統計モデリング特論Ⅰ Special Topics in Statistical Modeling Ⅰ

統計モデリング特論Ⅰ Special Topics inStatistical Modeling Ⅰ　

科目コード(Course Number) 20DSSa01複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　統計科学専攻Department of Statistical Science 　モデリング Statistical Modeling

学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期／後学期 each semester

日野　英逸（HINO　Hideitsu）

〔授業の概要 Outline〕

・講義

・統計モデリングの基礎である線形モデルからはじめ，ス

パースモデリングの基礎とその応用方法を学ぶ

Lecture style. Starting with a linear model that is the basis of statisticalmodeling. Then, learn the basics of sparse modeling and how toapply its methodologies to real problems.〔到達目標 Aim〕

複雑な事象のモデル化と簡略化のセンスを身に着け，実問

題への応用ができるようになる．

Learn the basics of statistical modeling with applications.〔成績評価 Grading criteria〕

各講義後のレポート100%

Solely based on reports assigned after each lecture〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：日野英逸

2019年4月9日（火）〜7月23日（火）

2019年10月10日（木）〜2020年1月9日（木）

授業計画：

1.統計モデリングへの導入（前期5回）

2.モデルの推定（前期5回）

3.モデル選択（前期5回）

4.線形モデルと拡張（後期5回）

5.スパースモデリングの基礎（後期5回）

6.スパースモデリングの応用（後期5回）

Lecturer: Hideitsu Hino

2019/4/9 (Tue) -- 7/232019/10/10 (Thu) -- 2020/1/9

Contents:1.Introduction to Statistical Modeling (Spring semester 5 days)2.Estimation of model parameters (Spring semester 5 days)3.Model selection (Spring semester 5 days)4.Linear modeling and it extensions (Fall semester 5 days)5.Basics of sparse modeling (Fall semester 5 days)6.Applications of sparse modeling (Fall semester 5 days)

〔実施場所 Location〕

統計数理研究所

The Institute of Statistical Mathematics〔使用言語 Language〕

日本語または英語

Japanese or English〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

特に指定しない．

〔関連URL Related URL〕

URL:〔上記URLの説明 Explanatory Note on above URL〕

〔備考・キーワード Others/Keyword〕

その他：統計科学専攻学生の履修がない場合には、原則と

して開講しない。

This class will not be provided upon no registered students fromDept. of Statistical Science.

統計モデリング特論Ⅱ Special Topics inStatistical Modeling Ⅱ　



日野　英逸（HINO　Hideitsu）


・講義

・種々の実問題に対してデータ駆動型のアプローチを行う

際，問題を「解ける形」に定式化することが最も重要なポ

イントである．本科目では様々な問題を定式化する方法論

を伝える

- Lecture- When trying to solve practical problems with data drivenapproaches, it is critical to formulate the original problem as a“feasible” sub-problem. In this course, we study the methodologyon how to formulate various practical problems and to efficientlysolve them.〔到達目標 Aim〕

現実の諸問題をモデル化し，統計的な手法で現実的な解を

与える方法論を身につける

Obtain the methodology of modeling practical problems, andsolve the problem by using statistical methods.〔成績評価 Grading criteria〕

各講義後に課すレポート100%

Solely based on the report at each lecture

1

〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：日野英逸

2019年4月9日（火）〜7月23日（火）

2019年10月10日（木）〜2020年1月9日（木）

授業計画：

以下の内容を，受講者の研究内容に応じて伝える

1.数理モデリングの考え方

2.いろいろな数理モデリング

3.自然科学における例と方法論

Lecturer: Hideitsu Hino

2019/4/9 (Tue) -- 7/232019/10/10 (Thu) -- 2020/1/9

Contents: Considering the research field of the participants, the followingmaterials are included: 1. Basics of mathematical modeling 2. Variants of Mathematical modeling3. Examples in natural science and specific approaches〔実施場所 Location〕





