- 学部所属学生（数理情報学部所属学生を含む）
／男子：886名 女子：165名 （2012年5月1日現在）
- 教員／12名
Pick Up 授業
- プログラミング基礎・応用 ［1・2年次］
- 手続き指向によるソフトウェア作成について、プログラム記述のための構文、命令を組み合せて手続きを作る方法などを学びます。同時に開講される実習では講義と連携して、プログラミングを実地に学習します。
- 微積分学Ⅰ,Ⅱ／線形代数学Ⅰ,Ⅱ ［1年次／1･2年次］
- 数学は数理的思考の基礎であり、学部共通として大変重要です。高校で学んでいない人にも配慮し授業を進めていきます。微積分学は高校数学を発展させテーラー展開などを学び、線形代数学は行列の計算や固有値などを学びます。
- 情報システム数理実習 ［3年次］
- 本学科の主要な分野であるOR、統計学、情報数学に関して計算機を用いる基礎を学びます。どの授業も理論と実習で構成され、自分のノートPCで課題に取り組みます。ORは最適化問題、統計学はデータ解析、情報数学は数値計算を学びます。
- 数値解析 ［3・4年次］
- コンピュータのハードウェアは驚くほど単能で、数値計算に関しては小数の四則演算と平方根しかできません。数値解析は高度で多様な計算法を研究する分野です。授業では関数、微積分学などの扱いを学び、数学への理解を深めます。
- 多変量解析 ［3・4年次］
- 実際のデータ解析において、いくつかの変数を同時に考え、変数相互間や1つの変数と他変数との関係を分析するのが多変量解析です。多変量解析のうち回帰分析などの理論と応用を学び、統計ソフトを用いた解析にも取り組みます。
- シミュレーション ［3・4年次］
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オペレーションズ・リサーチ（OR）の実際問題への適用の場面で、最も多く利用される手法の一つがシミュレーションです。シミュレーションの適用を念頭に、待ち行列、生産システム析などの基礎的な事柄からわかりやすく解説します。
研究室テーマ例
- 実験計画法と多重比較
- ニュートン法によるフラクタル動画作成
- 形式推論の計算機科学への応用
- 金融工学と数理ファイナンス
- 交通流の均衡分布
- 最適配置問題の理論と実際問題
卒業研究テーマ例
- インフルエンザの感染率に関する研究
- ゲーデルの不完全性とスマリヤンの論理パズル
- 線形方程式の精度保証付き解法
- 災害時における名古屋駅地下街の避難モデル
- 買い上げ点数増加のための最適店舗レイアウト
- 投資信託データに関する解析と考察
