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東京女子大学

数理科学科

情報理学専攻

コンピュータを駆使して自然現象の解明や
社会現象の分析ができる力を身に付けます

情報理学専攻では、現代の高度な情報化社会において必要とされる情報科学の修得だけではなく、数学や自然科学の基礎のうえに自然現象や社会現象のモデルをつくり、コンピュータを用いたシミュレーションを行う教育を進めています。そこには「いかなる学問にも数理的能力は必要」という、第2代学長・安井てつの信念のもとに数学専攻部として創設された数理学科の伝統が息づいています。論理的な思考力を身につけ、現代のICT(情報通信技術)社会で活躍できる人材を育成します。

学べること
コンピュータ・シミュレーション / アルゴリズム / 情報ネットワーク / プログラミング / 数理モデル / 物理学 / 化学 / 生物学 / 自然科学 / 情報科学

専門分野

  • 情報科学

    アルゴリズムとデータ構造、プログラミング、ネットワーク、シミュレーションなどについて学びます。

  • 自然科学

    物理・化学・生物の基礎、特に応用数理学的な側面を中心に学びます。

学びのポイント

  • 01

    情報科学と応用数理学を学びます

    情報科学で学ぶ数理モデルの扱うテーマは、自然現象や身の回りの社会現象です。また、コンピュータには数学が深く関係しています。応用数理学(自然科学)や数学の基礎を身につけられる環境を活かして、ツールとしてのコンピュータ操作だけではなく、基礎理論からしっかりと情報科学を学ぶことができます。

  • 02

    実際に情報技術を活用できる能力を養います

    コンピュータに関する基礎事項の学習、プログラム作成、ネットワーク設計などの実習を行い、情報科学の理論だけではなく実際に情報技術を使うことのできる力を養います。また、数理的アプローチによる数値シミュレーションの講義も充実しています。

  • 特色

    • 情報科学に重点を置いたカリキュラムです。
    • シミュレーション科目が充実しています。
    • 基礎的な数学、自然科学の理解に基づく数理モデルが学べます。
  • 身につく力

    • 情報科学の基本原理と応用を深く理解する力
    • 情報科学を活用した問題分析・解決能力
    • 数理的思考力に支えられた柔軟な応用力

カリキュラム

4年間のカリキュラム概要

  • 1年次

    すべての理工学分野の基礎である微分積分、線形代数を学びます。

  • 2年次

    情報科学の基礎となる科目を学び、理解を深めます。

  • 3年次

    情報科学の専門的な内容を学び、卒業研究の基礎を固めます。興味に応じて応用数理学(自然科学)も学べます。

  • 4年次

    ゼミで輪講や実習を行い、専門の知識を確固たるものとして、卒業研究を行います。

主な授業内容

  • ◆数理科学シミュレーション

    シミュレーションAⅠ・AⅡ

    自然現象などを方程式で記述することをモデル化と呼び、さらにその方程式をコンピュータを用いて解くことにより、その現象のシミュレーションを行うことを数値シミュレーションといいます。本講義では、数理モデルと数値シミュレーションの基本について学びます。

  • シミュレーションBⅠ・BⅡ

    コンピュータ・シミュレーションは、自然現象や社会現象を解析・理解するうえで重要です。身近な問題を取り上げ、講義とコンピュータによる実習を通して、現象がどのように数理的にモデル化されるか、そしてコンピュータによる解析でどのような知見が得られるかということを学びます。

  • ◆アルゴリズム

    アルゴリズムとデータ構造

    よいプログラムを作成するためには、適切なアルゴリズムとデータ構造を選択する必要があります。そのため、リストや木などを用いた基本的データ構造、整列や探索などの基本的アルゴリズムとその計算量などについて、コンピュータを用いた演習を交えながら講義します。基本事項の習熟に重点を置いています。

  • 計算幾何学

    幾何学的な問題を解くために効率の良いアルゴリズムやデータ構造を見つけ問題を解くのが計算幾何学です。この分野で扱われているさまざまな問題のうち、ボロノイ図、美術館監視問題、最短路問題など代表的な問題を取り上げ、最適解を得るためのさまざまなアルゴリズムについて説明します。