特に指定しない







統計計算システムⅡ Statistical Computing Ⅱ　



中野　慎也（NAKANO　Shin'ya）


並列計算機を活用した統計計算について解説する。特に，

大規模行列の扱いが必要となる問題や、並列計算による粒

子フィルタ，アンサンブルカルマンフィルタの並列計算機

上での実装などを取り上げる。（講義）

Lectures on statistical computing using a parallel computer willbe given in this course. In particular，the following subjects willbe discussed: problems which requires huge matrices，the particlefilter using a parallel computer，and implementation of theensemble Kalman filter on a parallel computer.〔到達目標 Aim〕

・基本的な並列プログラミングができる．

・統計計算に並列計算機を活用することができる．

・Students will be able to do basic parallel programming.・They will be able to make use of parallel computing forstatistical computing.〔成績評価 Grading criteria〕

課題の達成度に基づいて評価する。

Graded based on projects〔授業計画 Lecture plan〕

講義：

1. 並列プログラミングの基礎

2. スレッド並列とその実装

3. プロセス並列とその実装

4. 大規模行列を用いた統計計算

5. ハイブリッド並列とその実装

6. 並列計算による粒子フィルタ

7. 並列計算によるアンサンブルカルマンフィルタ

Lecture: 1. Basics of parallel programming2. Multi-thread programming3. Multi-process programming4. Statistical computing with huge matrices5. Hybrid parallel programming6. Particle filter using a parallel computer7. Ensemble Kalman filter using a parallel computer〔実施場所 Location〕


The Institute of Statistical Mathematics

2

〔使用言語 Language〕



教科書：

特になし

Textbooks:None〔関連URL Related URL〕






複雑系統計システム解析Ⅰ Complex SystemsAnalysis Ⅰ　



三分一　史和（MIWAKEICHI　Fumikazu）


時系列データ解析とモデリングにおける決定論的アプロー

チ、確率論的アプローチに関する輪講を行う。

The aim of this course is to study the deterministic and stochasticapproach in time series analysis.〔到達目標 Aim〕

本科目では、決定論、確率論の考え方を学び、予測可能性

について議論する。

This course deals the concepts of deterministic and stochasticapproach predictability.〔成績評価 Grading criteria〕

試験またはリポート結果等を総合的に判断して評価する。

Attendance and active participation at class meeting; somehomework and quizzes from the textbook and materials providedby instructor.〔授業計画 Lecture plan〕

1. 複雑系入門 2. 決定論的アプローチ

3. ネットワークモデル

4. 確率論的アプローチ

5. 予測可能性

1. Introduction to Complexity2. Deterministic approach3. Network model4. Stochastic model5. Predictability〔実施場所 Location〕





講義中に適宜配布する。

Teaching materials will be provided in the lecture.〔関連URL Related URL〕






複雑系統計システム解析Ⅱ Complex SystemsAnalysis Ⅱ　



三分一　史和（MIWAKEICHI　Fumikazu）


時系列データから有意な信号の検出法、空間的相関、因果

性に関する輪講を行う。

This course covers methods to extract significant signals, spatialcorrelation and causality analysis from time series data.〔到達目標 Aim〕

本科目では多変量データ解析における基礎的な時空間解析

法と時空間情報の視覚化について学ぶ。

The goal of this course is to understand the basic technique ofspatio-temporal analysis and visualization of spatial-temporalinformation for multivariate data.〔成績評価 Grading criteria〕

試験またはリポート結果等を総合的に判断して評価する。

Attendance and active participation at class meeting; some

3

homework and quizzes from the textbook and materials providedby instructor.〔授業計画 Lecture plan〕

1. 時空間解析の概論

2. ノイズの多いデータに対する時空間フィルタリング法

3. 空間相関の推定

4. 因果性の推定

5. 時空間的結合性の視覚化

1. Instruction to spatio-temporal analysis2. Spatio-temporal filtering for noisy data3. Estimation of spatial correlation4. Estimation of causality5. Visualization of spatio-temporal connectivity〔実施場所 Location〕





講義中に適宜配布する。

Teaching materials will be provided in the lecture.〔関連URL Related URL〕






モンテカルロ法と確率的シミュレーション MonteCarlo algorithms and stochastic simulation　



伊庭　幸人（IBA　Yukito）


マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)などの乱数を利用した

アルゴリズムとその応用、背景となる理論について論じる。

（講義）

This course deals with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) andother stochastic algorithms with real world applications.

