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21世紀は、まさに数理科学の時代と言えます。社会

に現れるこれらの複雑現象の解明に向けて、絶え間な

く発展進化している現代数学に強い期待が寄せられ

ており、社会の現実的な問題を多元的な視野で科学的

に解決する数理科学が重要な役割を果たさなければ

なりません。

先端数理科学研究科では、先端的な数理科学に寄せ

られる多元的ニーズに応え、文理融合・領域横断型の

教育研究を目指して、2017年度より3専攻の体制とな

りました。すなわち、数学的基盤をもとに複雑な社会

現象や生命現象などを数理的に理解し解明する「現象

数理学専攻」に加えて、人に物質的豊かさのみならず

精神的豊かさをも与え、人の感性や心理を表す数理モ

デルの構築とそれらを考慮した情報メディアシステ

ム、ヒューマンインタフェースをデザインする「先端

メディアサイエンス専攻」、持続可能な社会の実現に

向けて、その基盤を支える高度かつ柔軟なネットワー

クシステムの立案と構築をする「ネットワークデザイ

ン専攻」を設置します。

先端的な数理科学に関する3つの専攻は、「社会に貢

献する数理科学の創造、展開、発信」という共通の理念

のもと、互いに協力してグローバル化する社会と正面

から向き合い教育と研究を行います。これらを通じ

て、社会の持続的発展と文化・福祉の向上に寄与し、

21世紀における「知識基盤社会」の構築に資するとと

もに、次代を担う教育研究の拠点を目指します。

【博士前期課程】　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士前期課程は、社会の諸分野における複雑なシステムを解明することにより、｢社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を実践していくために、主に次のような資質や意欲を持つ学生を積極的に受け入れます。

▲

現象解明に知的好奇心を持って学習・研究に積極的に取り組もうとする者。

▲

数理的な知識や論理的思考力を生かして専門職業人を目指すという強い意欲を持ち、活躍を目指す者。

　以上の求める学生像に基づき、学内選考入学試験、一般入学試験、外国人留学生入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。　なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、数学、数理科学に関する理工系大学の学士課程までに学ぶ基礎学力を身に付けていること。

▲

出身学部にとらわれることなく、特定分野における十分な基礎学力を有していることに加え、数理科学を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

【博士後期課程】　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士後期課程は、社会の諸分野における複雑なシステムを解明することにより、｢社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を実践していくために、主に次のような資質や意欲を持つ学生を積極的に受け入れます。

▲


▲

数理的な知識や論理的思考力を生かして社会において指導的役割を果たせる研究者や極めて高度な専門職業人を目指すという強い意欲を持ち、国際的なレベルでの活躍を目指す者。

　以上の求める学生像に基づき、研究計画プレゼンテーション方式によるＡ方式入学試験及び海外渡日前方式によるＢ方式入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。

　なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、数学、数理科学に関する理工系大学の修士課程までに学ぶ学力を身に付けていること。

▲

出身学部・研究科にとらわれることなく、特定分野における十分な学力を有していることに加え、数理科学を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

先端数理科学研究科は、「社会に貢献する数理科学の創造、展開及び発信」という共通の理念の下、社会に現れる複雑な諸問題に向き合い、問題の本質を同定する洞察力と現実的な問題解決能力を身につけ、主体的に新分野を開拓する独創力がある人材の育成を目指す。

先端数理科学研究科の人材養成その他教育研究上の目的

現象数理学専攻では、「社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を目指す文理融合・領域横断型の教育研究を展開することにより、自然、社会、生物等に現れる複雑なシステムを先端的な数理科学を用いて解明し、これを社会に還元することにより社会イノベーションの実現を図り、人類の福祉の向上に寄与することを目的とする。この理念の下に、本専攻は、高度で幅広い数理科学的素養を身につけ、様々な現象とのインタフェースとなって数学と諸科学の掛け橋を構築する力を持った国際的に活躍できる人材の育成を目指す。博士前期課程では、数学と諸科学の融合を目指す現象数理学的思考及び技術を身につけた研究者又は高度専門職業人を育成する。博士後期課程では、博士前期課程の人材養成の目的を踏まえつつ、更に研究者として自立して研究活動を行いうる人材を育成する。

現象数理学専攻の人材養成その他教育研究上の目的

先端メディアサイエンス専攻では、数理科学的なアプローチで先端メディア技術を実現し、人に満足感や面白さ等の精神的豊かさを与えて、社会文化の発展に寄与し、人の心を動かす新しい情報学の世界的な教育研究拠点を目指す。博士前期課程では、数理科学的素養と情報科学の基礎理論を身につけ、多様な情報システムを自在にプログラミングできる技術を備えて、人の感性や心理を考慮した情報メディアシステムの研究開発、企画及び構築を行うＩＴ技術者並びにヒューマンインタフェースをデザインする人材を育成する。博士後期課程では、高い独創性を兼ね備えて、情報メディアの先端をリードする研究者及び高度専門職業人を育成する。

先端メディアサイエンス専攻の人材養成その他教育研究上の目的

ネットワークデザイン専攻では、様々な形態で時代とともに変遷していくネットワークを、工学的な視点から運用、計画及び解析することができる人材を育成する。また、現代社会においてネットワークは種々のものを繋ぐことによって、新たな付加価値を創造する特性があることから、本専攻ではネットワークにおけるユーザの行動パターン、ユーザ満足度、ビジネスモデルに対して分析力を持った人材を育てる。博士前期課程では、持続可能な社会の基盤を支えるネットワークシステムの運用及び計画を行う高度な専門力を持った視野の広い技術者を育成する。博士後期課程では、主体的に新分野を開拓する独創力があり、国際的に活躍するグローバルな人材を育成する。

ネットワークデザイン専攻の人材養成その他教育研究上の目的

入学者受入方針 Admission Policy

【博士前期課程】　先端数理科学研究科先端メディアサイエンス専攻博士前期課程は、数理科学的なアプローチで先端メディア技術を実現し、人に満足感や面白さ等の精神的豊かさを与えて、社会文化の発展に寄与し、人の心を動かす新しい情報学の世界的な教育研究拠点を目指しています。そのために、主に次のような資質や意欲を持つ学生を積極的に受け入れます。

▲

人の感性や心理を考慮した情報メディアシステムに知的好奇心を持って学習・研究に積極的に取り組もうとする者。

▲



▲

国内外を問わず、数学、情報技術、プログラミング能力に関する理工系大学の学士課程までに学ぶ基礎学力を身に付けていること。

▲

出身学部にとらわれることなく、特定分野における十分な基礎学力を有していることに加え、数理科学および情報科学を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

【博士後期課程】　先端数理科学研究科先端メディアサイエンス専攻博士後期課程は、数理科学的なアプローチで先端メディア技術を実現し、人に満足感や面白さ等の精神的豊かさを与えて、社会文化の発展に寄与し、人の心を動かす新しい情報学の世界的な教育研究拠点を目指しています。その為に主に次のような資質や意欲を持つ学生を積極的に受け入れます。

▲


▲


　以上の求める学生像に基づき、研究計画プレゼンテーション方式による入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。　なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、数学、情報技術、プログラミング能力に関する理工系大学の修士課程までに学ぶ学力を身に付けていること。

▲

出身学部・研究科にとらわれることなく、特定分野における十分な学力を有していることに加え、数理科学およびＩＣＴを理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

▲

高い独創性を備えていること。

【博士前期課程】　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程は、IoT（Internet of Things）によるネットワーク社会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、｢コンピュータを用いたネットワーク技術の実践」を目指す。このために、主に次のような資質や意欲を持つ人材を積極的に受け入れます。

▲

ネットワークシステムに知的好奇心を持って学習・研究に積極的に取り組もうとする人。

▲

ネットワークにかかわる情報工学及び電気電子工学の融合分野の知識や論理的思考力を生かして専門職業人を目指すという強い意欲を持ち、活躍を目指す人。

　以上の求める学生像に基づき、学内選考入学試験、一般入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、情報工学及び電気電子工学に関する理工系大学の学士課程までに学ぶ基礎学力を身に付けていること。

▲

出身学部にとらわれることなく、特定分野における十分な基礎学力を有していることに加え、ネットワークにかかわる情報工学及び電気電子工学の融合分野を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

【博士後期課程】　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士後期課程は、IoT（Internet of Things）によるネットワーク社会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、｢コンピュータを用いたネットワーク技術の実践」を目指す。このために、主に次のような資質や意欲を持つ人材を積極的に受け入れます。

▲


▲

ネットワークにかかわる情報工学及び電気電子工学の融合分野の知識や論理的思考力を生かして社会において指導的役割を果たせる研究者や、極めて高度な専門職業人を目指すという強い意欲を持ち、国際的なレベルでの活躍を目指す人。

　以上の求める学生像に基づき、一般入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、情報工学及び電気電子工学に関する理工系大学の修士課程までに学ぶ学力を身に付けていること。

▲

出身学部・研究科にとらわれることなく、特定分野における十分な学力を有していることに加え、ネットワークにかかわる情報工学及び電気電子工学の融合分野を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

現象数理学専攻

入学者受入方針 Admission Policy 先端メディアサイエンス専攻

入学者受入方針 Admission Policy ネットワークデザイン専攻

社会に貢献する数理科学を目指して先端数理科学研究科

Graduate School of A

dvanced Mathem

atical Sciences

事務取扱時間

（低層棟3F）

平　日▶ 9：00 ～ 11：30

12：30 ～ 17：30

土曜日▶ 9：00 ～ 12：30

電　話▶ 03-5343-8042

Ｅメール▶

先端数理科学研究科Webページ

明治大学大学院先端数理科学研究科

[email protected]

検索

154 Meiji University Graduate School

21世紀は、まさに数理科学の時代と言えます。社会

に現れるこれらの複雑現象の解明に向けて、絶え間な

く発展進化している現代数学に強い期待が寄せられ

ており、社会の現実的な問題を多元的な視野で科学的

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なりません。

先端数理科学研究科では、先端的な数理科学に寄せ

られる多元的ニーズに応え、文理融合・領域横断型の

教育研究を目指して、2017年度より3専攻の体制とな

りました。すなわち、数学的基盤をもとに複雑な社会

現象や生命現象などを数理的に理解し解明する「現象

数理学専攻」に加えて、人に物質的豊かさのみならず

精神的豊かさをも与え、人の感性や心理を表す数理モ

デルの構築とそれらを考慮した情報メディアシステ

ム、ヒューマンインタフェースをデザインする「先端

メディアサイエンス専攻」、持続可能な社会の実現に

向けて、その基盤を支える高度かつ柔軟なネットワー

クシステムの立案と構築をする「ネットワークデザイ

ン専攻」を設置します。

先端的な数理科学に関する3つの専攻は、「社会に貢

献する数理科学の創造、展開、発信」という共通の理念

のもと、互いに協力してグローバル化する社会と正面

から向き合い教育と研究を行います。これらを通じ

て、社会の持続的発展と文化・福祉の向上に寄与し、

21世紀における「知識基盤社会」の構築に資するとと

もに、次代を担う教育研究の拠点を目指します。

【博士前期課程】　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士前期課程は、社会の諸分野における複雑なシステムを解明することにより、｢社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を実践していくために、主に次のような資質や意欲を持つ学生を積極的に受け入れます。

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国内外を問わず、数学、数理科学に関する理工系大学の学士課程までに学ぶ基礎学力を身に付けていること。

▲

出身学部にとらわれることなく、特定分野における十分な基礎学力を有していることに加え、数理科学を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

