解析学Ⅰ・Ⅱ
高校数学で学んだ１変数関数の「微分法」と「積分法」について、より理論的かつ体系的な理解を深めます。そのために、関数の「極限」（ある値に限りなく近づく）という概念について詳しく学びます。この授業で学ぶ内容は、微分方程式・確率・統計などの解析学分野のみならず、物理学や機械学習などにも応用されます。
解析学基礎演習Ⅰ・Ⅱ
解析学Ⅰの授業内容について、問題演習とグループワークによって主体的に理解を深めます。特にグループワークでは、学生同士で小グループを作り、提示された問題に対する解決策について話し合い、その結果を発表します。他の学生の意見を聞くことで、自分には思いつかなかった考え方などを知ることができます。
数理統計学Ⅰ・Ⅱ
近年、発展の著しいAI・機械学習やデータサイエンスの基礎となる数学理論について学びます。春学期は確率論について、確率の性質、確率分布、極限定理などについて学び、秋学期は統計学について、データの読み取り方、統計的推定、仮説検定などについて理解を深めます。身近な例や学問の歴史についても紹介します。
主な研究分野
非線形偏微分方程式と自然現象・社会現象を表す数理モデルについて研究しています。特に興味があるのは「拡散現象」です。世の中には、熱伝導や物質の濃度変化、人や生物の移動、情報の伝播など、多くの拡散現象が存在します。これらの拡散現象の謎や仕組みを解明するために、それぞれに適した数理モデルを作り、数理解析を行っています。例えば、上記の拡散現象は全て「反応拡散方程式」という微分方程式で表すことができます。この反応拡散方程式に対して、まだ知られていない解の存在や挙動、解の性質を導き出すことができれば、拡散現象について深く理解することができます。複雑かつ多様な拡散現象に対処するために、確率、統計、機械学習で表される数理モデルの研究や数値シミュレーションの開発にも取り組んでいます。
ひとこと
同級生や先輩・後輩、教員と共に数学について考え、議論するうちに、数学の奥深さや想像以上の可能性、社会における実用性を実感するようになるでしょう。「数学が好き」で入学した学生の皆さんが、何よりも「数学を楽しく学べる」ように、サポートします。