〔到達目標 Aim〕

以下を目標とする(1) インポータンスサンプリングとマルコ

フ連鎖モンテカルロ法の基本を理解する　(2)高度なモンテ

カルロ手法について学ぶ．また、また，(3)学んだ手法を具

体的な問題に適用できるようになることが期待される．

The goal of this course is to(1) Understand basic principles of importance sampling andMarkov chain Monte Carlo(2) Obtain knowledge on advanced Monte Carlo algorithmsAlso， (3) Students should be able to apply these methods toconcrete problems.〔成績評価 Grading criteria〕

宿題とレポートによる.

Homework and a take-home final〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：伊庭幸人

授業計画：

1.イントロダクション

2.-3.重点サンプリング

4.-6.マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ）

7.ハミルトニアンＭＣＭＣ

8.-9. 逐次モンテカルロ法

10.レプリカ交換ＭＣＭＣ

11.マルチカノニカルＭＣＭＣ

12.分割表や魔方陣を数える

13. 力学系におけるレアイベント

14.-15.その他の応用・論文購読

Lecturer: Yukito IbaContents: 1. Introduction2.-3. Importance Sampling4.-6. Markov Chain Monte Carlo (MCMC7.Hamiltonian MCMC8.-9. Sequential Monte Carlo10. Replica Exchange MCMC11. Multicanonical MCMC12. Counting Tables and Magic squares13. Rare events in Dynamical system14.-15. Other Applications/ Paper Reading〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

4

伊庭ほか「計算統計II」岩波書店

None〔関連URL Related URL〕






複雑階層構造モデリング Modeling of complexhierarchical structures 　



伊庭　幸人（IBA　Yukito）


複雑で複数の階層からなるシステムの統計モデリングにつ

いて実際の例に基いて学ぶ。（講義）

This course focused on statistical modeling of complex andhierarchical systems.〔到達目標 Aim〕

ベイズ統計を用いた複雑で階層的なモデリングの手法を理

解し、自分の問題に応用できるようになることを目標とする．

The goal of this course is to understand methods of modelingcomplexand hierarchical system using Bayesian method. Students shouldbe ableto apply these methods to treat their own problems.〔成績評価 Grading criteria〕

宿題とレポートによる．

Homework and a take-home final〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：伊庭幸人

授業計画：

1.イントロダクション

2.-3.ベイズ統計速習コース

4.MCMC入門

5.STANの利用

6.-7.階層モデル

8.平滑化モデルとガウス過程

9. 状態空間モデリングとの関連

10.-15. 各種の応用と実例

Lecturer: Yukito Iba

Contents: 1.Introduction2.-3.A Crash Course on Bayesian Statistics4.Markov Chain Monte Carlo5.Using MCMC Software: STAN6.-7.Hierarchical Models8. Smoothness Priors and Gaussian Process 9. Relation to State Space Modeling10.-15. Other Applications/ Real World Examples






教科書：

特になし

参考書：

松浦健太郎「StanとRでベイズ統計モデリング」共立出版，

岩波データサイエンス刊行委員会「岩波データサイエンス

Vol.1, Vol.6」岩波書店

Textbooks: None〔関連URL Related URL〕






ディジタル信号処理 Digital Signal Processing　



瀧澤　由美（TAKIZAWA　Yumi）


アナログとディジタルの信号の違い、信号とシステムの応

答の表現、ｚ変換を用いた伝達関数の取り扱いを学ぶ。ま

た、ディジタルシステムの設計法を具体的に習得する。

さらに、ディジタル信号で表現される時系列の統計的解析

の基礎を学ぶ。

This lecture provides basic methods of treatment on signals andtransfer functions based on z-transformation with practical designskill for digital system including prediction filters.