【博士後期課程】　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士後期課程は、社会の諸分野における複雑なシステムを解明することにより、｢社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を実践していくために、主に次のような資質や意欲を持つ学生を積極的に受け入れます。

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　以上の求める学生像に基づき、研究計画プレゼンテーション方式によるＡ方式入学試験及び海外渡日前方式によるＢ方式入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。

　なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、数学、数理科学に関する理工系大学の修士課程までに学ぶ学力を身に付けていること。

▲

出身学部・研究科にとらわれることなく、特定分野における十分な学力を有していることに加え、数理科学を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

先端数理科学研究科は、「社会に貢献する数理科学の創造、展開及び発信」という共通の理念の下、社会に現れる複雑な諸問題に向き合い、問題の本質を同定する洞察力と現実的な問題解決能力を身につけ、主体的に新分野を開拓する独創力がある人材の育成を目指す。

先端数理科学研究科の人材養成その他教育研究上の目的

現象数理学専攻では、「社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を目指す文理融合・領域横断型の教育研究を展開することにより、自然、社会、生物等に現れる複雑なシステムを先端的な数理科学を用いて解明し、これを社会に還元することにより社会イノベーションの実現を図り、人類の福祉の向上に寄与することを目的とする。この理念の下に、本専攻は、高度で幅広い数理科学的素養を身につけ、様々な現象とのインタフェースとなって数学と諸科学の掛け橋を構築する力を持った国際的に活躍できる人材の育成を目指す。博士前期課程では、数学と諸科学の融合を目指す現象数理学的思考及び技術を身につけた研究者又は高度専門職業人を育成する。博士後期課程では、博士前期課程の人材養成の目的を踏まえつつ、更に研究者として自立して研究活動を行いうる人材を育成する。

現象数理学専攻の人材養成その他教育研究上の目的

先端メディアサイエンス専攻では、数理科学的なアプローチで先端メディア技術を実現し、人に満足感や面白さ等の精神的豊かさを与えて、社会文化の発展に寄与し、人の心を動かす新しい情報学の世界的な教育研究拠点を目指す。博士前期課程では、数理科学的素養と情報科学の基礎理論を身につけ、多様な情報システムを自在にプログラミングできる技術を備えて、人の感性や心理を考慮した情報メディアシステムの研究開発、企画及び構築を行うＩＴ技術者並びにヒューマンインタフェースをデザインする人材を育成する。博士後期課程では、高い独創性を兼ね備えて、情報メディアの先端をリードする研究者及び高度専門職業人を育成する。

先端メディアサイエンス専攻の人材養成その他教育研究上の目的

ネットワークデザイン専攻では、様々な形態で時代とともに変遷していくネットワークを、工学的な視点から運用、計画及び解析することができる人材を育成する。また、現代社会においてネットワークは種々のものを繋ぐことによって、新たな付加価値を創造する特性があることから、本専攻ではネットワークにおけるユーザの行動パターン、ユーザ満足度、ビジネスモデルに対して分析力を持った人材を育てる。博士前期課程では、持続可能な社会の基盤を支えるネットワークシステムの運用及び計画を行う高度な専門力を持った視野の広い技術者を育成する。博士後期課程では、主体的に新分野を開拓する独創力があり、国際的に活躍するグローバルな人材を育成する。

ネットワークデザイン専攻の人材養成その他教育研究上の目的

入学者受入方針 Admission Policy

【博士前期課程】　先端数理科学研究科先端メディアサイエンス専攻博士前期課程は、数理科学的なアプローチで先端メディア技術を実現し、人に満足感や面白さ等の精神的豊かさを与えて、社会文化の発展に寄与し、人の心を動かす新しい情報学の世界的な教育研究拠点を目指しています。そのために、主に次のような資質や意欲を持つ学生を積極的に受け入れます。

▲


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国内外を問わず、数学、情報技術、プログラミング能力に関する理工系大学の学士課程までに学ぶ基礎学力を身に付けていること。

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出身学部にとらわれることなく、特定分野における十分な基礎学力を有していることに加え、数理科学および情報科学を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

【博士後期課程】　先端数理科学研究科先端メディアサイエンス専攻博士後期課程は、数理科学的なアプローチで先端メディア技術を実現し、人に満足感や面白さ等の精神的豊かさを与えて、社会文化の発展に寄与し、人の心を動かす新しい情報学の世界的な教育研究拠点を目指しています。その為に主に次のような資質や意欲を持つ学生を積極的に受け入れます。

▲


▲


　以上の求める学生像に基づき、研究計画プレゼンテーション方式による入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。　なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、数学、情報技術、プログラミング能力に関する理工系大学の修士課程までに学ぶ学力を身に付けていること。

▲

出身学部・研究科にとらわれることなく、特定分野における十分な学力を有していることに加え、数理科学およびＩＣＴを理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

▲

高い独創性を備えていること。

【博士前期課程】　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程は、IoT（Internet of Things）によるネットワーク社会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、｢コンピュータを用いたネットワーク技術の実践」を目指す。このために、主に次のような資質や意欲を持つ人材を積極的に受け入れます。

▲ネットワークシステムに知的好奇心を持って学習・研究に積極的に取り組もうとする人。

▲ネットワークにかかわる情報工学及び電気電子工学の融合分野の知識や論理的思考力を生かして専門職業人を目指すという強い意欲を持ち、活躍を目指す人。

　以上の求める学生像に基づき、学内選考入学試験、一般入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、情報工学及び電気電子工学に関する理工系大学の学士課程までに学ぶ基礎学力を身に付けていること。

▲

出身学部にとらわれることなく、特定分野における十分な基礎学力を有していることに加え、ネットワークにかかわる情報工学及び電気電子工学の融合分野を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。

【博士後期課程】　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士後期課程は、IoT（Internet of Things）によるネットワーク社会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、｢コンピュータを用いたネットワーク技術の実践」を目指す。このために、主に次のような資質や意欲を持つ人材を積極的に受け入れます。

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▲

ネットワークにかかわる情報工学及び電気電子工学の融合分野の知識や論理的思考力を生かして社会において指導的役割を果たせる研究者や、極めて高度な専門職業人を目指すという強い意欲を持ち、国際的なレベルでの活躍を目指す人。

　以上の求める学生像に基づき、一般入学試験を実施し、これらの資質や意欲を個別または総合的に判断するための入学者選抜を行ないます。なお、修得しておくべき知識等の内容・水準を以下のとおり求めます。

▲

国内外を問わず、情報工学及び電気電子工学に関する理工系大学の修士課程までに学ぶ学力を身に付けていること。

▲

出身学部・研究科にとらわれることなく、特定分野における十分な学力を有していることに加え、ネットワークにかかわる情報工学及び電気電子工学の融合分野を理解しうる素養と物事を論理的に考えることができる素地を備えていること。


入学者受入方針 Admission Policy 先端メディアサイエンス専攻

入学者受入方針 Admission Policy ネットワークデザイン専攻

社会に貢献する数理科学を目指して先端数理科学研究科

Graduate School of A

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atical Sciences

事務取扱時間

（低層棟3F）

平　日▶ 9：00 ～ 11：30

12：30 ～ 17：30

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Meiji University Graduate School 155

Meiji U

niversity Graduate School

Graduate School of Advanced M

athematical Sciences

先端数理科学研究科

現象数理学研究Ⅰ現象数理学研究Ⅱ現象数理学研究Ⅲ現象数理学研究Ⅳ現象数理学セミナー偏微分方程式特論関数解析特論データ解析特論数理生物学特論非線形力学系特論時系列解析特論現象確率論特論

数理ファイナンス特論応用幾何特論リスク解析特論Ａリスク解析特論Ｂ応用数値解析特論現象数理学演習Mathematical Sciences Integrated Lecture先端数理科学研究総合講義Ａ先端数理科学研究総合講義ＢAdvanced Writing Skills for Graduate Study in Mathematics

現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅰ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅱ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅲ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅳ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅴ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅵ現象数理学発展研究ⅠＡ現象数理学発展研究ⅠＢ現象数理学発展研究ⅡＡ現象数理学発展研究ⅡＢ現象数理学発展研究ⅢＡ現象数理学発展研究ⅢＢ

現象数理学発展研究ⅣＡ現象数理学発展研究ⅣＢ現象数理学発展研究ⅤＡ現象数理学発展研究ⅤＢ現象数理学発展研究ⅥＡ現象数理学発展研究ⅥＢ先端数理科学発展講義Ａ先端数理科学発展講義Ｂ

現象数理学のスペシャリスト育成

MIMS研究指導プログラム（標準3年間）Step.1：現象数理学横断教育プログラム

Step.2：現象数理学実践プログラム

現象のモデリングに関する基礎技術と数理解析技術の修得

実験体験の蓄積･拡充　課題の発見と問題意識の醸成実験家、実務家　観測･フィールド研究者とのコラボレーション

3班融合研究指導チームフェロー

博士（数理科学）学位授与

■ 先端数理科学研究科博士後期課程科目

■ 大学院研究科間共通科目

○現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅰ～Ⅵ○現象数理学発展研究ⅠA ～ⅥA○現象数理学発展研究ⅠB ～ⅥB

国際系科目群　│　○学術英語コミュニケーション　○英文学術論文研究方法論

学位請求論文提出･審査

シミュレーション班

数理解析班モデリング班

【単位互換・研究指導委託】

数理モデリング

数理的結果を現象に

数理的課題解決

現象を数理に

複数研究指導制現象数理学を修得するためには、研究テーマに応じて、現象の数学的記述であるモデリング、その解析であるシ

ミュレーション、数理解析の連結が不可欠です。それを効果的に実践するため、博士前期課程においては従来の講義形式による教育手法に加え、新たな教育手法である「複数研究指導制」を導入しています。また、博士後期課程においては、学生の研究テーマに応じてモデリング、シミュレーション、数理解析の分野からそれぞれ１名の教員が選出され、３名の指導教員がチームフェローとして研究指導に携わり、学生の研究活動を多面的に指導します。具体的には、現象数理学の方法論であるモデリング、シミュレーション、数理解析の分野から主分野を選択し、指導教員による指導を受け、残る２分野は先端数理科学インスティテュートからそれぞれの副指導教員を選びます。こうした複数名による研究指導体制により、複眼的視野を持つ教育指導を行います。

●博士前期課程…「複数研究指導制」　正指導教員１名および副指導教員２名による複数指導制により、広がりを持った研究指導を行います。

●博士後期課程・・・「チームフェローによる複数指導」　学生の研究テーマに応じて、モデリング・シミュレーション・数理解析の３分野から１名ずつ、合計３名の正指導教員がチームフェローを組み、多面的研究指導を行います。

現象数理学とは、「数理モデリング」の力で、複雑な現象を紐解いて真の姿を探る学問です。複雑な現象を「モデリング」により数理の言葉に置き換え、「数理解析」や「シミュレーション」を用いてモデルの性質を明らかにし、その結果をフィードバックして現象を理解するという、一連のプロセスを「数理モデリング」といいます。現象数理学専攻では、多彩な現象に触れることにより、数理モデリングの能力を培っていきます。本専攻では、「モデリング」「数理解析」「シミュレーション」をすべての研究に共通した教育の３本柱としています。モデリングで大切なことは、種々の現象に着目し、問題の本質を見抜くことです。本質を捉えたモデリングができれば、数学という道具を使って現象の仕組みを明らかにし、実社会の問題解決につなげることができます。

■ 博士後期課程の研究指導概要

■ 現象数理学専攻　カリキュラムの特色

■ 現象数理学とは

【博士前期課程】　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士前期課程は、本研究科の教育理念である、「社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を目指す文理融合・領域横断型の教育研究を展開するため、以下に示す方針に基づきカリキュラムを編成します。

