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授業科目名
数理科学演習
担当教員
中本 和典
時間割番号
単位数
履修年次
期別
415841 A 2 1 後期
[学習目標]
生命医科学コースとして、数理科学に関する基礎的な概念・知識から、その応用までを学ぶ。数理科学をテーマとした演習を通じて、数理的な問題解決能力を身につける。Lebesgue測度をテーマに演習形式で学び、他者への説明・表現を通じて、いろんな応用ができるようになることを目指す。微分積分学や線形代数を事前に習得しておくこと。集合と位相についても基本的な知識を持っておく方が望ましい。また、数理科学特論を受講する方が望ましい。
[授業計画
第1回 導入<BR>第2回 解析学演習(1)<BR>第3回 解析学演習(2)<BR>第4回 解析学演習(3)<BR>第5回 解析学演習(4)<BR>第6回 解析学演習(5)<BR>第7回 解析学演習(6)<BR>第8回 解析学演習(7)<BR>第9回 解析学演習(8)<BR>第10回 解析学演習(9)<BR>第11回 解析学演習(10)<BR>第12回 確率論演習(1)<BR>第13回 確率論演習(2)<BR>第14回 確率論演習(3)<BR>第15回 まとめ
[到達目標]
数理的な問題解決能力を身につける。<BR>与えられた問題について解決でき、それを他者に説明・表現できる。<BR>これらを通じて、深い洞察力をもって研究を推進する能力を身につける。
[評価方法]
No評価項目割合評価の観点
1小テスト/レポート 50  %数理科学に関する課題についてのレポート 
2発表/表現等 50  %問題を解決し、説明・表現することができるか。 
[教科書]
  1. W. Rudin, Real and Complex Analysis, McGraw-Hill, ISBN:0070542341
  2. 舟木直久, 確率論, 朝倉書店, ISBN:4254116004
[参考書]
  1. 中川裕志, 機械学習, 丸善出版, ISBN:9784621089910,
    (東京大学工学教程編纂委員会編)