特別研究(一)

Master Thesis Research 1

998E700

84GRRES501

荒木　修

Osamu Araki

2026年度前期、2026年度後期

2026年度

③First semester, Second semester

集中講義

Not specified

先進工学研究科　物理工学専攻

Department of Applied Physics, Graduate School of Advanced Engineering

4.0単位

卒業研究（研究指導）

Graduation research(Research Guidance)

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

研究テーマに関する文献調査等を行い、取り組むテーマの背景や目的を明確にするとともに、2年間の大まかな研究計画を立てる。その上で、当該テーマに関し、実験研究あるいは理論研究を行い、問題解決に必要となる理論、方法論、実験技術、計算技術等を学ぶ。
Review of papers for a research theme and planning for the master's research in neuroscience. Individual or group work on the theme with learning methods of experiments and analyses for numerical or psychological experiments.

修士論文研究に必要な、神経科学の基本知識とスキルを修得することを目的とする。本専攻のカリキュラムポリシーの研究能力の修得に相当する科目である。
To learn fundamental knowledge and skills in neuroscience for work. This course is correspondent with the improvement of research capability in the curriculum policy.

1. 研究計画を説明できるようになる。
2. 実験が実施できるようになる。
1. Comprehension of the research plan
2. Skills for psychological or numerical experiments

基本的な数学・物理学の知識を有することと計算機が使えることは必要。積極性があることは前提である。
Basic mathematics and physics are prerequisite and computer skills are necessary. An enthusiastic attitude is assumed.

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation／実験　Experiments／実習　Practical learning

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各回ごとに準備学習・復習については指示する。
Preparation and review are instructed in each lecture.

研究成果60%、学会発表・学術的貢献度20%、ゼミ・研究室への参加・貢献度20%で評価する。
Research activities (60%), outcomes (20%), participation in lab. activities (20%)

・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

N

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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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

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

適宜紹介する。
Instructed in each lecture

すべての履修学生に対して、半数以上の授業回を対面で受講することを求める。
[前期]
①脳の高次機能に関する実験、脳の数理モデルのいずれかを研究分野として選択し、研究課題と目標を設定する。その際に、脳に関する次のような解剖学・生理学の基礎知識を学ぶ：脳皮質の構造、神経細胞、シナプス結合、カラム構造、細胞発火メカニズム、スパイク信号伝搬、シナプス可塑性(LTP/LTD)、神経伝達物質(グルタミン酸,GABA)、神経修飾物質(ドーパミンなど)。
②問題解決の方法を考案して研究計画を立案する。そのために、次の認識機能(視覚野,聴覚野,注意など)に関する研究と方法論について学ぶ：認知心理学的方法論、計算理論的神経科学。

[後期]
①脳における情報処理理論と、脳の特徴である非線形力学系について学ぶ。
②心理物理学実験の場合は、仮説を立て実験パラダイムの設計を行う。数理モデルの場合は、モデル構築を行う。情報システムの場合は、システム設計を行う。論文調査と議論を通して、研究の新規制と妥当性を確認する。予備実験を行って有効性の確認と課題の洗い出しを行う。

All students are required to attend more than 50%.
First semester:
(1) Set up a study goal with a psychological or theoretical theme on higher brain functions while learning anatomical and physiological knowledge: neocortex, neurons, synaptic connections, column structures, firing mechanism, transmission of spikes, synaptic plasticity (LTD/LTP), neurotransmitters (Glu, GABA), and neuromodulators (dopamine).
(2) Propose the methodology and make a study plan on cognitive functions using the methodology as follows: cognitive science and computational neuroscience.

Second semester:
(1) Learn information processing and nonlinear dynamics in the brain.
(2) Design a paradigm for a psychological experiment or a mathematical neural network model for numerical experiments. Review related papers for the validity of the study plan. Preparatory experiments will be required to solve potential issues.

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MATLAB/Simulink

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