南山大学

 

理工学部 システム数理学科

  • 理工学部3学科合計/男子:799名 女子:173名
    (2019年5月1日現在)
  • 教員/10名

開講科目・研究室テーマ・卒論テーマ

Pick Up 授業

微積分学 / 線形代数学Ⅰ、Ⅱおよび演習 [1年次]
数学は数理的思考の基礎であり、様々な応用の出発点となります。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、命令を組み合わせて手続きを作る方法などを学びます。また、講義と連携してノートPC でプログラミングを学ぶ演習があります。
システム数理実習 [2年次]
本学科の主要な分野である統計学(データ解析)、オペレーションズ・リサーチ(OR:最適化問題)、情報数学(数値計算)について演習を行います。理論と実習で構成され、ノートPC で課題に取り組みます。
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。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。
数理統計学 [3・4年次]
1・2 年次に学ぶ数学科目を基礎として、統計学の基礎を理解します。数学による理論構築の醍醐味を味わい、役に立つ数学について理解を深めることができます。
OR概論 [2年次]
企業などの組織における問題解決と意思決定のためのORについて学びます。数量的分析方法と数理モデル定式化の手順や考え方の基本を理解します。

研究室テーマ例

  • 機械学習と深層学習のプログラミング実装演習
  • オペレーションズ・リサーチ(OR)を用いた社会問題の分析
  • 実験計画法と多重比較

卒論テーマ例

  • ポアソン過程に基づく近年の日本における地震頻度の統計解析
  • ロバスト最適化を用いた捜索計画問題―期待報酬を最大にする努力配分問題―
  • シークエントによる証明の理解と表現―クリプキ・モデルの性質を利用して―