科学概論Ⅰ 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. データサイエンス入門 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． 授業科目名 解析学基礎 授業科目名 解析学基礎 授業科目名 授業科目名 授業科目名 担当教員 未定 担当教員 高田 了 担当教員 小林 俊行 担当教員 高木 俊輔 担当教員 小池 祐太 所属 曜限 数学 月 5 所属 曜限 数学 水 5 所属 曜限 数学 木 1 所属 曜限 数学 火 2 所属 曜限 数学 火 2 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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