5

And time series analysis will be discussed based on the abovedigital signal processing methods.〔到達目標 Aim〕

線形システムの理解とディジタル設計の習得

At the end of the course， participants are expected to understandand design digital linear systems.〔成績評価 Grading criteria〕

出席状況およびレポートまたは試験結果を総合的に判断し

て評価する。

Attendance and Report or exam.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：瀧澤由美

授業計画：

1.概論

2.線形時不変システムと畳み込み積分

3.z変換の基礎

4.z変換による伝達関数

5.フーリエ変換

6.システムの伝達関数と周波数／位相特性

7.サンプリング定理と応用

8.FIRフィルタとその構成法

9.IIRフィルタとその構成法

10.ディジタル画像の表現と処理

11. ディジタル信号処理に基づく時系列解析

Lecturer: Yumi TakizawaContents:1.Introduction2.Linear stationary system and convolution3.Z transform4.Transfer function5.Fourier transform6.Frequency response and phase7.Sampling theorem and it application8.FIR filters9.IIR filters10.Digital image processing11. Time series analysis based on digital signal processing〔実施場所 Location〕





教科書：

授業の中で選択予定

Textbooks:It will be selected in the class.







情報通信システム論 Communication and InformationSystems　



瀧澤　由美（TAKIZAWA　Yumi）


Shannonの情報理論に沿って、情報量の工学的記述、情報源

の特質と符号化、通信路の特性と符号化の初歩を学ぶ。さ

らに、学生の持ち寄る問題に沿って、変復調やアンテナの

電磁界理論を含む具体的な通信方式について学ぶ。

This lecture provides basic study of information theory byC.E.Shannon referring to contitative expression of information,fundamental characteristics and coding methods for informationsource and communication channel. And actual communication scheme including modulation/demodulation, RF, and antenna propagation will be discussedaccording to student's request.〔到達目標 Aim〕

変復調を含む通信系の理解

At the end of the course, participants are expected to understandcommunication systems including modulation and demodulation.〔成績評価 Grading criteria〕

出席状況およびレポートまたは試験結果を総合的に判断し

て評価する。

Attendance and Report or exam.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：瀧澤由美

授業計画：

1.概論

2.自己情報量と相互情報量

3.マルコフ／エルコード情報源

4.情報源符号化と符号長

5.通信路と容量

6. 通信システムの具体例

Lecturer: Yumi TakizawaContents:

6

1.Introduction2.Self and mutual information3.Markov/ergodic information source4.Information source coding5.Communication capacity6. Actual communication systems and developments for effectivecharaacteristics〔実施場所 Location〕





教科書：

授業の中で選択予定

Textbooks:It will be selected in the class.〔関連URL Related URL〕






情報セキュリティ論Ⅰ Information Security Ⅰ　



南　和宏（MINAMI　Kazuhiro）


機密情報を含むビッグデータの安全な分析を実現する匿名

化、プライバシー保護データマイニングの代表的手法に関

する講義・輪講を行う。

This course covers privacy-preserving data mining techniques foranalyzing big data with sensitive information safely.〔到達目標 Aim〕

1) プライバシー保護を議論するセキュリティモデルを理解

する。2) 代表的なプライバシー保護技術を説明することが

できる。3) 対象とするプライバシー保護システムのセキュ

リティ評価ができる。

1) Understand security models for privacy protection 2) Can

describe representative privacy-priserving techniques 3) Canevaluate security properties of privacy-preserving systems〔成績評価 Grading criteria〕

出席状況、輪読における報告、課題提出物により総合的に

判断して評価する。

Attendance， class presentations and assignments〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：南和宏

