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数理情報環境論コースのカリキュラム

カリキュラムの流れ

図
カリキュラム表 (411KB)

授業科目

学部共通科目

科目名科目概要
発達科学への招待(▲データ準備中)

学科共通科目

科目名科目概要
発達支援論研究(学科共通科目)ヒューマン・コミュニティ創成研究についての関心を得て，入門的な知識について学び，具体的な専門領域における支援の方法について考える。
エコロジー論「人間環境と自然・社会・発達」という総括的テーマで，現代の自然環境破壊・保全に関わる諸問題を，人間環境学・人間発達論的視点から考察する。
生活環境概論私たちの暮らしをとりまく環境が実際の人間生活に及ぼす問題について，生活空間，生活技術，生活資源という三つの観点から，総合的に概説し考察する。
数理情報環境概論急速な発展，変化をとげる様々な情報環境（コンピュータや情報ネットワークなど）に関わる諸問題に取り組む数理情報環境論の全体像を講義する。
自然環境概論人類をとりまく自然環境を宇宙・地球・生命の発展史という観点から眺め，その視点から人類と自然との関わりと現代の自然環境問題を考える材料を提示しつつ論じてゆく。
人間環境学概論人間と環境との関係に関わる問題として自然環境破壊をとりあげ，それを人間環境学科の四つのコースに属する教員がそれぞれの専門領域の立場から検討する。
高齢者環境論環境が人間活動の意味（心理）に及ぼす影響を考察しながら，高齢者福祉環境において，生涯にわたる人間の発達とそれを支える環境づくりを再考する。
環境モデリング入門環境問題を自分なりに理解するために，簡単な数学的なモデルを組み立て取り扱う方法を，いくつかの具体的な環境問題を題材として学ぶ。
統計の考え方現代社会は，情報が溢れていると言われる。これらは，すべてデータ化して客観的に取り扱うことが望まれる。このような統計の考え方を基本から解説する。
社会環境概論現代の日本と世界に現れつつある社会環境の実態を，「グローバリゼーション」という用語を切り口に検証しながら，そこでの問題の構造を多面的に議論する。

