システム数理学科
数理学的な理論と思考力を源泉に社会のあらゆる問題の解決に挑む。
学ぶ内容
システム数理学科では、「統計学」、「オペレーションズ・リサーチ（OR）」、「情報数学」の3つの柱を設けて、数学、理学、コンピュータ科学の基礎の上に、数理モデルの構築と活用について学びを展開します。その応用範囲は、たとえばスーパーの品揃えや陳列位置、カーナビの最適経路、交通の制御、宇宙探査機や航空機の安定飛行、経済予測などがあり、人工知能や機械学習といったコンピュータを用いて問題を考える枠組みも取り扱います。さまざまな専門分野を持つ教員が有機的に連携し、企業の共同研究なども積極的に行いながら、確かな基礎力に基づく柔軟で高度な応用力を養っていきます。
理工学部作成Webページ（システム数理学科）
学科の特色
1年次は、数学とプログラミングの基礎を徹底して学び、2年次の前半には物理学の基礎にも学びを拡大。数学、物理学は高校の復習から徐々に難易度をあげ、大学で学ぶ高度な内容へとレベルアップしていきます。2年次後半からは統計学、OR、情報数学の3分野についてコンピュータを使った数理的手法を学ぶ「システム数理実習」などの授業で専門知識を深めます。3年次からは研究室での演習が始まり、各自の興味のあるテーマに沿った研究活動に挑みます。企業から依頼された課題にORと統計学の研究室が共同で取り組み、実際の企業活動に貢献するなど、数理科学の実学を学べる環境が整っています。
想定される進路
本学科で学ぶのは、世の中の多様な問題を数理的に捉え、数学をベースとした論理的な思考力で問題を発見し、解決をしていく力。その能力はあらゆる分野に応用可能で、卒業生たちの活躍の場は、メーカーの製品開発や生産管理をアシストする技術者、金融・保険業界の情報アナリスト、情報産業のシステムエンジニアなど多岐にわたります。また、研究室では仲間や教員との議論・発表を通して社会人に不可欠なコミュニケーション能力を育むほか、国際学会や海外研修に参加するチャンスも豊富。就職後、海外の企業や技術者と連携する際にもストレスなく対応できます。また、「数学」の教員免許を取得できるので、教職者となって次代の技術者の育成を目指すことも可能です。
海外実習
学科長
理工学部／システム数理学科長 小市俊悟 教授（専攻分野：機械学習・オペレーションズリサーチ）
小市俊悟 教授
長期研究「数理的特徴を利用した問題解法の設計」
世の中の問題を数学も使って解決するには、はじめに問題を数式で記述する必要があります。数式で記述できれば、あとは解くだけと思うかもしれませんが、高性能なコンピュータでもなかなか解けない問題が実はあります。そのような問題には、問題が持つ数理的特徴を利用した「速い」解法を設計する必要があります。数理的特徴とは、例えば、最短経路は、その各通過点にとっても出発点からの最短経路である、などです。「速い」解法の設計には、問題に対する深い洞察が必要なのです。
短期研究「数理的特徴を捉える機械学習のAttention機構の設計」
数理的特徴を捉えることが問題解決の鍵となりますが、複雑な問題になれば、当然それは難しくなります。AIを支える機械学習では、データの着目すべき点を自動で検出するAttention機構と呼ぶ仕組みを取り入れることが多くなりました。これは、ある意味、問題の数理的特徴さえもコンピュータに見つけさせようという発想です。しかし、まだまだコンピュータにすべてを任せられるわけではなく、人が適切なAttention機構を設計して初めて、その有効性が発揮されます。
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理工学部システム数理学科