| １．サブタイトル Subtitle |
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| ２．関連する教育諸方針 Course-Related Policies; Diploma and Curriculum Policy |
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| ３．授業科目のテーマと目的 Theme of the Course |
| 自然現象や社会現象の中から数理モデルを構築し、理論およびシミュレーションによって解析する手法について学ぶ。
なお、授業内容は、受講者の知識や経験、興味などに応じて柔軟に構成することが可能である。
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| ４．授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline |
| 01. イントロダクション
02. 線形代数（１）-- ベクトルと行列
03. 線形代数（２）-- 行列式の計算
04. 線形代数（３）-- 固有値と固有ベクトル
05. 情報検索（１）-- ブーリアンモデル
06. 情報検索（２）-- ベクトル空間モデル
07. 情報検索（３）-- PageRankのアルゴリズム
08. ネットワーク（１）-- ネットワークの構造
09. ネットワーク（２）-- ネットワークの分類
10. ネットワーク（３）-- ネットワーク上の拡散現象
11. 量子計算（１）-- 量子コンピュータ
12. 量子計算（２）-- 量子暗号
13. 量子計算（３）-- 量子アルゴリズム
14. 事例研究
15. 中間まとめ
16. 数理モデルの解析（１）-- 社会現象
17. 数理モデルの解析（２）-- 自然現象
18. 数理モデルの解析（３）-- その他の現象
19. 微分積分（１）-- 導関数と微分公式
20. 微分積分（２）-- 不定積分と定積分
21. 微分積分（３）-- 微分と積分の関係
22. 微分方程式（１）-- 常微分方程式
23. 微分方程式（２）-- 偏微分方程式
24. 微分方程式（３）-- ユークリッド空間上の拡散現象
25. シミュレーション（１）-- 拡散現象
26. シミュレーション（２）-- モンテカルロ法
27. シミュレーション（３）-- エージェントモデル
28. 人工知能（１）-- 戦略ゲームのアルゴリズム
29. 人工知能（２）-- 自然言語処理
30. まとめ
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| ５．利用教科書 Textbook(s) |
No. | 書名
(Title) | 出版社
(Publisher) | 著者
(Author) | ISBN番号
(ISBN) | 発刊年
(pub,year) |
1 | | | | | |
2 | | | | | |
| ６．参考書 Reference Book(s) |
No. | 書名
(Title) | 出版社
(Publisher) | 著者
(Author) | ISBN番号
(ISBN) | 発刊年
(pub,year) |
1 | | | | | |
2 | | | | | |
3 | | | | | |
4 | | | | | |
5 | | | | | |
| ※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books |
| 授業で使用する教科書・参考書は、初回授業時（イントロダクション）に指示する。
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| ７．準備学習（予習・復習） Expected Work outside of Class | 時間 |
| 事前に指定された文献および関連論文を読むとともに、講義内容を理解するために復習することが求められる。その際、大学図書館を活用し、学術論文や雑誌（データベース・電子ジャーナル）など様々な資料を収集し学習すると良い。その他、授業時に適宜指示する。
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| ８．フィードバック Instructor Feedback |
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| ９．評価の方法・基準 Criteria for Evaluation |
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| １０．学習の到達目標 The Main Goals of Course |
| 数理モデルを構築し、適切な手法を用いて解析できるようになる。
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| １１．その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students |
| 数学に関する予備知識は、受講者の学習経験に応じて柔軟に対応する。
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