▲

自然、社会、生物等における諸現象を数理的観点から研究する現象数理教育に重点を置き、「モデリング」、「数理解析」、「シミュレーション」をキーワードとした教育課程を編成します。

▲

数学・数理科学と他分野をつなぐインターフェイスとなるために必要な素養である、「学問（数理科学）と実社会（現象）とは乖離したものではないが、直接的には繋がっていないことの理解」を促し、ゆえに現象をモデル化するという現象数理学の本質的な部分を重視した教育を行ないます。

▲

主指導教員及び副指導教員からなる複数指導教員制を構築することにより、学生に複眼的視野を持った研究指導を行ないます。

【博士後期課程】　　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士後期課程は、本研究科の教育理念である、「社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を目指す文理融合・領域横断型の教育研究を展開するため、以下に示す方針に基づきカリキュラムを編成します。

▲

自然、社会、生物等における諸現象を更に高度な数理的観点から研究する現象数理教育に重点を置きつつ、自己の研究についてのマネジメント能力の育成に主眼をおいた教育を行ないます。

▲

チームフェローによる複数指導教員制を構築することにより、「モデリング」、「数理解析」、「シミュレーション」を融合した多面的研究指導を行ないます。

Diploma Policy学位授与方針【博士前期課程】　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士前期課程は、自然、社会、生物等に現れる複雑なシステムを先端的な数理科学を用いて解明し、これを社会に還元することにより社会イノベーションの実現を図り、人類の福祉の向上に寄与することを目指しています。このことを踏まえ、博士前期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、修士（数理科学）の学位を授与します。

▲

現象数理学的思考力を社会に還元する意欲を有し、現象を数理科学を通して理解できる能力。

【博士後期課程】　　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士後期課程は、自然、社会、生物等に現れる複雑なシステムを先端的な数理科学を用いて解明し、これを社会に還元することにより社会イノベーションの実現を図り、人類の福祉の向上に寄与することを目指しています。このことを踏まえ、博士後期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、博士（数理科学）の学位を授与します。

▲

現象数理学的思考力及び技術力を駆使し、自立した研究者として研究活動を遂行できる能力。

▲

高度で幅広い数理科学的素養を身につけ、様々な現象とのインターフェイスとなって数学と諸科学の掛け橋を構築する力量を持ち、国際的にも活躍できる能力。

Curriculum Policy教育課程編成・実施方針

■ 博士前期課程 ■ 博士後期課程

設置科目


広島大学大学院数理分子生命理学専攻博士後期課程

静岡大学大学院自然科学系教育部（※後期3年の博士課程）

龍谷大学大学院数理情報専攻博士後期課程



現象数理学研究Ⅰ現象数理学研究Ⅱ現象数理学研究Ⅲ現象数理学研究Ⅳ現象数理学セミナー偏微分方程式特論関数解析特論データ解析特論数理生物学特論非線形力学系特論時系列解析特論現象確率論特論

数理ファイナンス特論応用幾何特論リスク解析特論Ａリスク解析特論Ｂ応用数値解析特論現象数理学演習Mathematical Sciences Integrated Lecture先端数理科学研究総合講義Ａ先端数理科学研究総合講義ＢAdvanced Writing Skills for Graduate Study in Mathematics

現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅰ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅱ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅲ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅳ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅴ現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅵ現象数理学発展研究ⅠＡ現象数理学発展研究ⅠＢ現象数理学発展研究ⅡＡ現象数理学発展研究ⅡＢ現象数理学発展研究ⅢＡ現象数理学発展研究ⅢＢ

現象数理学発展研究ⅣＡ現象数理学発展研究ⅣＢ現象数理学発展研究ⅤＡ現象数理学発展研究ⅤＢ現象数理学発展研究ⅥＡ現象数理学発展研究ⅥＢ先端数理科学発展講義Ａ先端数理科学発展講義Ｂ

現象数理学のスペシャリスト育成

MIMS研究指導プログラム（標準3年間）Step.1：現象数理学横断教育プログラム

Step.2：現象数理学実践プログラム

現象のモデリングに関する基礎技術と数理解析技術の修得

実験体験の蓄積･拡充　課題の発見と問題意識の醸成実験家、実務家　観測･フィールド研究者とのコラボレーション

3班融合研究指導チームフェロー

博士（数理科学）学位授与

■ 先端数理科学研究科博士後期課程科目

■ 大学院研究科間共通科目

○現象数理学提案型プロジェクト研究Ⅰ～Ⅵ○現象数理学発展研究ⅠA ～ⅥA○現象数理学発展研究ⅠB ～ⅥB

国際系科目群　│　○学術英語コミュニケーション　○英文学術論文研究方法論

学位請求論文提出･審査

シミュレーション班

数理解析班モデリング班

【単位互換・研究指導委託】

数理モデリング

数理的結果を現象に

数理的課題解決

現象を数理に

複数研究指導制現象数理学を修得するためには、研究テーマに応じて、現象の数学的記述であるモデリング、その解析であるシ

ミュレーション、数理解析の連結が不可欠です。それを効果的に実践するため、博士前期課程においては従来の講義形式による教育手法に加え、新たな教育手法である「複数研究指導制」を導入しています。また、博士後期課程においては、学生の研究テーマに応じてモデリング、シミュレーション、数理解析の分野からそれぞれ１名の教員が選出され、３名の指導教員がチームフェローとして研究指導に携わり、学生の研究活動を多面的に指導します。具体的には、現象数理学の方法論であるモデリング、シミュレーション、数理解析の分野から主分野を選択し、指導教員による指導を受け、残る２分野は先端数理科学インスティテュートからそれぞれの副指導教員を選びます。こうした複数名による研究指導体制により、複眼的視野を持つ教育指導を行います。

●博士前期課程…「複数研究指導制」　正指導教員１名および副指導教員２名による複数指導制により、広がりを持った研究指導を行います。

●博士後期課程・・・「チームフェローによる複数指導」　学生の研究テーマに応じて、モデリング・シミュレーション・数理解析の３分野から１名ずつ、合計３名の正指導教員がチームフェローを組み、多面的研究指導を行います。

現象数理学とは、「数理モデリング」の力で、複雑な現象を紐解いて真の姿を探る学問です。複雑な現象を「モデリング」により数理の言葉に置き換え、「数理解析」や「シミュレーション」を用いてモデルの性質を明らかにし、その結果をフィードバックして現象を理解するという、一連のプロセスを「数理モデリング」といいます。現象数理学専攻では、多彩な現象に触れることにより、数理モデリングの能力を培っていきます。本専攻では、「モデリング」「数理解析」「シミュレーション」をすべての研究に共通した教育の３本柱としています。モデリングで大切なことは、種々の現象に着目し、問題の本質を見抜くことです。本質を捉えたモデリングができれば、数学という道具を使って現象の仕組みを明らかにし、実社会の問題解決につなげることができます。

■ 博士後期課程の研究指導概要

■ 現象数理学専攻　カリキュラムの特色

■ 現象数理学とは

【博士前期課程】　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士前期課程は、本研究科の教育理念である、「社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を目指す文理融合・領域横断型の教育研究を展開するため、以下に示す方針に基づきカリキュラムを編成します。

▲

自然、社会、生物等における諸現象を数理的観点から研究する現象数理教育に重点を置き、「モデリング」、「数理解析」、「シミュレーション」をキーワードとした教育課程を編成します。

▲

数学・数理科学と他分野をつなぐインターフェイスとなるために必要な素養である、「学問（数理科学）と実社会（現象）とは乖離したものではないが、直接的には繋がっていないことの理解」を促し、ゆえに現象をモデル化するという現象数理学の本質的な部分を重視した教育を行ないます。

▲

主指導教員及び副指導教員からなる複数指導教員制を構築することにより、学生に複眼的視野を持った研究指導を行ないます。

【博士後期課程】　　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士後期課程は、本研究科の教育理念である、「社会に発信し、社会に貢献する数理科学」を目指す文理融合・領域横断型の教育研究を展開するため、以下に示す方針に基づきカリキュラムを編成します。

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自然、社会、生物等における諸現象を更に高度な数理的観点から研究する現象数理教育に重点を置きつつ、自己の研究についてのマネジメント能力の育成に主眼をおいた教育を行ないます。

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チームフェローによる複数指導教員制を構築することにより、「モデリング」、「数理解析」、「シミュレーション」を融合した多面的研究指導を行ないます。

Diploma Policy学位授与方針【博士前期課程】　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士前期課程は、自然、社会、生物等に現れる複雑なシステムを先端的な数理科学を用いて解明し、これを社会に還元することにより社会イノベーションの実現を図り、人類の福祉の向上に寄与することを目指しています。このことを踏まえ、博士前期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、修士（数理科学）の学位を授与します。

▲

現象数理学的思考力を社会に還元する意欲を有し、現象を数理科学を通して理解できる能力。

【博士後期課程】　　先端数理科学研究科現象数理学専攻博士後期課程は、自然、社会、生物等に現れる複雑なシステムを先端的な数理科学を用いて解明し、これを社会に還元することにより社会イノベーションの実現を図り、人類の福祉の向上に寄与することを目指しています。このことを踏まえ、博士後期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、博士（数理科学）の学位を授与します。

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現象数理学的思考力及び技術力を駆使し、自立した研究者として研究活動を遂行できる能力。

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高度で幅広い数理科学的素養を身につけ、様々な現象とのインターフェイスとなって数学と諸科学の掛け橋を構築する力量を持ち、国際的にも活躍できる能力。



設置科目


広島大学大学院数理分子生命理学専攻博士後期課程

静岡大学大学院自然科学系教育部（※後期3年の博士課程）

龍谷大学大学院数理情報専攻博士後期課程


Graduate School of Advanced Mathematical Sciences

Meiji U





研究 1

金融・保険のリスクを管理するためには、それら金融商品の適正な価格を測ることと、将来の経済環境変化によって価格がどのように変化するかを予測することが必要です。そのために拠り所となる価格付けの原理は、厳密な確率論で構成されたブラウン運動モデルを基礎として完成しましたが、実際の資産価格変動は、従来の理論が前提とするほど単純なものではないようです。穏やかな条件の下で実際的な価格変動モデルを仮定し、リスク管理の精度を高める方法はあるのでしょうか？金融ビッグデータが利用出来るようになった最近では、理想的な仮定から出発するのではなく、詳細なデータを深く観察することから新しいアイディアを得るという帰納的アプローチが注目されています。例えば、1/1000秒単位で記録された取引データをつぶさに観察し、取引行動と価格変化の因果関係を確率モデルで表すことが出来れば、市場の急激な変動の早期警戒指標の開発や、市場安定化へ向けた政策提言が出来るかもしれません。

確率論からリスク管理へのアプローチPoint：複雑化する金融リスクへの挑戦

研究 4

IT技術の発達の結果、株価や地震に代表されるさまざまな種類のデータが大量に取られ、使用出来るようになりました。このデータを生かし役立てるには、しっかりした数学の理論に裏打ちされた数理手法を用い、見た目にだまされずに真の情報を抜き出す必要があります。現在、実際の経済・理工学データから異常の発見や新知見解明を目指して研究を進めています。

データから現象へのアプローチPoint：見た目のデータにだまされるな

研究 3

貝殻の中には美しい模様を持つものもあります。これらの貝は、どのようにしてこの模様をつくるのでしょうか？実は、偏微分方程式を解くことにより、この模様を再現することが出来ます。詳細なメカニズムがわからなくても、模様づくりの普遍的メカニズムが数学を通してわかります。コンピュータシミュレーションと、数学解析の組み合わせによって、パターンの数理的原理、ひいては生物の形づ