授業計画：

1. Data mining basics2. Inference control methods3. k-Anonymous data mining4. Randomization methods5. Association rule hiding methods6. Distributed privacy-preserving data mining7. Query auditing techniques8. Privacy-preserving data stream classification

Lecturer: Kazuhiro MinamiContents:1. Data mining basics2. Inference control methods3. k-Anonymous data mining4. Randomization methods5. Association rule hiding methods6. Distributed privacy-preserving data mining7. Query auditing techniques8. Privacy-preserving data stream classification〔実施場所 Location〕





教科書：

Privacy-Preserving Data Mining: Models and Algorithms(Springer)

Textbooks:Privacy-Preserving Data Mining: Models and Algorithms(Springer).〔関連URL Related URL〕






7

情報セキュリティ論Ⅱ Information Security Ⅱ　



南　和宏（MINAMI　Kazuhiro）


ビッグデータの安全な２次利用を実現する匿名化及び差分

プライバシーの代表的実現手法に関する講義・輪講を行う。

This course covers anonymization and differential privacytechniques for publishing datasets for secondary use safely.〔到達目標 Aim〕

1) プライバシー保護データ公開のプライバシーに関する課

題を理解する。2) 代表的な匿名化技術を説明し、必要に応

じて利用できる。3) 差分プライバシーの概念、応用範囲を

理解する。

1) Understand issues in privacy-preserving data publishing 2)Can describe and apply representative anonymization techniques3) Understand concepts and applications of differential privacy〔成績評価 Grading criteria〕

出席状況、輪読における報告、課題提出物により総合的に


Attendance， class presentations and assignments〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：南和宏

開講日：受講希望者と相談

授業計画：

1. Privacy models2. Anonymization algorithms3. Anonymization for classification analysis4. Anonymization for cluster analysis5. Anonymizing sequential releases6. Anonymizing transaction data7. Anonymizing trajectory data8. Differential privacy

Lecturer: Kazuhiro MinamiContents:1. Privacy models2. Anonymization algorithms3. Anonymization for classification analysis4. Anonymization for cluster analysis5. Anonymizing sequential releases6. Anonymizing transaction data7. Anonymizing trajectory data8. Differential privacy






教科書：

Introduction to Privacy-Preserving Data Publishing (CRC Press)

Textbooks:Introduction to Privacy-Preserving Data Publishing (CRC Press).〔関連URL Related URL〕






時系列解析特論Ⅰ Special Topics in Time SeriesAnalysis Ⅰ　



川﨑　能典（KAWASAKI　Yoshinori）


定常時系列に基づく多変量自己回帰モデルの推定法を説明

し、それを利用した因果分析の枠組みを複数取り扱う。平

均非定常な多変量時系列に枠組みを拡張し、共和分モデル

まで理解を広げる。その前提として、時系列の持続性をチ

ェックするための単位根検定を習得する。2～3回の講義の

後に1回の頻度で、RないしR Shinyアプリを使った計算機演

習を行う。（講義）

This course will cover vector autoregressions and theirapplications to causal analysis of time series. To extend thearguments to non-stationary time series， after learning unit roottests to check the persistency of time series， we will proceed tothe testing and estimation of cointegrated systems. A computerexercises class using R or R Shiny apps will be given after acouple of lectures. (Lecture)〔到達目標 Aim〕

(1) 多変量自己回帰モデルを利用した因果解析を行うことが

できる

(2) 時系列の持続性をデータに基づいて判定する複数の方法

を理解し実行できる

8

(3) 共通トレンドが存在する多変量時系列に対し適切なモデ

リングができる

At the end of this course， students are expected (1) To perform causal analysis based on vector autoregressionmodel， (2) To understand and perform various unit root tests to check thepersistency of time series data， and (3) To model the non-stationary multivariate time series possiblysubject to one or more common trends.〔成績評価 Grading criteria〕

