南山大学

 

名古屋キャンパス/理工学部 システム数理学科

  • 理工学部3学科合計/男子:873名 女子:171名
    (2017年5月1日現在)
  • 教員/9名

開講科目・研究室テーマ・卒業研究テーマ

Pick Up 授業

システム数理実習[2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。
シミュレーション[3・4年次]
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、生産システムなどの基礎的な事柄からわかりやすく解説します。
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。
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。
微積分学/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。
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。

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
  • 都市のオペレーションズ・リサーチ
  • 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
  • 東海市における津波避難シミュレーション