くりの仕組みの解明の研究を進めています。社会におけるさまざまな問題の解決に向けた糸口はそう簡単には見つかりません。見えないものを見ることが出来る「数学」にその糸口発見の期待が寄せられています。

コンピュータシミュレーションからパターンへのアプローチPoint：見えないものを見る数学

自然界の模様のメカニズムを数学で発見。コンピュータシミュレーションで解析します。

研究 2

進化現象や生態系の振る舞い、更に人間界の経済現象をゲーム理論などの数理モデルによって研究しています。例えば、両生類はその名のとおり、水中と陸上の生活が出来る生物へと進化しました。その生活史を進化ゲーム理論として捉えます。また、生息領域の形や協力行動の進化、多種共存といった生物の生態を解明していきます。具体例として、サンショウウオの中には、変態して陸上生活型にならず、水中環に留まったまま成熟するものがいます。

この２種類の成長戦略を進化ゲーム理論で解析します。これらの知見は、人が複雑な社会で生き抜いていくための指針にもつながります。

ゲーム理論から行動生態へのアプローチPoint：よりよく生きる力を「ゲーム」で解き明かせ

【研究テーマ例】 ●両生類の生活史戦略の進化ゲーム理論による解析 ●配偶者選択による派手な生物形質の進化 ●生態的公共財ゲームにおける協力行動の進化 ●ゲーム論を利用した経済競争戦略論

津波の解明にデータと数値モデルの融合手法（データ同化）が役に立ちます。

サンショウウオ2種類の成長戦略

認知科学感性情報処理アート・デザイン

音楽情報処理情報セキュリティコンピュータグラフィックス

対話メディアヒューマンインタフェースコラボレーション技術

人間系

インタラクション系

コンピュータ系

教育研究領域先端メディアサイエンス専攻では、数理科学、コンピュータ、人間について個々

の専門知識や技術とともに、これらを横断的に取り扱うことができる能力を身に付けます。このため、数理科学に重点を置きながら、「人間系」「コンピュータ系」「インタラクション系」を3つの柱とし、従来の理論分野の枠を超えて、社会と人間、異文化との交流などの広い視野を身に付け、自在に独創的なメディアを設計して実現する実践力を習得していきます。

■人間系認知科学、感性情報処理、アート・デザインなど、人間の知覚や行為に対するアプローチ

■コンピュータ系音楽情報処理、情報セキュリティ、コンピュータグラフィックスなど、メディア技術を支えるコンピュータ内部の仕組みについてのアプローチ

■インタラクション系対話メディア、ヒューマンインタフェース、コラボレーション技術など、システムと人間、あるいは人間同士のやりとりについてのアプローチ

本専攻では全員が参加する「先端メディアコロキウム」を開講し、大学院学生が主体的にそれぞれの研究進捗を専門外の人にも正確に伝え、議論を行い助言を得る機会をつくります。修了後の進路としては、ＩＴ企業、通信企業、製造業、情報サービス、ゲーム・エンタテインメント業、ディジタルコンテンツ業などが挙げられます。

■ 先端メディアサイエンス専攻　カリキュラムの特色

未来のコンピュータの姿（＝先端メディア）をどのように作っていけば私たちを幸せにすることができるでしょうか？先端メディアサイエンス専攻では、人間系・コンピュータ系・インタラクション系を柱とし、従来の理論分野の枠を超えて多様な研究を行っています。以下に4つの研究例を紹介します。

■ 先端メディアサイエンス専攻の研究テーマ紹介

【博士前期課程】　本専攻では、数理科学、コンピュータ、人間について個々の専門的知識と技術とともに、これらを横断的に取り扱うことができる能力を身に付けることを目指している。このため、数理科学に重点を置きながら、「人間系」、「コンピュータ系」、「インタラクション系」を３つの柱とする教育課程を編成する。

▲

「人間系」では、人に関わる情報学について教育する。すなわち、音声・音響処理、音楽情報処理、画像・映像処理、機械学習などの知覚・知能情報処理や心理学、感性情報学、認知科学など人の感性・主観評価を考慮したシステムやコンテンツのデザイン能力を養う教育科目を編成する。

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「コンピュータ系」は、計測制御技術、位相幾何学、インターネット技術、情報セキュリティ技術などの様々な要素技術を修得する教育を行なう。

▲

「インタラクション系」では、これら二つを融合して人間を中心とした対話的なメディアや遠隔地でネットワークを介した協調作業を行うためのコラボレーション技術とそれらの設計手法を教育する。

▲

従来の理論分野の枠を超えて、社会と人間、異文化の交流等の広い視野を身に付け、自在に独創的なメディアを設計して実現する実践力を習得する研究指導を行なう。

【博士後期課程】　本専攻では、数理科学、コンピュータ、人間について個々の専門的知識と技術とともに、これらを横断的に取り扱うことができる能力を身に付けることを目指している。このため、数理科学に重点を置きながら、「人間系」、「コンピュータ系」、「インタラクション系」を３つの柱とする教育課程を編成する。

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高度で幅広い数理科学的素養を身につけ、独自で生み出した技術やメディアの独創性を英語で的確に説明し、国際的な場で議論を交わすコミュニケーション能力を習得する研究指導を行なう。

Diploma Policy学位授与方針【博士前期課程】　博士前期課程は、人の心理に対する数理的アプローチやもの作りを取り込んだWebシステムなど、これまで存在しなかった革新的情報技術を世の中に生み出すための教育研究を行い、情報技術産業に高い付加価値を付与することを目指しています。このことを踏まえ、博士前期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、修士（理学）、修士（工学）、修士（数理科学）の学位を授与します。

▲

数理科学的な素養と情報科学の基礎理論を身に付け、多様な情報システムを自在にプログラミングできる技術を備えて、人の感性や心理を考慮した情報メディアシステムの研究開発、企画、構築ができる能力。

【博士後期課程】　　博士後期課程は、高い独創性を兼ね備えて、情報メディアの先端をリードすることを目指しています。このことを踏まえ、博士後期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、博士（理学）、博士（工学）、博士（数理科学）の学位を授与します。

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情報メディアの先端をリードする自立した研究者として研究活動を遂行できる能力。



先端メディアサイエンス発展研究Ⅰ先端メディアサイエンス発展研究Ⅱ先端メディアサイエンス発展研究Ⅲ先端メディアサイエンス発展研究Ⅳ先端メディアサイエンス発展研究Ⅴ先端メディアサイエンス発展研究Ⅵ先端数理科学発展講義Ａ先端数理科学発展講義Ｂ

設置科目

先端メディアサイエンス専攻

先端メディアサイエンス研究Ⅰ先端メディアサイエンス研究Ⅱ先端メディアサイエンス研究Ⅲ先端メディアサイエンス研究Ⅳ先端メディアコロキウムパターン認識と機械学習特論感性情報学特論コンピューティングトポロジー特論Ａコンピューティングトポロジー特論Ｂコンピューティングトポロジー特論Ｃ

コンピューティングトポロジー特論Ｄコンピュータグラフィックス特論情報セキュリティ特論コミュニケーションメディア特論認知心理学特論ユビキタスコンピューティング特論インターネット工学特論音声信号処理特論音楽情報処理特論先端画像処理特論

情報検索特論計測制御特論インタラクティブメディア特論ヒューマンコンピュータインタラクション特論デモンストレーション戦略特論ディジタルファブリケーション特論先端数理科学研究総合講義Ａ先端数理科学研究総合講義Ｂ

Advanced Writing Skills for GraduateStudy in Mathematics

人と技術が調和する幸福な文化社会





認知科学感性情報処理アート・デザイン

音楽情報処理情報セキュリティコンピュータグラフィックス

対話メディアヒューマンインタフェースコラボレーション技術

人間系

インタラクション系

コンピュータ系

教育研究領域先端メディアサイエンス専攻では、数理科学、コンピュータ、人間について個々

の専門知識や技術とともに、これらを横断的に取り扱うことができる能力を身に付けます。このため、数理科学に重点を置きながら、「人間系」「コンピュータ系」「インタラクション系」を3つの柱とし、従来の理論分野の枠を超えて、社会と人間、異文化との交流などの広い視野を身に付け、自在に独創的なメディアを設計して実現する実践力を習得していきます。

■人間系認知科学、感性情報処理、アート・デザインなど、人間の知覚や行為に対するアプローチ

■コンピュータ系音楽情報処理、情報セキュリティ、コンピュータグラフィックスなど、メディア技術を支えるコンピュータ内部の仕組みについてのアプローチ

■インタラクション系対話メディア、ヒューマンインタフェース、コラボレーション技術など、システムと人間、あるいは人間同士のやりとりについてのアプローチ

本専攻では全員が参加する「先端メディアコロキウム」を開講し、大学院学生が主体的にそれぞれの研究進捗を専門外の人にも正確に伝え、議論を行い助言を得る機会をつくります。修了後の進路としては、ＩＴ企業、通信企業、製造業、情報サービス、ゲーム・エンタテインメント業、ディジタルコンテンツ業などが挙げられます。

■ 先端メディアサイエンス専攻　カリキュラムの特色

未来のコンピュータの姿（＝先端メディア）をどのように作っていけば私たちを幸せにすることができるでしょうか？先端メディアサイエンス専攻では、人間系・コンピュータ系・インタラクション系を柱とし、従来の理論分野の枠を超えて多様な研究を行っています。以下に4つの研究例を紹介します。

■ 先端メディアサイエンス専攻の研究テーマ紹介

【博士前期課程】　本専攻では、数理科学、コンピュータ、人間について個々の専門的知識と技術とともに、これらを横断的に取り扱うことができる能力を身に付けることを目指している。このため、数理科学に重点を置きながら、「人間系」、「コンピュータ系」、「インタラクション系」を３つの柱とする教育課程を編成する。

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従来の理論分野の枠を超えて、社会と人間、異文化の交流等の広い視野を身に付け、自在に独創的なメディアを設計して実現する実践力を習得する研究指導を行なう。

【博士後期課程】　本専攻では、数理科学、コンピュータ、人間について個々の専門的知識と技術とともに、これらを横断的に取り扱うことができる能力を身に付けることを目指している。このため、数理科学に重点を置きながら、「人間系」、「コンピュータ系」、「インタラクション系」を３つの柱とする教育課程を編成する。

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高度で幅広い数理科学的素養を身につけ、独自で生み出した技術やメディアの独創性を英語で的確に説明し、国際的な場で議論を交わすコミュニケーション能力を習得する研究指導を行なう。

Diploma Policy学位授与方針【博士前期課程】　博士前期課程は、人の心理に対する数理的アプローチやもの作りを取り込んだWebシステムなど、これまで存在しなかった革新的情報技術を世の中に生み出すための教育研究を行い、情報技術産業に高い付加価値を付与することを目指しています。このことを踏まえ、博士前期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、修士（理学）、修士（工学）、修士（数理科学）の学位を授与します。

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【博士後期課程】　　博士後期課程は、高い独創性を兼ね備えて、情報メディアの先端をリードすることを目指しています。このことを踏まえ、博士後期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、博士（理学）、博士（工学）、博士（数理科学）の学位を授与します。

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情報メディアの先端をリードする自立した研究者として研究活動を遂行できる能力。



先端メディアサイエンス発展研究Ⅰ先端メディアサイエンス発展研究Ⅱ先端メディアサイエンス発展研究Ⅲ先端メディアサイエンス発展研究Ⅳ先端メディアサイエンス発展研究Ⅴ先端メディアサイエンス発展研究Ⅵ先端数理科学発展講義Ａ先端数理科学発展講義Ｂ