期末レポート 100%

Term paper 100%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：川﨑能典

授業計画：

1. ARMA過程の状態空間表現

2. 多変量自己回帰モデルの推定

3. Rによる計算機演習(1)4. インパルス応答関数

5. 因果性検定と相対パワー寄与率

6. Rによる計算機演習(2)7. 一変量時系列での単位根検定(1)8. 一変量時系列での単位根検定(2)9. 多変量時系列での単位根検定

10. Rによる計算機演習(3)11. 共和分検定

12. 共和分システムの最尤推定

13. Rによる計算機演習(4)14. ノンパラメトリック因果性検定

15. ベイズ多変量自己回帰モデル

Lecturer: Yoshinori KawasakiContents: 1. State-space representation for ARMA model2. Estimation of multivariate vector autoregressive models3. Computer exercises with R (1)4. Impulse response function5. Causality test and relative power contribution6. Computer exercises with R (2)7. Unit roots in univariate time series (1)8. Unit roots in univariate time series (2)9. Unit roots in multivariate time series10. Computer exercises with R (3)11. Tests of cointegration12. Maximum likelihood estimation of cointegrated system13. Computer exercises with R (4)14. Nonparametric causality test15. Bayesian vector autoregresion〔実施場所 Location〕






参考図書：

Introduction to Time Series Modeling， G. Kitagawa， CRCPress， 2010.Time Series Analysis， J. D. Hamilton， Princeton UniversityPress， 1994.

References:Introduction to Time Series Modeling， G. Kitagawa， CRCPress， 2010.Time Series Analysis， J. D. Hamilton， Princeton UniversityPress， 1994.〔関連URL Related URL〕






時系列解析特論Ⅱ Special Topics in Time SeriesAnalysis Ⅱ　



川﨑　能典（KAWASAKI　Yoshinori）


金融時系列の特徴を踏まえた時系列モデリングを取り扱う。

条件付き分散に対するモデリングが中心的課題となる。第

10回以降は高頻度データを前提とした時系列モデリングを

扱う。2～3回の講義の後に1回の頻度で、RないしR Shinyアプリを使った計算機演習を行う。（講義）

This course will cover various time series models toaccommodate the empirical properties of financial time series.Central topic is the modeling for conditional heteroscedasticity.After lecture 10, time series modeling for high frequent data willbe discussed. A computer exercises class using R or R Shiny appswill be given after a couple of lectures. (Lecture)〔到達目標 Aim〕

(1) 金融時系列の実証的な特徴を理解し、適切なモデルを選

択できるようになる

(2) ボラティリティモデルの推定に必要な統計的推測理論を

理解し説明できる

(3) 高頻度データから情報を集約しボラティリティの予測モ

9

デルを構成できる

At the end of this course, students are expected (1) To choose appropriate models to express empirical propertiesof financial time series, (2) To understand and explain the theory of statistical inferenceused in estimation of volatility models, and (3) To construct volatility forecasting models based onaggregation of high frequency data. 〔成績評価 Grading criteria〕



担当教員：川﨑能典

授業計画：

1. 金融時系列の特性

2. 平均過程に対する線形モデル(1)3. 平均過程に対する線形モデル(2)4. Rによる計算機演習(1)5. ARCHモデル

6. GARCHモデルとその変種(1)7. GARCHモデルとその変種(2)8. Rによる計算機演習(2)9. 確率的ボラティリティモデル

10. 実現ボラティリティ

11. デュレーションモデル

12. Rによる計算機演習(3)13. 価格変化のモデル

14. Heterogeneous ARモデル

15. Rによる計算機演習(4)

Lecturer: Yoshinori KawasakiContents: 1. Properties of financial time series2. Linear models for mean process (1)3. Linear models for mean process (2)4. Computer exercises with R (1)5. ARCH model6. GARCH model and its variants (1)7. GARCH model and its variants (2)8. Computer exercises with R (2)9. Stochastic volatility model10. Realized volatility11. Duration models12. Computer exercises with R (3)13. Models for price changes14. Heterogeneous autoregression model15. Computer exercises with R (4)〔実施場所 Location〕






