応用数学特別研究１（瀬尾）のシラバス情報
| 科目名称 Course title(Japanese) |
応用数学特別研究１ | 科目番号 Course number |
14GRRES501 | |
|---|---|---|---|---|
| 科目名称（英語） Course title(English) |
Research in Applied Mathematics 1 | |||
| 授業名称 Class name |
応用数学特別研究１（瀬尾） | |||
| 教員名 | 瀬尾 隆 |
|---|---|
| Instructor | Takashi Seo |
| 開講年度学期 | 2022年度 前期 |
|---|---|
| Year/Semester | 2022 First Semester |
| 曜日時限 | 集中講義 |
|---|---|
| Class hours | Intensive course |
| 開講学科 Department |
理学研究科 応用数学専攻 Graduate School of Science, Department of Applied Mathematics |
|---|---|
| 外国語のみの科目 （使用言語） Course in only foreign languages (languages) |
- |
| 単位 Course credit |
2.0 | 授業の主な実施形態 Main class format |
対面授業/On-site class |
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| 概要 Descriptions |
大学院修士課程１年生の前期に実施する科目で，多変量解析の基礎理論に関する洋書および関連する原著論文をゼミ形式で熟読・理解し，総合報告作成のための幅広い知識を習得する． This is a course to be conducted in the first half of the first grade of the master's program in graduate school, to read and understand in a seminar format the foreign books and the related original thesis on basic theory of multivariate analysis. In addition, while acquiring a wide range of knowledge for making a comprehensive report. |
|---|---|
| 目的 Objectives |
多変量解析の理論を理解するとともに現実のデータに適用する数値実験やモンテカルロ・シミュレーション実験を行い，理解した多変量解析の理論とその拡張・発展的結果に対する研究成果の数値的評価を行い，理論結果と数値結果の両方を含めた論文作成を目指す． 本専攻のディプロマ・ポリシーに定める「応用数学の分野において高度な専門的学識と研究能力を持つことで、専門分野及び関連分野の諸問題を能動的に解決することができる能力」を実現するための科目です． 本学科のカリキュラム・ポリシーに定める「「研究指導」では、文献の理解と指導教員との議論を通して、研究遂行に必要な知識と経験を修得する。研究成果を研究会、国際会議等で発表することにより、自身の研究成果を客観的に評価しかつ正しく効果的に表現する能力を身に付ける。2年間の研究成果を修士論文としてまとめ上げる過程で、研究内容を分析・評価・表現する能力を養う教育を行う」を含む科目です． Understand the theory of multivariate analysis and conduct numerical experiments and Monte Carlo simulation experiments applied to real data. In addition, we will conduct numerical evaluation of the research results for the theory of multivariate analysis and its expansion and development results, and aim to create a paper that includes both theoretical and numerical results. |
| 到達目標 Outcomes |
修士論文作成の準備と草稿を作成する． Prepare a draft for master's thesis preparation. |
| 履修上の注意 Course notes prerequisites |
学部で学んだことを復習，理解しておくこと． Review and understand the statistics you learned in your undergraduate course. |
| アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning） |
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|---|---|---|---|
| 課題に対する作文 Essay |
〇 | 小テストの実施 Quiz type test |
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| ディベート・ディスカッション Debate/Discussion |
〇 | グループワーク Group work |
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| プレゼンテーション Presentation |
〇 | 反転授業 Flipped classroom |
〇 |
| その他（自由記述） Other（Describe） |
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| 準備学習・復習 Preparation and review |
毎回のゼミの復習を次回までに十分に行い，次回の発表準備を行うこと．また，モンテカルロ・シミュレーション実験のためのプログラム作成ができるように準備しておくこと． Make sure to review each seminar thoroughly by the next time and prepare for the next presentatin. Also, be prepared to be able to create programs for Monte Carlo simulation experiments. |
|---|---|
| 成績評価方法 Performance grading policy |
研究に対する取組みや研究成果で評価する．特別研究では，都度，研究の進捗状況に応じた助言を行う． Evaluate based on research efforts and research results. In special research, we give advice in accordance with the progress of research each time. |
| 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement |
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている ・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation |
| 教科書 Textbooks/Readings |
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。 https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ ・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below. https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ |
| 参考書・その他資料 Reference and other materials |
必要に応じて、ゼミで指定する。 If necessary, specify at the seminar. |
| 授業計画 Class plan |
前期前半： 多変量解析における関連する原著論文を理解し，幅広い専門的知識を理解する． 前期後半： 前期前半に引き続き，原著論文を理解し，その拡張や発展を考える． First, Understand related original articles and understand a wide range of specialized knowledge. Following the first half of the second half, we will understand the related original paper and consider its expansion and development. |
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| 教職課程 Teacher-training course |
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|---|---|
| 実務経験 Practical experience |
- |
| 教育用ソフトウェア Educational software |
Mathematica |
| 備考 Remarks |
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| 991J103 |
