東京工業大学 入学案内2017

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情報理工学院「情報理工学院」で知る。一流の知識に触れる。数理・計算科学系 受入可能人数は、第1類から37名です。岸本 祥吾 さん　修士2年（2015年度）研究内容主な授業科目東工大「知識の箱」【講義科目】応用微分積分／集合と位相第一・第二／代数系／複素解析／応用線形代数／確率論基礎／数理統計学／アルゴリズムとデータ構造／計算機科学概論／プログラミング 第一・第二／オートマトンと数理言語論／計算機システム／ベクトル解析と関数解析／応用微分方程式論／離散構造／ 数値解析学／数理最適化／組合せアルゴリズム／マルコフ解析／データ解析／モデリングの数理／情報理論／数理論理学／計算の理論／プログラミング言語処理系／オペレーティングシステム等【演習科目】集合と位相演習第一・第二／研究プロジェクト／学士特定課題研究／学士特定課題プロジェクト現代社会は情報化社会といわれ、多種多様な情報が社会のすみずみに深い影響を及ぼしています。数理・計算科学系では、そのような情報を科学的なアプローチで扱う方法を学修します。具体的には、コンピュータを使った新しい数学を駆使するアプローチ、現実の諸問題を数理モデルに基づいて解決するアプローチ、そしてコンピュータ・サイエンス、つまり情報処理を「計算」としてとらえるアプローチと、実際にそれを実行するコンピュータ・システムの設計方法を学びます。これら専門知識に裏付けられた手法を駆使して課題を解決することによって、国際的に活躍できる人材を養成することを目的としています。数理科学と計算機科学を学修し、情報化社会における複雑な課題の本質を論理的・数学的に理解する。数理・計算科学系の専門教育で扱う3つのアプローチ（数学分野、応用数理分野、計算機分野）における先端的な課題について研究を進めています。具体的には、数学分野では、多様体や特異点の解析、トポロジー、微分幾何学、微分方程式等の基礎理論とその数理的な展開を研究しています。応用数理分野では、確率論や統計、数理最適化の基礎理論やファイナンス理論、データ解析、統計物理学等の研究を行っています。計算機分野では、暗号理論、数理論理学、計算複雑さ等の理論計算機科学の研究から、実践的なプログラミング言語やスーパーコンピュータの高性能計算の設計手法等に関わる研究をしています。いずれも世界の最先端での研究であり、国際的にも高い評価を得ています。また、常に海外から研究員を迎え入れており、国際的な雰囲気の中で研究しています。学生も新しい研究テーマに触れることで、活発に研究を進めています。放射線治療に関連した最適化問題について研究。がん治療の一つである放射線治療で、良い治療を遂行するための機器の動かし方を考えると、最適化問題に定式化されます。しかし、この最適化問題は計算機でも難しいため、問題の数理的な性質をとらえて良好な解を得る手法を考えています。良い結果が出ずに苦しんだ後に、よさそうな方針を思い付いてそれを実装・確認をして良い結果が出ると、とてもうれしく、その一連の流れが楽しいですね。情報工学系 Department of Computer Science受入可能人数は、第5類から64名です。研究内容主な授業科目細包 愛子 さん　修士2年（2015年度）東工大「知識の箱」【講義科目】手続き型プログラミング基礎／確率論・統計学／論理回路理論／関数型プログラミング／データ構造とアルゴリズム／人工知能／オブジェクト指向プログラミング／データベース／システムプログラミング／コンピュータネットワーク／生命情報解析／並列プログラミング／数値計算法／コンピュータアーキテクチャ／システムソフトウェア／コンパイラ構成／システム制御／情報工学英語プレゼンテーション等【演習科目】システム設計演習／システム構築演習【実験科目】研究プロジェクト／学士特定課題研究／学士特定課題プロジェクト情報工学系では、情報に関する体系化した理論から、ソフトウェア、ハードウェア、マルチメディア、人工知能、生命情報解析等の幅広い専門知識を修得します。プログラミングの方法を覚えて、単なるコンピュータの使い手になることを目指すものではなく、今や社会システムの全てに取り込まれているコンピュータに関する技術を原理から深く理解し、新しい情報システムをモデリングする技術、複雑なソフトウェアを効率的に開発する技術、大量のデータから必要な情報を抽出する技術、人とコンピュータの知的インタフェース技術、物体や自然言語を高度に認識する技術、生命に関する情報を解析する技術、といった最先端の分野において世界を先導する研究者・技術者として活躍できる人材を養成します。豊かな未来社会を築くことを目指し、コンピュータに関する幅広い専門知識を身に付ける。コンピュータとネットワークの発展と実世界活用を目指した情報工学の技術について、幅広い分野の先端的な研究を進めています。具体的には、省電力で高速なコンピュータをつくるためのアーキテクチャ、ビッグデータと呼ばれる大量データを蓄積して活用するためのデータベースや検索エンジン、複雑なプログラムを誤りなく作成し、変更や再利用を容易にするためのプログラミング言語やソフトウェア工学、コンピュータを使いやすくするためのコンピュータグラフィックスやユーザインタフェース等について研究しています。また、言葉、音声、画像を理解して活用するための自然言語処理やマルチメディア情報処理、人間の賢さをコンピュータで実現する人工知能や機械学習、生物・医学データを解析することで新たな薬の開発や生命現象の解明を行うバイオインフォマティクス、経済や社会現象を予測する社会システム学等の研究も進めています。今後、情報技術の発展に寄与する一人になりたい。ネット上にある様々な情報からつながりが密な部分を抽出し、その密な部分（コミュニティ）がどういうものかを自動的に説明する手法を研究しています。広く言えばデータマイニングの一部。ビッグデータやデータマイニングという言葉をよく聞くようになり、様々なところで活用されていますが、私の研究が今まで得られなかった、見落とされていた知識を拾い上げる手助けになれば嬉しいです。Department of Mathematical and Computing Science28

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