  • ◆情報ネットワーク

    ネットワークⅠ・Ⅱ

    普段、何気なく使っているコンピュータがネットワークで結ばれることにより、どのようなことができるようになるのか、メールはどのような方法で送受信されるのか、Webページはどのようにして表示されるのかということを含め、ネットワークシステムの基礎およびそれを支える数理について学びます。

  • ◆情報数理学

    数値計算

    コンピュータを用いて数学の問題を解くための方法を学びます。問題(方程式)が大規模化・複雑化すると、手計算で厳密に解くことが難しくなります。そのような場合でも、数値計算を用いると問題の厳密な解に近い値を得ることができます。これは、より複雑なコンピュータ・シミュレーションの基礎となります。

  • ◆サイエンスリテラシー

    物理学概論

    自然現象を客観的に基本法則に基づいて理解しようとする物理学の考え方についての講義です。力を受けた物体がどのように運動するかを考え、波の現象、熱・温度とは何か、についても解説します。また、日常生活でなじみ深い電気や磁気に関わる現象について考え、極微の世界、広大な宇宙の果てまでを記述する物理学の基本的事項になじむことが目標です。

  • 生物学概論

    生命現象について、さまざまな生物に共通する面に重点をおいて、基礎的な知識の理解を目指します。細胞の構造と機能、物質代謝、生殖と発生、遺伝、環境に対する反応と調節など、広範な話題を取り上げます。座学に加えて数回の実験・観察も行います。

  • 化学概論

    化学は物質の多様性を扱う学問ですが、暗記科目ではありません。大学以降で学ぶ現代化学は、ミクロ世界の基本法則である量子力学と統計力学に立脚し、数学やコンピューターシミュレーションが活躍します。これらへの橋渡しとなるような講義に加え、数回の実験とコンピューター実習を行います。

  • ◆応用数理学

    数理生物学

    数学的手法を用いて生命現象を研究する分野の講義です。この科目では、数理生物学の基本的考え方や方法について理解することを目標とします。授業では、特に個体群生態学に関して、単一個体群の動態、複数個体群の関係、個体群管理などに関する数理モデルについて概説します。

  • 量子力学

    量子物理学は電子機器などを可能にし、現代物理学の中心のひとつとなっています。これを入門から平易に述べます。ミクロの世界では、光も電子も波と粒子の両方の性質を同時に示します。確率解釈を中心とする量子物理学の基本概念に到達することを目標とします。

主な演習授業

東京女子大学では、特色ある多彩な演習授業を1年次より履修します。
少人数クラスを基本とし、討論や研究発表を行う演習形式の授業を通して、異なる意見と向き合い、協働して問題解決に当たるなど、自ら学び考える力を養います。

2020年度
卒業研究題目より

  • 顔認識による授業の出席確認プログラムの作成
  • 味覚と嗅覚の分子メカニズムに関する分子シミュレーション
  • 表情推定・機械学習を利用した音楽推薦システム
  • 畳み込みニューラルネットワークを用いた歩行者分岐方向の予測モデル
  • 実世界データを対象としたネットワークシステム
  • ラフ集合束を用いた認知システムの解析
  • 適応的ランダムブーリアンネットワーク
  • 感染症伝播の確率シミュレーション
  • 大統一理論、ゲージ理論、クォークとレプトン
  • 身の周りの物理現象
  • スーパーカミオカンデ —ガドリニウム実験—
  • カテキン類の抗酸化作用に関する量子化学計算
  • 体内時計の周期的振動のメカニズム:セロトニン —メラトニンダイナミクス—
  • 性転換魚と雌雄異体魚は一定環境下でどちらが有利であるか
  • セキセイインコの雄の形質と雌の選択性の進化

専任教員

資格・進路

  • 取得可能な資格

    情報理学専攻の学生は、所定の課程を修了することで、以下の資格を取得できます。

    • 教育職員免許状(一種免許)

      中学校(数学)
      高等学校(数学・情報)

    • 学芸員

  • 卒業後の進路

    • 業界

      メーカー / IT / コンサル / マスコミ / 進学 など

    • 進路先

      キヤノン / 日産自動車 / 富士通 / アクセンチュア / 朝日新聞社 / 東京大学大学院 など

情報理学専攻の
先輩の声