設置科目


先端メディアサイエンス研究Ⅰ先端メディアサイエンス研究Ⅱ先端メディアサイエンス研究Ⅲ先端メディアサイエンス研究Ⅳ先端メディアコロキウムパターン認識と機械学習特論感性情報学特論コンピューティングトポロジー特論Ａコンピューティングトポロジー特論Ｂコンピューティングトポロジー特論Ｃ

コンピューティングトポロジー特論Ｄコンピュータグラフィックス特論情報セキュリティ特論コミュニケーションメディア特論認知心理学特論ユビキタスコンピューティング特論インターネット工学特論音声信号処理特論音楽情報処理特論先端画像処理特論

情報検索特論計測制御特論インタラクティブメディア特論ヒューマンコンピュータインタラクション特論デモンストレーション戦略特論ディジタルファブリケーション特論先端数理科学研究総合講義Ａ先端数理科学研究総合講義Ｂ

Advanced Writing Skills for GraduateStudy in Mathematics

人と技術が調和する幸福な文化社会



Meiji U





研究 2

研究 3

研究 4

歌声を合成して歌わせるソフトウェア「初音ミク」を見てもわかるように、コンピュータによるメディア技術は、人の表現活動を拡張したり支えたりすることにも貢献します。宮下芳明研究室では、伝統的な楽器の学習支援システムとして、プロジェクションマッピングを用いたシステムを開発しています。撥弦位置や弾く向きなどを弦の上に直接投影することによって、箏譜が読めず弦の位置も把握できない初心者でも、箏演奏を学習できることを目指しています。ゲームのようなエンタテインメントを導入することによって、モチベーションの向上や維持にもつながっています。

産業ではユーザエクスペリエンス、製品やサービスがもたらす体験が重要であると言われていますが、これには身体動作との連動による道具の「自己帰属感」が強く関係していると渡邊恵太研究室は考えています。たとえばインターネットは、「ブラウザを通じてページにアクセスし情報を得る」という未熟なインタラクションしか提供できていませんが、検索せずとも、まるで情報が肉体の一部であるかのように行動に直接影響するまでの身体化してこそ、その力を使いこなせるようになるはずなのです。このためにディスプレイを越えたインターネットのインターフェースの研究を実践しています。

近年、４K、８Kといった超高解像度化も進み、映像環境は質・量ともに大きな変化を迎えています。また、Kinect

に代表される関連情報の取得装置も普及しています。これらの多様かつ膨大な映像情報を人間だけで処理するのは不可能であり、映像処理により、高速・高精度に所望の情報を分析・収集する技術のニーズが高まっています。また、映像を視聴する環境も高度化・多用化しており、印象を含めた写実性ある映像表現が可能になってきています。鹿喰善明研究室では、このような映像環境の進化を背景として、映像から情報を抽出したり、映像を効率的に伝送・蓄積する技術、あるいは映像を生成・加工・提示する技術の研究を行っています。

音楽表現の支援

自己帰属感の高い道具で次のインターネット体験をつくる

先端数理科学を応用した次世代映像技術

研究 1

中村聡史研究室では、人の手書き文字や手描き図形はどのようなものなのか、ひとは頭のなかにある文字や図形をどのように再現しているのか、そして世の中の人の平均的な文字や図形はどういうものなのか、そしてその応用可能性について取り組んでいます。そのため、人の手書き文字や図形を数式として表現する手法を提案および実現しています。この研究のこれまでの成果により、ひとの文字や図形を平均化すると綺麗であると評価されること、いろいろなひ

との文字や図形を平均化したものは、個人の平均より綺麗であると評価されることなどが明らかになっています。

人の手書き文字・手描き図形の数理・認知科学的解明と応用

スマートシティグリーングリッドグリーンコンピューティングアセットマネジメント

大規模データベースマーケットウェブインテリジェンス意思決定

ロボット情報学バイオインフォマティクス

通信ネットワークワイヤレスシステム

環境エネルギー

ライフサポートビジネス工学

■ ネットワークデザイン専攻　カリキュラムの特色

ネットワークデザイン専攻では、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムの構築、コンピュータを用いたネットワーク技術の実践、ネットワークにかかわる情報工学および電気電子工学の融合分野の研究を進めています。以下に、4つの研究例を紹介します。

■ ネットワークデザイン専攻の研究テーマ紹介

【博士前期課程】　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程は、「コンピュータを用いたネットワーク技術の実践」を目指す領域横断型の教育研究を展開するため、以下に示す方針に基づきカリキュラムを編成します。

▲

持続可能な社会の実現に向けて、環境エネルギー、ビジネス工学、ライフサポートの3つのネットワーク応用分野に重点を置き、高度かつ柔軟なネットワークシステムの構築を目指した教育課程を編成します。

▲

新たな価値を提供するために、ビッグデータ利活用、ICTインテリジェント化、並列分散処理による高性能計算を実現し、ネットワークを効果的に構築する技術者を育成する教育を行ないます。

▲

ネットワークデザインにおける実践的な知識と社会体験を深めるための授業科目を設置しており、ネットワークデザインにおける視野を広め、グローバル社会で活躍する人材を育成します。

【博士後期課程】　　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士後期課程は、「コンピュータを用いたネットワーク技術の実践」を目指す領域横断型の教育研究を展開するため、以下に示す方針に基づきカリキュラムを編成します。

▲

ネットワーク応用課題に対して問題解決能力及び創造力の工学的センスを身に付け、環境エネルギー、ビジネス工学、ライフサポートの3つのネットワーク応用分野において、主体的に新分野を開拓する独創力があり、国際的に活躍するグローバルな人材の育成に主眼をおいた教育を行ないます。

▲

産業界の技術者を論文審査委員として積極的に招き、産業界との交流を活性化させ、多面的研究指導を行ないます。

Diploma Policy学位授与方針【博士前期課程】　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程は、持続可能な社会の基盤を支えるネットワークシステムの運用及び計画を行う高度な専門力を持った視野の広い技術者を育成する。このことを踏まえ、博士前期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、修士（工学）あるいは修士（理学）の学位を授与します。

▲

ネットワーク社会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築する能力。

【博士後期課程】　　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士後期課程は、主体的に新分野を開拓する独創力があり、国際的に活躍するグローバルな人材を育成する。このことを踏まえ、博士後期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、博士（工学）あるいは博士（理学）の学位を授与します。

▲


▲

新しい社会ニーズに対応して、その基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムの立案と構築を行う能力を身につけ、現代社会の諸問題に対処して国際的に活躍できる能力。


ネットワークデザイン専攻


先端数理科学発展講義Ａ先端数理科学発展講義Ｂ

設置科目

ネットワークデザインマスター研究Ⅰネットワークデザインマスター研究Ⅱネットワークデザインマスター研究Ⅲネットワークデザインマスター研究Ⅳ再生可能エネルギー特論配電自動化システム特論グリーンコンピューティング特論アセットマネジメント特論

エネルギーマーケット特論大規模データベース特論ウェブインテリジェンス特論確率統計的学習特論ロボット情報学特論バイオインフォマティクス特論ワイヤレスシステム特論ビジネスイノベーション特論

通信ネットワーク特論アドバンストフィールドスタディ先端数理科学研究総合講義Ａ先端数理科学研究総合講義Ｂ

Advanced Writing Skills for Graduate Study in Mathematics

教育研究領域ネットワークデザイン専攻では、IoT（Internet of Things）によるネットワーク社

会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、コンピュータを用いたネットワーク技術の実践を目指す領域横断型の教育研究を展開します。教育研究領域となるネットワーク応用分野は、環境エネルギー分野、ライフサ

ポート分野、ビジネス工学分野により構成されます。

■環境エネルギー分野スマートシティ、再生可能エネルギー（グリーングリッド）、並列分散コンピューティング（グリーンコンピューティング）、アセットマネジメントなどを中心に教育研究が実施されます。

■ライフサポート分野ロボット情報学、バイオインフォマティクス、通信ネットワーク、ワイヤレスシステムなどを中心に教育研究が実施されます。

■ビジネス工学分野大規模データベース、マーケット、機械学習システム（ウェブインテリジェンス）、確率統計的学習（意思決定）などを中心に教育研究が実施されます。

ネットワークデザインにおける実践的な知識及び社会体験を深めるため、企業の仕事を体験する集中科目「アドバンストフィールドスタディ」、社会におけるビジネスのマーケティングやビジネスモデルなどを学ぶ科目「ビジネスイノベーション」を博士前期課程に設置しています。これらの選択科目を受講することにより、ネットワークデザインにおける視野を広めることが可能です。

ネットワーク応用分野





スマートシティグリーングリッドグリーンコンピューティングアセットマネジメント

大規模データベースマーケットウェブインテリジェンス意思決定

ロボット情報学バイオインフォマティクス

通信ネットワークワイヤレスシステム

環境エネルギー

ライフサポートビジネス工学

■ ネットワークデザイン専攻　カリキュラムの特色

ネットワークデザイン専攻では、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムの構築、コンピュータを用いたネットワーク技術の実践、ネットワークにかかわる情報工学および電気電子工学の融合分野の研究を進めています。以下に、4つの研究例を紹介します。

■ ネットワークデザイン専攻の研究テーマ紹介

【博士前期課程】　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程は、「コンピュータを用いたネットワーク技術の実践」を目指す領域横断型の教育研究を展開するため、以下に示す方針に基づきカリキュラムを編成します。

▲

持続可能な社会の実現に向けて、環境エネルギー、ビジネス工学、ライフサポートの3つのネットワーク応用分野に重点を置き、高度かつ柔軟なネットワークシステムの構築を目指した教育課程を編成します。

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新たな価値を提供するために、ビッグデータ利活用、ICTインテリジェント化、並列分散処理による高性能計算を実現し、ネットワークを効果的に構築する技術者を育成する教育を行ないます。

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ネットワークデザインにおける実践的な知識と社会体験を深めるための授業科目を設置しており、ネットワークデザインにおける視野を広め、グローバル社会で活躍する人材を育成します。

【博士後期課程】　　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士後期課程は、「コンピュータを用いたネットワーク技術の実践」を目指す領域横断型の教育研究を展開するため、以下に示す方針に基づきカリキュラムを編成します。

▲

ネットワーク応用課題に対して問題解決能力及び創造力の工学的センスを身に付け、環境エネルギー、ビジネス工学、ライフサポートの3つのネットワーク応用分野において、主体的に新分野を開拓する独創力があり、国際的に活躍するグローバルな人材の育成に主眼をおいた教育を行ないます。

▲

産業界の技術者を論文審査委員として積極的に招き、産業界との交流を活性化させ、多面的研究指導を行ないます。

Diploma Policy学位授与方針【博士前期課程】　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程は、持続可能な社会の基盤を支えるネットワークシステムの運用及び計画を行う高度な専門力を持った視野の広い技術者を育成する。このことを踏まえ、博士前期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、修士（工学）あるいは修士（理学）の学位を授与します。

▲


【博士後期課程】　　先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士後期課程は、主体的に新分野を開拓する独創力があり、国際的に活躍するグローバルな人材を育成する。このことを踏まえ、博士後期課程の所定の修了要件を満たし、かつ学位請求論文の審査において、以下に示す能力を備えていると認められた者に対し、博士（工学）あるいは博士（理学）の学位を授与します。

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新しい社会ニーズに対応して、その基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムの立案と構築を行う能力を身につけ、現代社会の諸問題に対処して国際的に活躍できる能力。




