特別研究(二)

Master Thesis Research 2

998E725

84GRRES601

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

修士論文研究のための実験を行う。目標を達成するため、実験や解析に必要な知識やスキルを修得する。研究室ゼミにおける議論が重要である。研究成果は、学会発表や論文投稿を行う。
Experiments on the research theme and writing the master thesis paper. To reach the goal, experimental and analytical skills and background knowledge in neuroscience should be learned. Frequent discussion in the laboratoryis indispensable. The outcomes will be presented in academic conferences or the paper will be submitted to an academic journal.

修士論文のための研究を遂行し、研究能力を高める。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 accomplish an experimental work in neuroscience for master degree. This course is correspondent with the improvement of research capability in the curriculum policy.

1. 問題解決能力を向上させる
2. プレゼンテーションスキルを身につける
3. コミュニケーション力を身につける
1. Improvement of capability of problem solving
2. Presentation skills
3. Communication skills

特別研究（一）を修得済みであること。
Master's Thesis Research 1 is prerequisite.

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.

修士論文40%、中間発表30%、学会発表・学術的貢献度20%、ゼミ参加貢献度10%で評価する。
Thesis (40%), mid-term presentation (30%), academic contributions (20%), participation in lab. activities (10%)

・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心理実験については、脳波計測装置を用いた方法論を学ぶ。数理モデルに関しては、神経細胞モデル(integrate-and-fi re, Hodgkin-Huxleyなど)、神経回路網モデル(Backpropagation, Hopfield, SOMなど)、シナプス可塑性(Hebb則, STDP則)、神経論的計算論に関して学ぶ。
②特別研究(一)に引き続き、脳の高次機能に関する仮説、脳の数理モデルの構築を行う。数理モデルは、心理学的・生理学的な知見に基づいて構築し、微分方程式や差分方程式を用いて記述する。そして、心理物理学実験や計算機によるシミュレーション実験に着手する。
[後期]
①心理物理学実験や計算機によるシミュレーション実験を行う。実験データを適切な方法で解析して、仮説と比較検討する。次のような解析方法論について学ぶ：周波数解析(ウェーブレット変換)、ERP、相互相関。
②実験の結果を論文にまとめて学会発表を行うと共に、研究成果を修士論文としてまとめる。この時、統計的検定の方法について学ぶ。

All students are required to attend more than 50%. 
First Semester:
(1) Methodologies for EEG in psychological experiments. In computational neuroscience, simulation methods using model neurons, neural network models, and synaptic plasticity (Hebbian & STDP rules).
(2) Construction of hypotheses in information processing in the brain and design of the cognitive or numerical experiments.
Second Semester:
(1) Cognitive or numerical experiments. Analyses of the data such as wavelet transformation, ERP, and cross-correlation. Statistical tests if necessary.
(2) Presentation in academic conferences. Writing the thesis paper.

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MATLAB/Simulink

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