シラバス情報

科目授業名称(和文) Name of the subject/class (in Japanese)
応用数学特論
科目授業名称(英文) Name of the subject/class (in English)
Topics in Applied Mathematics
授業コード Class code
991JI01
科目番号 Course number
14MAZZZ701

教員名
瀬尾 隆
Instructor
Takashi Seo

開講年度学期
2024年度前期
Year/Semester
1st Semester
曜日時限
集中講義
Class hours
intensive course

開講学科・専攻 Department
理学研究科 応用数学専攻

Department of Applied Mathematics, Graduate School of Science
単位数 Course credit
1.0単位
授業の方法 Teaching method
講義

Lecture
外国語のみの科目(使用言語) Course in only foreign languages (languages)
-
授業の主な実施形態 Main class format
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要 Description
統計科学の最新の研究内容について学習する.また,必要に応じて,外部講師(海外研究者を含む)によるセミナーを行う.

We learn new development of Statistical Science. We convene a seminar by external lecturer in those fields, if necessary.
目的 Objectives
統計科学の全体の理解を通して,自分自身の研究テーマの理解を深める.また,研究論文,学位論文作成手順について理解する.

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で深い専門的知識と自律的研究能力を持つことで、専門分野において自ら問題を発見あるいは設定し、これを解決するための新たな独創的研究手段を開発し、新たな知見を発見する能力。さらには、その専門分野における研究者や専門的職業人を指導する能力を実現するための科目です.
本専攻のカリキュラム・ポリシーに定める「3年間の研究成果を博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.

The aim of this course is to understand the theory and application of ones own expertise field by learning other areas of expertise in Statistical Science. We aim to understand how to write the articles and doctoral thesis so that there is no shortage as doctoral thesis.
到達目標 Outcomes
1 研究指導教員による研究分野の研究内容が理解できるようにする.
2 博士課程における研究の進め方,学位論文作成の仕方,提出のプロセスを説明できるようにする.
3 自分の研究分野についての理解を深めることができるようにする.

The goal of this course is to be able to:
1. understand the researches of supervisors.
2. explain how to proceed the researches in doctoral course and how to draw up a doctoral thesis.
3. deepen understanding of one’s research field.
卒業認定・学位授与の方針との関係(学部科目のみ)
リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます(学部対象)。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​
履修上の注意 Course notes prerequisites
研究テーマについて, 必ず事前に相談すること.

Make sure research themes in advance.
アクティブ・ラーニング科目 Teaching type(Active Learning)
ディベート・ディスカッション Debate/Discussion/プレゼンテーション Presentation
-

準備学習・復習 Preparation and review
研究内容について発表してもらうことがあるので準備をしておくこと.発表内容をTeXでまとめて配布することを心がける.

A student prepares to present the researches. Try to distribute the handouts by TeX as well.
成績評価方法 Performance grading policy
発表内容,レポートにより総合的に評価する.

Grades should be evaluated comprehensively in research efforts, presentations and technical reports.
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
教科書の使用有無(有=Y , 無=N) Textbook used(Y for yes, N for no)
N
書誌情報 Bibliographic information
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MyKiTSのURL(教科書販売サイト) URL for MyKiTS(textbook sales site)
教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料 Reference and other materials
必要に応じて指定する.

Designate it as necessary.

授業計画 Class plan
指導教員の研究内容の紹介,他分野との関連性などについて学ぶ.

第1回から第2回は,指導教員による研究内容,および,博士課程の心構え,学位論文作成の仕方,提出のプロセスなどについて理解する.

第3回から第8回は,研究指導教員による研究内容の発表を理解し,自分の研究内容について研究発表を行い,自分の研究の理解を深める.

The aim of this course is to understand the expertise field of supervisor by learning the relation of other areas of expertise in Statistical Science.

1-2:
The aim of these lectures is to understand the attitude of doctoral course and how to prepare the thesis, and the process of submission.


3-8:
The aim of these lectures is to understand the researches of supervisor and to deepen understanding of one’s research field.

授業担当者の実務経験 Work experience of the instructor of the class
-
教育用ソフトウェア Educational software
Mathematica
R, Python

備考 Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
N
授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
N