主な共通専門基礎科目

科目名科目概要
日本史日本古代の文献「風土記」を素材に地域に残される景観，地名，民俗，信仰などの地域遺産を視野に入れながら古代の地域生活史を点描する。
社会学マックス・ウェーバーをはじめとする社会学の諸理論をもとに，合理的なはずの近代社会で生きる人々が抱えてしまう矛盾と困難について考える。
外国史19世紀から現代にいたるヨーロッパおよびアメリカ歴史を概観する。構成は，近代の形成，近代の矛盾，近代の変容，近代から現代へ，である。
人文地理学地理学の性格・基本概念について考え，その学問的な発展動向を展望した後に，都市地理学の領域をとりあげ，その研究成果について検討を加える。
政治学現在の発展途上諸国家の政治状況をどのように見たらよいかを検討する。発展途上国の現状をこれまでの西洋社会中心の「政治思想」「政治学体系」で説明しうるのかどうかがポイントである。
経済学経済学の基礎理論をスミス，ケネー，リカード，マルクス，ケインズ等の学説に遡りながら解説し，現代経済の理解に必要な分析ツールを整理する。
法律学法とは何か（法の分類・法の歴史・法の体系・法の解釈）の後，訴訟制度（刑事訴訟・行政訴訟・民事訴訟・憲法訴訟）について講じ，最後に国際法について取り上げる。
数理統計学確率変数とその期待値などの初等確率論と点推定・区間推定・仮説検定などの統計推測の利用方法，および誤差評価表について講義する。
微分積分学2理系学部の学生等，専門分野で比較的高度な数学を必要とする学生を対象に，1変数関数に関する広義積分や多変数関数の積分である重積分について学ぶ。
微分積分学1理系学部の学生や比較的高度な数学を必要とする学生を対象に，1変数関数の微分に関してテイラーの定理，および多変数関数の微分である偏微分について学ぶ。
微分積分学入門文系学部の学生や高度な数学を必要としない学生を対象に，関数の変化の仕方を求める微分，関数の変化の仕方に対して元の関数を求める積分について学ぶ。
線形代数学2理系学部の学生や比較的高度な数学を必要とする学生を対象に，n次元ベクトルや行列に関する数学的理論（行列式，線形写像，固有値など）について考察する。
線形代数学1理系学部の学生や比較的高度な数学を必要とする学生を対象に，n次元ベクトルや行列に関する数学的理論（連立1次方程式，逆行列，ベクトル空間など）について学ぶ。
線形代数学入門文系学部の学生や高度な数学を必要としない学生を対象に，複数の項目の値（3次元までのベクトル）を，行列を使って効率よく扱うための数学的理論について学ぶ。
基礎地学人間の住む地球とそれを取り巻く環境を理解するために，太陽系と地球，地球の内部構造，地球表面の変動と地震，大気と海洋など，地学の基礎を学ぶ。
生物学III生命の起源と進化，生物の多様性と分類，微生物，動物および植物の世界を概観し，光合成，生物のエネルギー生産の仕組みなどについて学ぶ。
倫理学具体的な問題（「テロと報復」，DVなど）を題材として，思想家たちの言葉を手がかりに，現代における自己と他者との関係のあり方を探る。
生物学II生命の基本単位である細胞の特性，それが個体としての多細胞生物の構造や機能にどのように反映され，さらに生物多様性がどのように成立するかを学ぶ。
生物学I分子・細胞・個体・集団・種レベルにおいて，生命現象がいかにとらえられているかを，微生物を含む動・植物それぞれの分野について学ぶ。
有機化学基礎有機化学における化学結合，立体化学，および反応について基礎を学ぶ。多様な有機化学反応の統一的把握を目指し，生活に関連する話題も取り上げる。
無機化学基礎物質の性質は，原子の種類と原子間の結合様式によって決まる。物質の性質を理解するために必須の「原子構造」と「化学結合」を詳しく解説する。
物理学実験物理学の各分野（力学，電磁気学，光学，原子物理学，実験技術）に関する基礎的実験を行う。現象を体験し，実験技術を修得し，物理学の理解を深める。
物理学C4自然現象を理解するための基礎として，マックスウェル方程式，電磁波および，現代物理学（特殊相対性理論，量子力学入門）を学ぶ。
物理学C3自然現象を理解するための基礎として電磁気学（電場，磁場，電気回路，マックスウェル方程式等）を学ぶ。
物理学C2自然現象を理解するための基礎として波動，熱など（弾性体，流体，固有モード，共鳴，熱力学，統計力学等）について学ぶ。
物理学C1自然現象を理解するための基礎として力学（ニュートンの３法則，運動方程式，振動，保存力とポテンシャル，エネルギー・運動量の保存等）を学ぶ。
物理学B3自然現象を理解するための基礎として波動，熱など（流体，振動，波動，熱力学，統計力学等）について学ぶ。高校での物理の履修を前提としない。
物理学B2自然現象を理解するための基礎として電磁気学（電場，磁場，電気回路等）を学ぶ。高校での物理の履修を前提としない。
物理学B1自然現象を理解するための基礎として力学（ニュートンの３法則，エネルギー保存，運動量の保存等）を学ぶ。高校での物理の履修を前提としない。