先端数理科学発展講義Ａ先端数理科学発展講義Ｂ

設置科目

ネットワークデザインマスター研究Ⅰネットワークデザインマスター研究Ⅱネットワークデザインマスター研究Ⅲネットワークデザインマスター研究Ⅳ再生可能エネルギー特論配電自動化システム特論グリーンコンピューティング特論アセットマネジメント特論

エネルギーマーケット特論大規模データベース特論ウェブインテリジェンス特論確率統計的学習特論ロボット情報学特論バイオインフォマティクス特論ワイヤレスシステム特論ビジネスイノベーション特論

通信ネットワーク特論アドバンストフィールドスタディ先端数理科学研究総合講義Ａ先端数理科学研究総合講義Ｂ

Advanced Writing Skills for Graduate Study in Mathematics

教育研究領域ネットワークデザイン専攻では、IoT（Internet of Things）によるネットワーク社

会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、コンピュータを用いたネットワーク技術の実践を目指す領域横断型の教育研究を展開します。教育研究領域となるネットワーク応用分野は、環境エネルギー分野、ライフサ

ポート分野、ビジネス工学分野により構成されます。

■環境エネルギー分野スマートシティ、再生可能エネルギー（グリーングリッド）、並列分散コンピューティング（グリーンコンピューティング）、アセットマネジメントなどを中心に教育研究が実施されます。

■ライフサポート分野ロボット情報学、バイオインフォマティクス、通信ネットワーク、ワイヤレスシステムなどを中心に教育研究が実施されます。

■ビジネス工学分野大規模データベース、マーケット、機械学習システム（ウェブインテリジェンス）、確率統計的学習（意思決定）などを中心に教育研究が実施されます。

ネットワークデザインにおける実践的な知識及び社会体験を深めるため、企業の仕事を体験する集中科目「アドバンストフィールドスタディ」、社会におけるビジネスのマーケティングやビジネスモデルなどを学ぶ科目「ビジネスイノベーション」を博士前期課程に設置しています。これらの選択科目を受講することにより、ネットワークデザインにおける視野を広めることが可能です。

ネットワーク応用分野



Meiji U





研究 1

研究 2

知能社会システムに関する研究では、電力・ガス・上下水道・交通など広範囲にわたるスマートコミュニティで、低炭素社会が実際に実現可能であるかをシミュレーションするためのエネルギーネットワークのモデリング技術、エネルギーマネジメント技術、エネルギーネットワークを効率的に計画・運用するための予測・最適化技術、およびビッグデータの解析を研究しています。具体的には、エネルギー供給設備の最適設備計画、運用計画・制御や各種エネルギー消費設備のエネルギーマネジメント、また、これらで利用されるビッグデータを対象とし、適切な数理モデルを構築して、コンピュータシミュレーションにより実現し性能評価を行います。

並列分散コンピューティングに関する研究では、メニーコア（68コア）のプロセッサを搭載したサーバーから、4コアのスマートフォンに至るまで、複数コア（演算装置）を用いた並列処理により、計算科学アプリケーションの高速化を実現しています。本研究では、並列処理ソフトウェアの開発に加えて、並列処理ソフトウェアを自動生成する並列化コンパイラの研究も行っています。例えば、身近に普及している4コアのスマートフォンにおいて計算速度を向上させるためには、並列処理技術が欠かせません。右図（A）ではスマートフォンで実行するアプリを階層的にタスク（小さいプログラム）に分割しており、これらのタスクは右図（B）のように4コアで並列処理（同時に実行）されます。即ち、4コア実行は、従来の1コア実行と比べて4倍の高速化が実現されています。今後、大規模なメニーコアが普及するにつれて、並列処理は必須の高速化技術になると思われます。

低炭素社会を実現するスマートコミュニティ

並列分散コンピューティングによるアプリの高速化

研究 3

ロボットシステムインテグレーションに関する研究では、自律移動ロボット、環境地図生成、人間共存型ナビゲーション、遠隔操作及び遠隔コミュニケーション、空間知能化、センサーネットワーク、画像処理、センサー情報処理、人間の位置同定・追跡、センサー協調による広域空間認識などを研究対象としています。多くのセンサをネットワーク化することで、自律移動ロボットの高度化を実現することが可能になります。人のために役立つロボットを実現するシステムを研究しており、右図は、地図を自作し走行するロボットのセンサによって、周囲の環境を認識する様子を表しています。

世の中にあふれるセンサーを活用して賢く行動するロボット

研究 4

インテリジェントシステムに関する研究では、電力市場の電力価格予測やルール発見のためのデータマイニングの高精度化、天候デリバティブの設計法、進化計算による配電系統損失最小化などを研究しています。応用研究では、スマートグリッドの運用と計画の問題解決の手法として、大規模電力システムの高速計算手法、大域的最適化手法として進化的計算法および多目的進化計算法、カーネルマシンによる非線形時系列予測、因果関係を明らかにするデータマイニングやグラフィカルモデリングの応用を研究しています。右図は米国電力市場の確率的電力価格予測の結果を表しています。

インテリジェントシステム





鈴木孝太郎SUZUKI Kotaro

現象数理学専攻博士前期課程 2年

岡田真那美OKADA Manami

ネットワークデザイン専攻博士前期課程2019年3月修了

松山直樹教授師事している教員は？

私はアクチュアリーという保険数理の職業を目指しており、現在は人の死亡率の研究を行っています。研究室にはそのアクチュアリーを目指す先輩・仲間がいて、日々研究の意見交換をしています。また教授からも、その研究が実務においてどう役に立つかなど、単なるアカデミックな研究に留まらない実務目線の知見を得ることができます。

森啓之教授師事していた教員は？

AI（人工知能）の技術を用いて電力分野の課題解決に取り組みました。太陽光発電の発電量の予測がその一例です。AIの学習能力を用いて予測を行います。大学院生は研究発表と情報収集のために積極的に国内及び国際会議に参加するため、専門知識が増えるだけでなく英語のプレゼンテーション能力も身に付きます。

教員情報　P.164


Doctoral Program

博士前期課程 Master’s Program

大学院では学部で学んだ知識を活かして、実際に社会で起こっている問題の解決に取り組みます。どの問題をどのように解決するかは自分次第です。ところで、ネットワークデザイン専攻では電力や情報・通信などを中心に学びます。そのようなインフラ業界における問題解決は多くの人々の生活を大きく変えることであり、やりがいのあることです。

社会に役立てるために

私たち現象数理学専攻の研究領域は非常に広範です。そのため制限がほとんど無く、皆それぞれ自分の興味のある現象を数学やコンピュータを用いて研究しています。学部時代と比べても教授や先輩・同期と議論をしながら、じっくり考えることができる機会はとても貴重です。皆さんも興味のある現象があればぜひ本研究科で一緒に学びましょう。


■ 院生からのメッセージ

現象を深く知る2年間に

■ 2018年度修士論文テーマ（抜粋）

■ 近年の博士学位授与

現象数理学専攻▲

マランゴニ流に駆動される油中水滴の運動メカニズム▲

データ同化によるヒト子宮頸がん（HeLa）細胞の解糖系振動反応の定量的解析

課程博士

博士（数理科学） Mathematical and experimental study for global feedback system of oscillatory dynamics with the Belousov-Zhabotinsky reaction 2018年度博士（理学）運動予測に基づく視覚的運動と自己運動との関連性の認知メカニズムについての分析 2018年度

学位の種類授与年度論文タイトル

■ 修了生からのメッセージ

西村優里NISHIMURA Yuri

先端メディアサイエンス専攻博士前期課程2019年3月修了

小林稔教授師事していた教員は？

人と人のコミュニケーションや協同作業を支援するための研究を行う研究室です。コンピュータを活用して、コミュニケーションの課題を解決するためのシステムやコミュニケーションをより面白いものにするためのシステムの実装と評価を行い、人と人が考えや気持ちを伝える活動についての理解を深める取り組みをしています。



学部時代にこの研究分野の面白さを知り、もっと深く学びたいと考えて進学を決めました。大学院では、より専門的なことを勉強できただけでなく、講義や研究活動を通じて、深く考える力や自分の考えを伝える力を高める機会を得ることができました。先生や仲間とともに研究に向き合う2年間は、自身の成長につながる時間になると思います。

成長につながる2年間

先端メディアサイエンス専攻▲

スポーツにおけるSNS上のネタバレ判定とその応用▲

曲面結び目エディタの構想と実装ネットワークデザイン専攻▲

ファジィ前処理を用いたニューラルネットワークによる電力価格予測手法の構築▲

メニーコア上でのローカルタスク協調実行を伴うタスク駆動型粗粒度並列処理



Meiji U





笹井悠平SASAI Yuhei

現象数理学専攻博士前期課程2年池田幸太研究室所属

私は、ショウジョウバエ胚におけるギャップ遺伝子の発現パターンについて研究しています。ギャップ遺伝子はショウジョウバエの体作りに関わる重要な遺伝子であることから、様々なモデルを用いた数理的研究がなされています。その中で、私は先行研究に使用されているパラメータを実際の物性値から導出して修正することでパターンの変化を調べています。大学院の志望動機は、学部からの研究をより深めた

いと思ったからです。ゼミ配属から今のテーマについて理解を深めながら、研究を進めていました。その中で、様々な方と議論したり、研究発表したりする時間がとても有意義であったと思っています。大学院

進学によって、このような機会が増えることを期待していました。実際に大学院では、単に知識を蓄えていた学部時代

とは異なり、研究する意義をより深く考える機会が増えます。これは、学部生時代には考える余力のなかったことで、議論することは学問を深く理解することで重要であると思っています。学外の研究集会などに参加することなど学部時代と比べられないほど内容の濃い体験をすることができたと思います。皆さんも大学院に進学することで研鑽を積んでみ

ませんか。

学部では知り得なかった学問の深みを知る

■ 院生・修了生研究紹介博士前期課程 Master’s Program


私は主にデスクトップ3Dプリンタを使ったものづくりに関する研究を行っていました。パーソナルコンピュータの普及で、デジタルデー

タがどこでもいつでも共有できるようになりました。例えばこの私が書いている文章も昔までは郵送や手渡しをする必要がありましたが、インターネットによって、文章ファイルを送信、共有できるようになりました。3Dプリンタは、これを文章や音楽のようなデータだけでなく、家具などの物質の共有を可能にしたと思います。一方まだ難しいのは、家電やゲームコントローラーのような機能をもったものの共有です。私は特

殊な機械やデバイスを使わずに、この問題を解決する研究を行なっていました。例えば、市販のマイクとスピーカーを使って3Dプリントしたものをインタラクティブにする方法や、3Dプリンタ内のアクチュエータを使って3Dプリントしたオブジェクトを動かす手法の研究などです。今までにない新しい技術を開発するのも研究です

が、既存の技術の捉え方を変えて、人間にとって面白く便利なものを作り上げるのもまた研究であると私は思います。そんな水平思考で新しいものを作り上げたい人はぜひ大学院に行って欲しいと思います。

機能のパーソナルファブリケーション

片倉翔平KATAKURA Shohei

先端メディアサイエンス専攻博士前期課程渡邊恵太研究室2019年3月修了

大学院では光無線通信に関する研究に取り組んでいます。光無線通信は現在、あまり普及はしていませんが、世界中で様々な研究が行われていて、近い将来普及していく技術であり非常に面白いテーマだと思っています。大学院に進んだ理由は学部生までに時間をかけて学んできたことを活かすために理系職に就きたいという思いからでした。学部卒では就職活動もあり研究に打ち込める時間はごく短い時間です。せっかく理系を選択したのなら研究にしっかり取り組んでみることがいいかなと思います。

