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カリキュラム

4年間の学び

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年次
「武蔵野BASIS」で幅広い教養を身に付けると同時に、「数理工学入門」「微積分」「線形代数」「情報処理」などの授業で数理工学の基盤を固めます。

年次
数学に加えて物理や統計を学んで数理工学の基幹をおさえるとともに「プロジェクト」を始めます。「プロジェクト」とは学生が主体となって企画・実行する体験型の授業です。

年次
研究室に所属し、専門を深めます。数学や物理の応用と数理工学が実際に使われている分野の内容を学びます。

年次
4年間の学びの総仕上げとなる年です。各教員の個別指導の下、卒業に向けて論文の作成に取り組みます。

カリキュラム

高度情報化社会において不可欠となる数理工学的手法を修得することを目的に、数理モデリング、シミュレーション、データ解析などを学びます。また、これらの技能を将来、さまざまな業界で活かすため、課題発見・解決力を同時に育成していきます。
カリキュラムおよび学科科目は下記の「履修要覧」よりご確認ください。

授業ピックアップ

数理工学科数理工学入門

数理工学入門

自然・社会現象に対し数理モデルを用いて解析する基本的な考え方を習得します。工学システムを数理モデル化し、システム設計に役立てる手法を学ぶとともに、複雑なデータに対して数理的手法が有用であることを実例に基づき理解します。

数理工学科保険数学

保険数学

生命保険や損害保険などの数理的仕組みを学びます。また、その仕組みが健全に運営されるためには、対象に応じた確率モデルを用いた適切なリスク管理が不可欠。
講義では、保険数理に確率的な考え方がどう生かされるかについても学びます。

数理工学科データベースと情報管理

データベースと情報管理

テキスト・音声・画像・動画などの電子情報が、インターネットを通じて広く流通しており、それらの蓄積と検索を効率よく実施できるデータベースが重要になっています。講義では電子情報の管理方法と、効率的に活用する方法を学びます。

数理工学科数理工学概論

数理工学概論

教員が自身の研究経験に基づいて、数理工学の実際例を紹介します。また、数理工学を駆使して活躍されている方々をゲストスピーカーとして招聘し、実体験に基づいた数理工学の重要性について話して頂き、数理工学の実践について学びます。

数理工学科離散数理工学

離散数理工学

現象の記述方法には、独立変数だけでなく従属変数も離散値をとる超離散系があります。その一つであるセルオートマトンの数理的な側面を理解し、渋滞現象のシミュレーションを行い、実社会の課題を解消する方法を探る技術を習得します。

数理工学科環境・エネルギー工学

環境・エネルギー工学

エネルギーや環境問題を考える際に必要な自然界のエネルギーの流れや物質循環の基本を踏まえ、人類のエネルギー、物質の生産・輸送・消費・廃棄・リサイクルの流れなどについて、数理モデルを使いながら理解を深めます。

数理工学科計画工学

計画工学

生産計画では、例えば決められた予算・材料の制約条件から、どの製品をどれだけ製造したら利益が最大となるかが問題となります。この講義では、多岐にわたる計画策定に対して用いられる数理的手法について学びます。

数理工学科確率数理工学

確率数理工学

さまざまな工学現象を確率モデルで理解するために必要なランダムウォークなどの確率過程と、複雑ネットワークなどの応用例について学びます。そのなかで、工学現象を確率的な視点で眺め、応用できるようになることを目指します。

数理工学科生命情報学

生命情報学

生命科学の膨大な実験データに対する情報処理技術の向上により、システムとしての生命メカニズムに迫る学問が生まれています。講義では、ゲノムに関する多様な情報処理技術と遺伝子発現ネットワークなどの予測技術について学びます。
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