主なコース専門科目

科目名科目概要
情報環境特論3セミナーを通して，情報環境特論1・2において習得した情報環境に関する知識をより発展させ，発表や論文の書き方に関する実践的な能力を身につける。
応用数理特論3セミナーを通して，応用数理特論1・2において習得した応用数理に関する知識をより発展させ，発表や論文の書き方に関する実践的な能力を身につける。
情報環境特論2セミナーを通して，情報環境特論1において習得した情報環境に関する基礎知識を発展させ，発表や論文の書き方に関する発展的な能力を身につける。
応用数理特論2セミナーを通して，応用数理特論1において習得した応用数理に関する基礎知識を発展させ，発表や論文の書き方に関する発展的な能力を身につける。
情報環境特論1情報環境の立場から文献を選び，セミナーを通して情報環境に関する基礎知識を習得し，発表や論文の書き方に関する基礎能力を身につける。
応用数理特論1応用数理の立場から文献を選び，セミナーを通して応用数理に関する基礎知識を習得し，発表や論文の書き方に関する基礎能力を身につける。
確率論I測度論の基礎を用いて確率論の基礎的な概念を導入し，大数の法則および中心極限定理について学ぶことにより確率変数とその分布の概念を理解する。
幾何学III位相幾何学を中心とする現在の幾何学の基本的道具であるホモロジー群（単体的ホモロジー群と特異ホモロジー群）の概念と計算方法について紹介する。
解析学III主に3次元ユークリッド空間におけるベクトル解析，および微分形式や電磁気学との関係等について紹介する。
代数学II加法と乗法の2つの演算を持つ「環」の基礎理論，および環の上の「加群」について学び，アーベル群の基本定理との関連について考える。
情報環境科学C数理統計学の内容を実践で活かすために，計算機を用いる能力を高めることを目的としている。日々進化する「フリーソフトR」を用いて実行力を高める。
情報環境科学B自然界あるいは社会において観察される様々な現象の解析を，数式処理ソフトウェアないしは数値計算ライブラリを使って行う能力を養成する。
情報環境科学Aアプリケーションソフトウェア（ウェブないしはデータベースなど）の開発をテーマに，プログラミングの実践的な能力を養成する。
数理情報先端特論数理情報環境に関わるテーマを選んで，その最先端の研究内容や関連分野の動向を解説する。
応用統計学C統計的理論と計算機を用いて，問題解決を試みる講義である。具体的には，投石器でコルクを飛ばす演習を通して，実際の場面での改善活動について学ぶ。
応用統計学B多変量データを少ない変数にまとめる統計手法（主成分分析）やグループ分けする手法（判別分析，クラスター分析）の考え方や応用について講義する。
応用統計学A多変量データの変数間の関係を統計的に推定する方法（最小2乗法）や仮説検定する方法（分散分析）など，回帰分析の基本的な考え方と応用を講義する。
応用幾何学B多面体などの比較的単純な図形を対象に，ホモロジー（単体的ホモロジー）の概念と実際の計算方法，および他分野への応用について紹介する。
応用幾何学A距離の概念について考察し，この概念をもつ空間上の図形を対象に幾何学的トポロジーの基礎概念について解説し，フラクタル幾何学についても考察する。
応用解析学Bフーリエ級数（放物型方程式の初期値境界値問題の解法など）およびラプラス変換（常微分方程式の初期値問題の解法など）の基本事項を学ぶ。
応用解析学Aベクトル解析（ガウスの発散定理，ストークスの定理など）および複素解析（コーシー・リーマンの関係式，コーシーの積分定理など）の基本事項を学ぶ。
計算機数学計算機科学の基礎となる数学的理論について解説する。特に，計算可能な関数全体が数学的にどのような構造をもっているかということを様々な計算のモデルを通して考察する。
数理と論証数理的主張の論理構造を正確に理解し，論証による証明を正しく書くために必要な知識と技能を，実践的に習得することを目的とする。
応用代数学現実の問題を数学の知識を用いて解くときに必要となる代数的な性質（因数分解や方程式）の計算に関する基本的な考え方と古典的な解法を講義する。
数理統計の基礎確率変数とその期待値などの初等確率論と点推定・区間推定・仮説検定などの統計推測の利用方法，および誤差評価表について講義する。
代数系の基礎数理情報系の各専門分野に必要な代数系の基礎的な概念（整数，多項式，可換環，体など）について学び，計算の構造を理解する能力の養成を行う。
解析系の基礎微分積分学と線形代数学を復習しながら，常微分方程式の基本事項（変数分離法，定数変化法，級数展開法，行列の指数関数など）を学ぶ。
幾何系の基礎最も身近なユークリッド空間上の図形を対象に，幾何学的トポロジー（柔らかい幾何学）の基礎概念を直感的に把握し，理論的体系を理解する。
計算機科学BC言語を取り上げ，プログラムの基本的な考え方，言語の文法，データ構造とアルゴリズムについて学び，プログラミングの基礎能力を養成する。
計算機科学Aコンピュータの基本的な仕組みや目的に応じたOS・ソフトウェアの使い分けなど，計算機科学に関する基礎的な能力の養成を行う。
数理と計算機数理情報分野における様々な問題に対して，コンピュータ上でデータ構造とアルゴリズムの知識を活用して，それらの問題を適切に解く能力を養成する。
数理の基礎数理における諸分野 （集合，論理，代数，解析，幾何，論理など） から題材を取り上げ，本コースで学ぶために必要な証明を読み書く能力を養う。

Updated: 2011/06/06 (Mon) 12:35