また、大学院生活では研究を通して様々なことを学べると思います。大学院に進学してからは日々、様々な期限に追われる中で課題をこなしていくスケジュール管理能力、そして答えのない研究に取り組むことで得られる問題解決能力など社会に出てから求められることになるだろう能力をこの大学院の2年間で身に着けることができると思います。大学院の研究生活は大変なことも多いですが、それ以上に得られること、学べることが多い環境だと思います。

社会に求められるスキルを身に着ける2年間

安藤弘将ANDO Hiromasa

ネットワークデザイン専攻博士前期課程2年笠史郎研究室所属






乾孝治INUI Koji

博士（理学）教授

研究分野金融工学・投資工学

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】数理ファイナンス特論　【研究テーマ】金融市場現象の解析と実務への応用支援　【主な著書・論文】“On the significance of expected shortfall as a coherent risk measure”, Journal of Banking & Finance, 29, pp.853-864, 2005/“Does High-Speed Trading Enhance Market Efficiency? Empirical Analysis on “Arrowhead” of the Tokyo Stock Exchange”, Journal of Trading, 9(4), pp.37-47, 2014./「ファイナンスの統計モデルと実証分析」（朝倉書店・2013年）

ギンダーエリオットGINDER Elliott

博士（理学）准教授

研究分野偏微分方程式　数値解析

【最終学歴】金沢大学大学院　【担当授業科目】現象数理学研究Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ　【研究テーマ】変分法における数理科学と数値解析　【主な著書・論文】「Wave-type threshold dynamics and the hyperbolic mean curvature flow」共著 (E. Ginder, K. Svadlenka.) Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics, Vol. 33, No. 2 (2016), (Springer) pp. 501-523.「全頁共同執筆」

小川知之OGAWA Toshiyuki


研究分野力学系理論

【最終学歴】京都大学大学院　【担当授業科目】非線形力学系特論　【研究テーマ】時空パターンの解析　【主な著書・論文】「非線形現象と微分方程式（パターンダイナミクスの分岐解析）」、小川知之著、サイエンス社、2010年／Y.Morita and T.Ogawa, Stability and bifurcation of nonconstant solutions to a reaction-diffusion system with conservation of mass, Nonlinearity, 23(2010), 1387-1411.

二宮広和NINOMIYA Hirokazu


研究分野非線形偏微分方程式

【最終学歴】京都大学大学院　【研究テーマ】関数解析特論　【主な著書・論文】Diffusim, cross-diffusim and competitive interaction, J. Math. Biol.（共著・2006年）／反応拡散方程式における進行波解と全域解、数学（共著・2007年）／侵入・伝播と拡散方程式（共立出版・2014年）

松山直樹MATSUYAMA Naoki


研究分野アクチュアリー数理

【最終学歴】大阪大学　【担当授業科目】リスク解析特論A　【研究テーマ】ERM、経済価値ベースALM　【主な著書・論文】生命保険数理への確率論的アプローチ（培風館）

桂田祐史KATSURADA Masashi

博士（数理科学）准教授

研究分野数値解析

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】応用数値解析特論　【研究テーマ】微分方程式の数値計算法の数学的解析／Chladni（クラドニ）図形の数値解析　【主な著書・論文】“A mathematical study of the charge simulation method Ⅱ”／「ポテンシャル問題の高速解法について」

佐藤篤之SATO Atsushi

理学博士准教授

研究分野微分トポロジー

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】応用幾何特論　【研究テーマ】多様体上の葉層構造、接触構造の研究、与えられた非特異流に横断的な葉層、接触構造の関係　【主な著書・論文】“On transverse foliations Publ. Math.de I.H.E.S.” ／“Contact structures of closed 3-manifolds fibered by the circle”

中村和幸NAKAMURA Kazuyuki

博士（学術）教授

研究分野統計科学

【最終学歴】総合研究大学院大学　【担当授業科目】現象数理学研究Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・Ⅳ　【研究テーマ】ベイズ型時空間・時系列データ解析　【主な著書・論文】Nakamura et al. “Particle filtering in data assimilation and its application to estimation of boundary condition of tsunami simulation model”

若野友一郎WAKANO Yuichiro


研究分野数理生物学

【最終学歴】京都大学大学院　【担当授業科目】数理生物学特論　【研究テーマ】生物の進化と生態の数理　【主な著書・論文】Wakano et al. (2003) Self-organized pattern formation of bacteria colony modelled by reaction diffusion system and nucleation theory. Phys.Rev.Lett 90:258102.／Wakano et al. (2009) Spatial dynamics of ecological public goods. Proc.Nat.Acad.Sci.USA 106:7910-7914

池田幸太IKEDA Kota


研究分野反応拡散方程式

【最終学歴】東北大学大学院　【担当授業科目】偏微分方程式特論　【研究テーマ】パターン形成問題の数理的解析　【主な著書・論文】“Mathematical treatment of a model for smoldering combustion”, Hiroshima Math. J., vol. 38, no. 3, pp. 349-361 (2008)

末松 J. 信彦SUEMATSU J. Nobuhiko


研究分野

物理化学・界面化学・非線形非平衡系の科学

【最終学歴】筑波大学大学院　【担当授業科目】現象数理学演習　【研究テーマ】集団が形作る秩序パターンの発見と解析─生物・無生物を用いた実験とその数理的な理解─　【主な著書・論文】“Oscillation of Speed of a Self-Propelled Belousov – Zhabotinsky Droplet” J. Phys. Chem. Lett. 7, 3424-3428 (2016). ／ “Evolution of Self-Propelled Objects: From the Viewpoint of Nonlinear Science” Chemisty - A European Journal 24, 6308-6324 (2018).

※2019年4月1日時点のものです。今後変更や見直しを行う場合があります。■ 教員一覧




Meiji U





阿原一志AHARA Kazushi


研究分野コンピューティングトポロジー

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】コンピューティングトポロジー特論A・C　【研究テーマ】トポロジー研究支援・ソフトウェアの開発　【主な著書・論文】「計算で身につくトポロジー」共立出版／「PointLine」（ソフトウェア）https://aharalab.sakura.ne.jp/PointLine/

荒川薫ARAKAWA Kaoru

工学博士教授

研究分野人間情報学

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】パターン認識と機械学習特論・感性情報学特論　【研究テーマ】知能情報処理と、その画像、音声、生体信号処理への応用　【主な著書・論文】「成分分離型ε -フィルタを用いた音声の雑音低減法」／“Fuzzy Rule-Based Image Processing with Optimization”

菊池浩明KIKUCHI Hiroaki

博士（工学）教授

研究分野

ネットワークセキュリティ／プライバシー保護

【最終学歴】明治大学大学院　【担当授業科目】情報セキュリティ特論　【研究テーマ】プライバシー保護　【主な著書・論文】H. Kikuchi, et al., Bloom Filter Bootstrap: Privacy-Preserving Estimation of the Size of an Intersection, Journal of Information Processing, 2014.／H. Kikuchi, and K. Takahashi, Zipf Distribution Model for Quantifying Risk of Re-identif ication from Trajectory Data, Journal of Information Processing, 2016.

小林稔KOBAYASHI Minoru


研究分野コミュニケーション支援

鹿喰善明SHISHIKUI Yoshiaki


研究分野

映像・画像処理、映像符号化、画像品質評価

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】先端画像処理特論　【研究テーマ】映像コミュニケーションを実現するための画像の分析、効率的な圧縮・伝送、人に優しい再生・提示の研究　【主な著書・論文】“Effects of Viewing Ultra-High-Resolution Images With Practical Viewing Distances on Familiar Impressions”, IEEE Transactions on Broadcasting, vol.64, No.2, June 2018, pp.498-507／「8KスーパーハイビジョンHEVC/H.265エンコーダ装置の開発」映像情報メディア学会誌 , vol.69, No.1, pp.J23-J29（2015）

田野倉葉子TANOKURA Yoko

博士（学術）特任准教授

研究分野統計科学　時系列解析

【最終学歴】総合研究大学院大学　【担当授業科目】時系列解析特論／現象確率論特論／データ解析特論　【研究テーマ】社会現象の統計的モデリング　【主な著書・論文】「セクターインデックスの国際的な株価連動性の検出」（ジャフィー・ジャーナル金融工学と証券市場の計量分析・2006年）／ Tanokura, Y. and Kitagawa, G., Indexation and Causation of Financial Markets, Springer 2015.

俣野博MATANO Hiroshi

博士（理学）特任教授

研究分野非線形偏微分方程式、力学系

【最終学歴】京都大学大学院　【担当授業科目】現象数理学発展研究Ⅰ～Ⅵ　【研究テーマ】非線形拡散方程式の定性的理論、進行波、解の特異性　【主な著書・論文】「常微分方程式入門」（岩波・2003年）／「熱・波動と微分方程式」（共著・岩波・2007年）／“Stability of front solutions of the bidomain equation”, Comm. Pure Appl. Math. 69 (2016), pp.2364-2426.

【最終学歴】マサチューセッツ工科大学大学院　【担当授業科目】コミュニケーションメディア特論　【研究テーマ】コミュニケーション、コラボレーション支援メディアの研究　【主な著書・論文】“Air Jet Driven Force Feedback in Virtual Reality” IEEE Computer Graphics and Applications Vol. 25,Issue 1.（共著）「時間 -空間マッピングによる音声ブラウジングツール」情報処理学会論文誌 Vol.39,No.5（共著）“ClearBoard: A Novel Shared Drawing Medium that Supports Gaze Awareness In Remote Col laborat ion” IEICE Transact ions on Communications Vol.E76-B,No.6（共著）


小松孝徳KOMATSU Takanori

博士（学術）教授

研究分野

認知科学、ヒューマン・エージェント・インタラクション

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】認知心理学特論　【研究テーマ】シンプルな音情報やオノマトペによるユーザへの情報伝達手法の検討など　【主な著書・論文】Komatsu, T., Kobayashi, K., Yamada, S., Funakoshi, K., and Nakano, M. (2018). Vibrational Artificial Subtle Expressions: Conveying System’s Confidence Level to Users by Means of Smartphone Vibration, In Proceedings of the 36th ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI2018), Paper No 487.

斉藤裕樹SAITO Hiroki


研究分野情報ネットワークとセンシング

【最終学歴】明治大学大学院　【担当授業科目】ユビキタスコンピューティング特論　【研究テーマ】センサ、携帯端末、コンピュータが融合した実世界メディアの新しいネットワークの研究　【主な著書・論文】実世界データの空間連続性に基づくモデル駆動型P2Pネットワーク（情報処理学会論文誌・2014年）／Design and Implementation of Message Exchanging System Based on Short-range Wireless Communication and Gesture (IJES・2015)

鈴木正明SUZUKI Masaaki

博士（数理科学）教授

研究分野位相幾何学

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】コンピューティングトポロジー特論B・D　【研究テーマ】低次元トポロジー　【主な著書・論文】Abelianizations of derivation Lie algebras of the free associative algebra and the free Lie algebra (joint work with S. Morita and T. Sakasai), Duke Mathematical Journal, 162 (2013), 965-1002.／Non-meridional epimorphisms of knot groups (joint work with Jae Choon Cha), Algebraic and Geometric Topology, 16 (2016), 1135-1155.

