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数学

※特派員のプロフィールはアンケート回答時点のものです。

何を学ぶの?

長い歴史をもつすべての科学の「ことば」

数学はすべての科学を表す「ことば」として古くから人間社会の営みにかかわってきた。自然科学の理論を根底で支え、さまざまな研究開発分野での基礎となっている学問だ。現代社会では欠かせないコンピュータも、数学の論理演算を応用したものだ。

大学での数学は、理論を追究する「純粋数学」と、純粋数学の理論と手法を用いて理学、工学、経済学など他分野への応用をめざす「応用数学」に分かれている。純粋数学では数式や方程式について学ぶ代数学、図形や空間の性質を分析する幾何学、微積分を基礎とする解析学の3つの分野を学ぶ。

講義には演習が組み込まれ、実際の問題を解きながら数学的思考力を高めていく。また、コンピュータを用いて数学的な問題を解く方法を理解するため、計算機演習などの授業もある。

大学選びココがポイント

数学系学科には、数学科や応用数学科、数理科学科などがある。数学科では純粋数学を中心に学び、応用数学科や数理科学科では各分野の基礎を学んだあと応用数学分野を広く学ぶ。

また、関連学科として、コンピュータの基礎理論や数理的手法により情報科学を学ぶ情報科学科、情報数理学科がある。工学部などの情報工学科と違い、ソフトウェアに重点が置かれているのが特徴だ。

先輩たちの時間割

筑波大学 理工学群 数学類 3年 会長特派員の時間割

月曜日 火曜日 水曜日 木曜日 金曜日 土曜日
1限
2限 トポロジーA 代数学ⅠA
3限 計算機数学Ⅰ ルベーク積分 数理統計学Ⅰ 確率論Ⅰ
4限 多様体入門 ルベーク積分演習 偏微分方程式
5限 多様体入門演習 代数学ⅠA
6限 数学外書輪講Ⅱ
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※3年次前期の時間割

おもしろい講義 「計算機数学Ⅰ」

計算量を推定することによって計算機が計算するまでの時間について考えるもので、どのように計算量を減らすかなどを考えるのが面白かった。

こんな研究しています

東京大学大学院 情報理工学系研究科 修了 Tags特派員

時系列解析手法に対する提案

株価予測や人間の行動変容を検討するとき、数学を用いて時系列解析手法という手法を用いることがある。古典的な手法は確率・確率過程・統計を用いて設計されるが、土台となる確率論を違った見方から考察してみた。

私の卒業当時と比べてビックデータであったり空間データであったり、面白い素材は転がってくるようになったから、そういうデータに対して時系列解析手法(や効果測定)を検討すると面白いかもしれない。

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