参考図書：

Tsay, R. S. (2013). An Introduction to Analysis of Financial Datawith R

References:Tsay, R. S. (2013). An Introduction to Analysis of Financial Datawith R〔関連URL Related URL〕






確率システム論Ⅰ Stochastic systems Ⅰ　



小山　慎介（KOYAMA　Shinsuke）


応用を目的とした確率システムの解析方法を学ぶ。（講義）

This course provides an elementary introduction of stochasticanalysis and its applications.〔到達目標 Aim〕

確率システムの解析方法の基礎を取得する。

The goal of this course is to learn basic techniques for analyzingstochastic systems.〔成績評価 Grading criteria〕

受講者の習熟度に基づき判断する。


担当教員：小山慎介

授業計画：

1.確率解析の基礎事項

2.カルマンフィルタ

3.非線形フィルタ

4.確率最適制御

Lecturer: Shinsuke KoyamaContents:1. Basics of stochastic calculus2. Kalman filter

10

3. Nonlinear filter4. Stochastic control5. Other topics〔実施場所 Location〕





特になし







確率システム論Ⅱ Stochastic Modeling Ⅱ　



小山　慎介（KOYAMA　Shinsuke）


確率システム論Iで学んだ基礎事項を踏まえて、より高度な

確率システムのモデリングと解析手法を学ぶ。（講義）

This course provides advanced topics on stochastic modeling andanalysis.〔到達目標 Aim〕

具体例を通して様々な現象のモデリングと解析方法を取得

する。

The goal of this course is to learn how to model and analyze awide range of phenomena in science and engineering， usingstochastic methods.

〔成績評価 Grading criteria〕

受講者の習熟度に基づき判断する。


担当教員：小山慎介

授業計画：

1.自然科学における確率モデリング

2.社会科学における確率モデリング

3.工学における確率モデリング

4.複雑ネットワーク

Lecturer: Shinsuke KoyamaContents:1. Stochastic modeling in natural science2. Stochastic modeling in social science3. Stochastic modeling in engineering4. Complex networks〔実施場所 Location〕





特になし







データ同化特論Ⅰ Special Course on DataAssimilation Ⅰ　



上野　玄太（UENO　Genta）


1. 演習

2. アンサンブルカルマンフィルタなど逐次型データ同化手

法とその実装に関する輪読・演習を行う。状態空間モデル

を理解し、逐次型データ同化手法の数学的導出を行うとと

もに、実装のためのプログラミングを行う。

(1) Practicum(2) This is a course of seminar and practice on sequential dataassimilation methods such as the ensemble Kalman filter. On thebasis of the state-space model, students derive the sequentialmethods and implement the procedure.〔到達目標 Aim〕

1. 状態空間モデルを説明することができる。

2. 予測・フィルタ・平滑化のアルゴリズムを導出すること

11

ができる。

3. 状態推定のプログラムを実装することができる。

Students will be able to:(1) explain the state-space model,(2) derive the prediction, filtering and smoothing algorithms, and(3) implement these procedures for state estimation.〔成績評価 Grading criteria〕

期末に課すレポートに基づいて評価する。

By a final paper〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：上野玄太

授業計画：

1, 2. 状態空間モデル

3, 4. カルマンフィルタ

5, 6. 平滑化

7. 平方根フィルタ

8, 9. アンサンブルカルマンフィルタ

10. アンサンブルカルマン平滑化

11, 12. 粒子フィルタ

13. 粒子平滑化

14, 15. ハイパーパラメータの推定

Lecturer: Genta UenoContents:(1, 2) State-state model(3, 4) Kalman filter(5, 6) Smoother(7) Square-root filter(8, 9) Ensemble Kalman filter(10) Ensemble Kalman smoother(11, 12) Particle filter(13) Particle smoother(14, 15) Estimation of hyper parameters〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし。