中村聡史NAKAMURA Satoshi


研究分野

ヒューマンコンピュータインタラクション

【最終学歴】大阪大学大学院　【担当授業科目】情報検索特論　【研究テーマ】ひとの手書き行為の解明と応用、音楽動画の創作・鑑賞・流通支援など　【主な著書・論文】『失敗から学ぶユーザインタフェース – 世界はBADUI（バッドユーアイ）であふれている』（単著・技術評論社・2015年）／「ひらがなの平均手書き文字は綺麗」（共著・情報処理学会論文誌・2016年）／「視聴者反応と音楽的特徴量に基づくサムネイル動画の生成手法」（共著・情報処理学会論文誌・2013年）





森啓之MORI Hiroyuki

工学博士教授

研究分野

インテリジェントシステム／電力システム工学

【最終学歴】早稲田大学大学院　【担当授業科目】エネルギーマーケット特論、アドバンストフィールドスタディ／総合講義A、総合講義B　【研究テーマ】スマートグリッドの予測と最適化／深層ニューラルネット／電力市場のデータ解析／電力システム状態推定／電力システムの信頼度／配電自動化／進化的計算／統計的学習法／データマイニング　【主な著書・論文】「遺伝アルゴリズムとニューラルネット」（共著）／“Neural Networks Applications in Power Systems”（共著）

森勢将雅MORISE Masanori

博士（工学）准教授

研究分野音声情報処理

福地健太郎FUKUCHI Kentaro


研究分野

インタラクティブメディアおよびエンタテインメント応用

【最終学歴】東京工業大学大学院　【担当授業科目】インタラクティブメディア特論　【研究テーマ】動画像処理・エンタテインメント技術・認知科学　【主な著書・論文】「多点入力GUI による複数オブジェクトの並行操作の評価」／「レーザポインタの軌跡を追跡する映像パフォーマンス向け遠隔入力システム」

渡邊恵太WATANABE Keita

博士（政策・メディア）准教授

研究分野

インタラクションデザイン、ヒューマンコンピュータインタラクション

【最終学歴】慶應義塾大学大学院　【担当授業科目】デモンストレーション戦略特論／ディジタルファブリケーション特論／HCI特論（ヒューマンコンピュータインタラクション特論）　【研究テーマ】インタラクションにおける自己帰属感の研究、ウェブブラウザに代わるウェブインタラクション、道具研究　【主な著書・論文】融けるデザイン ―ハード×ソフト×ネット時代の新たな設計論 , 2015.1.

田村滋TAMURA Shigeru


研究分野

再生可能エネルギー、電力貯蔵設備、電気自動車、電力システム、エネルギーの地産地消

【最終学歴】早稲田大学大学院　【担当授業科目】再生可能エネルギー特論　【研究テーマ】再生可能エネルギーによるCO2フリー社会　【主な著書・論文】「スマートコミュニティのためのエネルギーマネジメント」（大河出版・2016年）／“V2G Strategy for Frequency Regulation Based on Economic Evaluation Considering EV Battery Longevity”, INTELEC 2018

橋本直HASHIMOTO Sunao


研究分野

ユーザインタフェース、ヒューマンコンピュータインタラクション

【最終学歴】九州工業大学大学院　【担当授業科目】計測制御特論　【研究テーマ】コンピュータによる人間拡張およびコンテンツ拡張　【主な著書・論文】（共著）「TouchMe: An Augmented Reality Interface for Remote Robot Control」(Journal of Robotics and Mechatronics・2013)／「3Dキャラクターが現実世界に誕生！ARToolKit拡張現実感プログラミング入門」（アスキー・メディアワークス・2008年）／「ARプログラミング Processingでつくる拡張現実感のレシピ」（オーム社・2012年）／（共著）「Design and enhancement of painting interface for room lights」(The Visual Computer・2014)

【最終学歴】和歌山大学大学院　【担当授業科目】音声信号処理特論、音楽情報処理特論　【研究テーマ】音声・歌声情報処理、音声知覚、音声デザイン　【主な著書・論文】森勢将雅、音声分析合成、コロナ社、2018．／M. Morise, F. Yokomori, and K. Ozawa: WORLD: a vocoder-based high-quality speech synthesis system for real-time applications, IEICE transactions on information and systems, vol. E99-D, no. 7, pp. 1877-1884, 2016. ／ M. Morise: D4C, a band-aperiodicity estimator for high-quality speech synthesis, Speech Communication, vol. 84, pp. 57-65, 2016.

秋岡明香AKIOKA Sayaka

博士（情報科学）教授

研究分野並列分散処理

【最終学歴】早稲田大学大学院　【担当授業科目】大規模データベース特論　【研究テーマ】アプリケーションの性能最適化　【主な著書・論文】Sayaka Akioka, Yoichi Muraoka, “Extended Forecast of CPU and Network Load on Computational Gr id” , IEEE Internat ional Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGrid), 2004.／Sayaka Akioka, Yoichi Muraoka, “HPC Benchmarks on Amazon EC2”, 2010 IEEE 24th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA), 2010.


宮下芳明MIYASHITA Homei

博士（知識科学）教授

研究分野

ヒューマンコンピュータインタラクション

【最終学歴】北陸先端科学技術大学院大学　【担当授業科目】ヒューマンコンピュータインタラクション特論　【研究テーマ】音響・音楽や映像、3DCGやゲーム、メディアアートまでを包含する、人の表現活動において、その制作支援技術、及び次世代コンテンツについて研究開発と評価を行っています　【主な著書・論文】学習者のモチベーション向上のための好意的解釈を行うフィジカルコンピューティング環境のデザイン（共著者：中橋雅弘）／ヒューマンインターフェース学会論文誌、Vol. 13・No. 4・pp. 303-313・2011.

エルウッドジェームズ A.ELWOOD James A.

博士教授

研究分野

TESOL, psychometrics, technology in second language education, writing assessment

【最終学歴】テンプル大学　【担当授業科目】Advanced Writing Skills for Graduate Study in Mathematics　【研究テーマ】TESOL, psychometrics

五十嵐悠紀IGARASHI Yuki


研究分野

コンピュータグラフィックス、ユーザインタフェース、CAD、ファブリケーション

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】コンピュータグラフィックス特論　【研究テーマ】コンピュータを用いた手芸設計支援　【主な著書・論文】Yuki Igarashi, Takeo Igarashi and Jun Mitani. Beady: Interact ive Beadwork Design and Construction. ACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2012), Volume 31, Issue 4, Article No. 49, Los Angels, USA, August 2012.

福山良和FUKUYAMA Yoshikazu

工学博士教授

研究分野

システム工学、エネルギー工学、最適化、機械学習、強化学習

【最終学歴】早稲田大学大学院　【担当授業科目】配電自動化システム特論　【研究テーマ】スマートコミュニティの最適化・データ分析　【主な著書・論文】「コレントロピーを用いた配電系統の負荷推定型状態推定に対するDifferential Evolutionary Particle Smarm Optimizationの適用」電学論B・138巻6号（共著）2018年／「エネルギープラントのオンライン最適運用計画に対するディペンダブルな並列DEEPSOによる方式の提案」電学論C・137巻、11号（共著）2017年／「Differential Evolutionary Particle Swarm Optimizationによる探索領域の削減を考慮したスマートコミュニティの全体最適化」電学論C・137巻、9号（共著）2017年



Meiji U





佐々木貴規SASAKI Takanori


研究分野

生物物理学バイオインフォマティクス

【最終学歴】北海道大学大学院　【担当授業科目】バイオインフォマティクス特論　【研究テーマ】生体膜関連物質（膜タンパク質・脂質）の分子間相互作用研究　【主な著書・論文】“Sensitive detect ion of prote in- l ip id interact ion change on bacteriorhodopsin using dodecyl-b-D-maltoside” ／“Characteristics of halorhodopsin-bacterioruberin complex f rom Natronomenas pharaonis membrane in the solubilized system”

森岡一幸MORIOKA Kazuyuki


研究分野

ネットワークロボティクスおよび空間知能化

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】ロボット情報学特論　【研究テーマ】ネットワーク接続された多数のセンサを用いた、ロボットの行動支援システムの実現　【主な著書・論文】“Intelligent Space for Human Centered Robotics”

吉田明正YOSHIDA Akimasa


研究分野並列分散コンピューティング

【最終学歴】早稲田大学大学院　【担当授業科目】グリーンコンピューティング特論　【研究テーマ】マルチコアプロセッサの並列ソフトウェアと並列化コンパイラの研究　【主な著書・論文】A Task-Driven Parallel Code Generation Scheme for Coarse Grain Parallelization on Android Platform, 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム , Vol.10, No.1, 2017.／Parallel Java Code Generation for Layer-Unified Coarse Grain Task Parallel Processing, 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム , Vol.7, No.4, 2014.

笠史郎RYU Shiro


研究分野

通信ネットワークの高度化、光通信システムおよび光計測技術

【最終学歴】東京大学大学院　【担当授業科目】通信ネットワーク特論　【研究テーマ】光無線通信、コヒーレント光通信、SDN技術、光ファイバ計測技術　【主な著書・論文】『伝送理論の基礎と光ファイバ通信への応用』（単著・電子情報通信学会・2015年）／「Study on diversity receiving techniques in optical wireless communication systems」CLEO-PR, P4-008,2017年（単著）／「Wavelength unbundling in existing GE-PON」 OFC/NFOEC 2012，NTu2F.2，2012年（単著）

中田洋平NAKADA Yohei


研究分野

確率的アプローチを用いデータ分析や機械学習手法の高度化

【最終学歴】早稲田大学大学院　【担当授業科目】確率統計的学習特論　【研究テーマ】ベイズ学習の高度化、確率的画像処理の応用、スポーツデータに対する機械学習の応用　【主な著書・論文】“ Improving on deterministic approximate Bayesian inferences for mixture distributions” IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. vol.27 no.11 (2016)／“Predicting viewer-perceived activity/dominance in soccer games with stick-breaking HMM using data from a fixed set of cameras” Multimed. Tools Appl. vol.75 no.6 (2016)

浦野昌一URANO Shoichi


研究分野エネルギーネットワーク

【最終学歴】明治大学大学院　【担当授業科目】アセットマネジメント特論　【研究テーマ】先進的エネルギーネットワークの最適化・高度化／エネルギーネットワークデータ解析　【主な著書・論文】A Method for Determining Pseudo-measurement State Values for Topology Observability of State Estimation in Power Systems, Electrical Engineering in Japan(Wiley InterScience), Vol.179, Issue 2, pp. 27-34, 2012

櫻井義尚SAKURAI Yoshitaka


研究分野

機械学習、データマイニング、進化計算

【最終学歴】電気通信大学大学院　【担当授業科目】ウェブインテリジェンス特論　【研究テーマ】機械学習による意思決定支援システム　【主な著書・論文】“Enriched Cyberspace through Adaptive Multimedia Utilization for Dependable Remote Collaboration”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics – Part A, Vol.42, Issue 5, pp.1026-1039, IEEE, (2012.09). ／ “An efficient language pipeline for flexible rule-based context representation”, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, Vol.4, Issue 4, pp.439-450, Springer, (2013.08).

大野光平OHNO Kohei


研究分野ワイヤレスシステム研究

【最終学歴】明治大学大学院　【担当授業科目】ワイヤレスシステム特論　【研究テーマ】ワイヤレス技術高度化に関する研究　【主な著書・論文】Kohei Ohno, Makoto Itami, Tetsushi Ikegami, “A Primary Signal Detection Technique using Sub-band Pulses of a Multi-band Pulse”, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems , Jun. 2013.／Kohei Ohno, Makoto Itami, Tetsushi Ikegami, “Multipath Compensation Technique for Pulse-based Ultra-Wideband System using Multi-band Pulse with RAKE Reception”, ITE Trans. on MTA, Vol. 4, No.4, pp.375-385, Oct. 2016.

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