1年 文科 理科 火 2 Ｓ 2年 文科 理科 1年 文科 理科 2年 文科 理科 水 5 Ｓ 1年 文科 理科 2年 文科 理科 金 2 Ｓ 2年 文科 理科 月 2 Ｓ 時間割コード 時間割コード 時間割コード 時間割コード 総合科目 Ｆ（数理・情報） 30347 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 30776 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 31106 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 30089 講義題目 授業の目標概要 成績評価方法 教科書 ガイダンス 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅱ 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅱ 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅱ 開講 授業科目名 ベクトル解析 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． レポートによる． 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 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． レポートによる． 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 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 レポートや授業内課題による． 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time ベクトル解析 １年生で学んだ「微分積分学」において実数を値に持つ関数の微積分を扱ったが，自然科学では運動する点の速度のようにベクトルに値を持つ時間の関数や，各点の電荷密度のように空間上の関数などが， よくあらわれる．さらに電磁気学における磁場のように，空間上の関数であってベクトルに値を持つものが扱われることも多い．ベクトルに値をもつ関数はベクトル場と呼ばれ， 実数に値をもつ通常の関数はスカラー場とも呼ばれる．そのような種々の関数があらわれ，微積分学的な性質とベクトルのもつ性質が組み合わさって重要な役割を演じる自然現象が，電磁気学や流体力学をはじめとして数多くの場面で見かけられる．本科目では自然現象の記述と考察に適用できるそのような数学的枠組みについて解説する． 現時点では期末試験を行わずに，提出された課題レポート（全１０回程度）で100% 成績を評価する予定である．課題はUTOLにファイルアップロード提出する形になる． 教科書は使用しない。／Will not use textbook 特に行わない。／Will not conduct guidance 担当教員 小池 祐太 担当教員 増田 弘毅 担当教員 鎌谷 研吾 担当教員 加藤 晃史 所属 数学 所属 数学 所属 数学 所属 数学 曜限 曜限 曜限 曜限 対象 対象 対象 対象
元のページ ../index.html#367