数学

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確率の基本的な性質や様々な確率モデルの特徴を把握する。そして、ばらつきをもった現象に対して適切な確率モデルを選択し統計的推測を行うことや、複雑な現象に対して統計モデルを活用して表現し、その特徴を見出す... 詳細へ

平面や空間といった素朴な概念を、数ベクトル空間としてとらえることから始める。また連立方程式の解法を、行列を使って解く方法を学ぶ。また、行列式、逆行列の求め方を理解する。また、線型写像、線型空間とはどう... 詳細へ

本講では、コンピュータを用いた数値解析によって数学や物理で現れる問題を解くために、そこで表れる数値計算の仕組みやアルゴリズムの基本的な性質を理解することを目標とする。あわせて、数値計算のためのアルゴリ... 詳細へ

三角法、球面三角法、双曲三角法の類似点と相違点を理解する。非ユークリッド幾何のさまざまなモデルに親しむ。特殊相対論の数理的基礎、特にミンコフスキー空間の基本事項について学ぶ。... 詳細へ

計算という概念及びその数理的な性質を把握するとともに、計算の理論的な振舞と実際的な動きについて理解する。計算を記述し解析するためには計算をモデル化する必要があるが、主要な計算モデルのうち、状態遷移モデ... 詳細へ

数理モデルの中で数学がどのような役割を演じているかを理解し、さらに一般的なモデルを構築する場合にどのような数学が必要か考える習慣を身につけることを目指す。講義の中では、離散方程式の数学の理論構築を体験... 詳細へ

微分積分学の基本事項を理解することを目標とする。一般論の理論の把握に努め、具体的な計算では自ら手を動せるようになることを期待する。新しい概念を真に身につけるためにはその概念になじむことが必要であり、数... 詳細へ

計算とは何か? コンピューターの動作はもちろん計算といえる。また人間の話す(考える)言語やその文法も計算の1つの形である。このように計算という概念を幅広く捉え、様々な種類に分けて解説する。そして最終的... 詳細へ

微分方程式の解は、常に存在するわけではなく、存在が示されていても初等関数で記述できるとは限らない。どのような場合に解が存在するのかを考え、解の性質が記述できる場合はどのようなときかを理解することは重要... 詳細へ

ベクトル空間に内積を取り入れることで、長さや角度の概念が定義でき、こうして得られる計量ベクトル空間を理解する。ベクトル空間上の線型写像を表す行列に、基底の変換を施して簡単な形に変形することの意味と重要... 詳細へ

データベースが動作する仕組み及びデータベースの設計手法を理解すると共に、現在の主流であるリレーショナルデータベースの概念を基本から理解することを目標とする。データベースの概念設計、論理設計、SQLによ... 詳細へ

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