数理情報論入門

Numbering Code Year/Term 2021 ・ First semester
Number of Credits 2 Course Type Lecture
Target Year 1st & 2nd year students Target Student
Language Japanese Day/Period Fri.1
Instructor name ADACHI Tadayoshi (Institute for Liberal Arts and Sciences Professor)
UEKI NAOMASA (Graduate School of Human and Environmental Studies Professor)
KISAKA MASASHI (Graduate School of Human and Environmental Studies Associate Professor)
KOYAMADA KOUJI (Graduate School of Human and Environmental Studies Professor)
SAKURAGAWA TAKASHI (Graduate School of Human and Environmental Studies Associate Professor)
SHIMIZU SENJO (Graduate School of Human and Environmental Studies Professor)
SUMI HIROKI (Graduate School of Human and Environmental Studies Professor)
TSUIKI HIDEKI (Graduate School of Human and Environmental Studies Professor)
HIOKI HIROHISA (Graduate School of Human and Environmental Studies Professor)
DE BRECHT,Matthew (Graduate School of Human and Environmental Studies Associate Professor)
Outline and Purpose of the Course 認知情報学系の学系入門科目として、数学と情報における基本的な考え方の習得を目標に解説する。
Course Goals 数理情報論関係所属の教員全員によるリレー講義である。
毎回、各教員が自らの専門領域を中心に、数理科学・情報科学関係の初歩的な講義を行う。
種々の現象の数学的モデルを数理科学の手法を用いて解析し、我々を取り巻く世界の認識を深める。情報の表現とその処理に関する初歩について理論と応用の両面から探求できるようになる。
Schedule and Contents 下記のテーマについて解説する。

・量子力学の数理(足立匡義)
・確率論の応用について(上木直昌)
・ニュートン法から複素力学系へ(木坂正史)
・データ科学と可視化(小山田耕二)
・パラドックスとその周辺(櫻川貴司)
・ナヴィエ・ストークス方程式とその周辺(清水扇丈)
・カオスとフラクタルの体験(角大輝)
・イマジナリーキューブの数理(立木秀樹)
・データハイディング(日置尋久)
・論理と位相(ディブレクト,マシュー)

上記に加えて、最近の研究究動向などについても解説する。
Evaluation Methods and Policy 平常点評価(100%)による成績評価を行う。
平常点評価は、原則として各回の担当教員が課す小テストや小レポート等による。

原則として、毎回の出席を必要条件とする。
各講義を聞いた上で,関心をもったテーマを2つ選び,その講義での指示に従ってレポートを提出する。成績の判定は提出されたレポートと講義の出席状況に基づいて行う。但し, 同一の教員のテーマを2つ選ぶことはできない。
詳細は授業中に指示する。
Course Requirements None
Study outside of Class (preparation and review) 各自で予習・復習を行い、示された課題に取り組むこと。
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