学部授業科目

数理の学生が履修できる主な科目です。(カリキュラムツリーpdfファイル)

標準的な履修科目です。(履修モデルpdfファイル)

　

	1年次	2年次	3年次	4年次
基礎教育科目	●基礎数学Ⅰ ●基礎数学Ⅱ ●基礎数学Ⅲ ●基礎数学Ⅳ ●基礎物理学Ⅰ ●基礎物理学実験 ●情報処理の技法 ◎基礎化学Ⅰ	●基礎数学Ⅴ ●基礎物理学Ⅱ ◎基礎物理学Ⅲ
数理科学コース専門科目	◎集合と論理	●代数学Ⅰ ●幾何学Ⅰ ●解析学Ⅰ ●数学演習Ⅰ ●数学演習Ⅱ ●電磁気学 ●解析力学 ◎物理数学 ◎代数学Ⅱ ◎解析学Ⅱ	●量子力学演習 ●数理科学実験 ◎代数学Ⅲ ◎幾何学Ⅱ ◎幾何学Ⅲ ◎解析学Ⅲ ◎積分論 ◎量子力学Ⅱ ◎熱統計力学 ◎数学セミナー ◎計算機科学セミナー ◎理論物理学セミナー	●外国文献購読 ●研究プロポーザル ●卒業課題研究 ◎量子数理物理学概論
コース共通科目	●プログラミング実習Ⅰ	●プログラミング実習Ⅱ ◎離散数学Ⅰ ◎離散数学Ⅱ ◎計算論Ⅰ ○プログラミング実習Ⅲ ○データ構造とアルゴリズムⅠ ○データ構造とアルゴリズムⅡ ○システムプログラム	●量子力学Ⅰ ◎物性物理学 ◎複素解析 ◎微分方程式 ◎計算論Ⅱ ◎情報セキュリティ ○プログラミング実習Ⅳ ○データベース基礎 ○数理計画法 ○数値計算 ○ソフトウェア工学	○情報ネットワーク学 ○情報通信とネットワーク基礎 ○情報理論と符号理論Ⅰ ○情報理論と符号理論Ⅱ
学部共通科目	○テクノキャリアゼミ ○科学英語Ⅰ	○インターンシップⅠ ○科学英語Ⅱ	◎TOEIC演習
			◎確率統計 ◎テクニカルコミュニケーション ○インターンシップⅡ ○科学英語Ⅲ	○応用物理概論 ○科学英語Ⅳ

●必修科目 ◎選択必修科目 ○選択科目

　
カリキュラムの特徴

1. 数理科学コースでは離散系数学，連続系数学，理論物理学などの数理科学分野の学習をつうじて，数学的・物理学的な視点からものごとを捉えて考える思考力と，そこから生み出される発想を研究や開発に結びつける構成力をもった人材の育成を目指します。
2. 初年次では，数理科学の各分野の専門科目を学習する上で必要となる基礎を学び，これらの学問分野が理工学全般で果たす役割についての理解を深めます。また，情報処理に関する基礎的な技術を身につけます。
3. 2年次では，数理科学の各分野における基本的な考え方を学び，論理的に考え話す習慣を身につけます。双方向教育による実習科目において，説明する技術，資料を調査する技術，書く技術を学ぶことができます。
4. 3年次では，数学構造を厳密に取り扱う方法や論法，量子論的な力学の学習や物質構造・物理現象の模型（物理模型）の解析法や解釈，情報通信技術の理論的基礎などの学習を通じて数理科学の各分野における専門知識を深めます。
5. 4年次では，主に研究プロポーザルや卒業課題研究などにおいて専門性の高い項目を学びながら各分野における独自の手法や考え方に習熟し，これまでに身につけた専門知識を応用する力を涵養します。

数理科学コースの学生と教員は質問教室に協力しています。

　おもに，1・2年生で学ぶ数学の基礎（微分積分学，線形代数学）について，授業でわからなかったことを先生や先輩に相談したり，友人との共同学習，自主学習を行う場を，毎週定期的に開催しています。数理科学コースの教員に加え，数理科学コースの大学院生，学部生が後輩の相談に乗ります。毎年，理工学部，国際資源学部の多くの学生が，この教室を利用しています。

　この教室では，答えを教えるのではなく一緒に考えることを目指しているので，参加する数理科学コースの学生にとっては，後輩の相談に乗りながら自分自身の理解を深めたり，自分の考えを伝える勉強の機会にもなっています。

　例年は対面で行いますが，2020年度，2021年度は対面開催を縮小し，代わりにオンラインでの開催，ウェブ掲示板での質問投稿と回答を行いました。

　全学部を対象にデータサイエンスに関する質問教室を定期的に行なっています。特に全学部で行なわれている基礎データサイエンス学、データサイエンス学入門の授業についての質問が出来ます。これらの授業は計算機ソフトを使って実際にデータ分析を行ないますが、パソコン操作が苦手な学生も問題なく授業についてこられるように対応しています。今まで習った数学の知識を使ってデータからどんなことを知りたいのかを考え、実際にパソコンで分析することができるようになりとても楽しい体験が出来ますよ。また、補助員として数理科学コースの大学院生も参加しており、データサイエンスの勉強の質問だけでなく数学、物理や数理科学コースの大学院生の生活についてなど様々な話が聞くことができます。
　また、全学部が参加しており、この質問教室に参加できない学生のために、オンラインで質問掲示板を用意しています。基礎データサイエンス学、データサイエンス学入門の授業では今まで数学などで習ったことを使い、さらに新たなこともたくさん学びますが、そこで出た細かな疑問にも対応されています。