参考書：

“Data Assimilation: The Ensemble Kalman Filter” (Evensen，Springer)

Textbooks:Nothing particular.References:

“Data Assimilation: The Ensemble Kalman Filter” (Evensen，Springer)〔関連URL Related URL〕






データ同化特論Ⅱ Special Course on DataAssimilation Ⅱ　



上野　玄太（UENO　Genta）


1. 演習

2. アジョイント法など変分型データ同化手法とその実装に

関する輪読・演習を行う。状態空間モデルの事後確率最大

化推定を理解し、変分型データ同化手法の数学的導出を行

うとともに、実装のためのプログラミングを行う。

(1) Practicum(2) This is a course of seminar and practice on variational dataassimilation methods such as the adjoint method. On the basis ofmaximum a posteriori (MAP) estimation of the state-spacemodel, students derive the variational methods and implement theprocedure.〔到達目標 Aim〕

1. 状態空間モデルの事後確率最大化推定を説明することが

できる。

2. アジョイント法のアルゴリズムを導出することができる。

3. アジョイント法のプログラムを実装することができる。

Students will be able to:(1) explain MAP estimation of the state-space model,(2) derive the adjoint algorithms, and(3) implement an optimization procedure using the adjointalgorithm.〔成績評価 Grading criteria〕

期末に課すレポートに基づいて評価する。

By a final paper〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：上野玄太

授業計画：

1, 2. 状態空間モデル

3, 4. MAP推定

12

5, 6, 7. 自動微分

8, 9, 10. アジョイント法

11, 12. 感度解析

13. 非線型最適化

14. Representer法15. ハイパーパラメータの推定

Lecturer: Genta UenoContents:(1, 2) State-state model(3, 4) MAP estimaton(5, 6, 7) Automatic differentiation(8, 9, 10) Adjoint method(11, 12) Sensitivity analysis(13) Nonlinear optimization(14) Representer method(15) Estimation of hyper parameters〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし。

参考書：

「データ同化―観測・実験とモデルを融合するイノベーショ

ン」（淡路敏之、蒲地政文、池田元美、石川洋一、京都大学

学術出版会）

Textbooks:Nothing particular.〔関連URL Related URL〕






点過程の基本理論 Basic theory of PointProcesses　



庄　建倉（ZHUANG　Jiancang）


点過程に関する数学理論について講義を行う。このコース

では、ランダム測度、Janossy測度、Janossy密度、Campbell測度、モーメント測度、条件付き強度、Papangelou強度、

Palm強度を含む点過程に関する基本概念と理論を紹介する。

This course gives an introduction to the probability theory ofpoint processes, including the concepts of random measures,Janossy density, Janossy measure, Campbell measure, momentmeasure, conditional intensity, Papangelou intensity, Palmintensity, etc..〔到達目標 Aim〕

・現代確率論の観点に基づいて点過程理論を論述すること

ができる。

・各タイプの点過程間の理論的関係を理解する。

・ To be able to explain the theory of point processes from theviewpoint of modern probability theory.・ To Understand the theoretic connections among different typesof point processes〔成績評価 Grading criteria〕

期末にはリポートを課し、出席、宿題、小テスト、リポー

トを総合して評価する。

Comprehensively based on exercises and assignments reports〔授業計画 Lecture plan〕

授業計画：

1. 数学の準備[1]2. 数学の準備[2]3. Poisson過程[1]4. 有限点過程

5. Janossy測度、Janossy密度、モーメント測度とモーメント

強度[1]6. Janossy測度、Janossy密度、モーメント測度とモーメント

強度[2]7. Campbell測度、モーメント測度とモーメント強度

8. 時間点過程と条件付き強度[1]9. 時間点過程と条件付き強度[2]10. 時空間点過程と条件付き強度

11. 空間点過程とPapangelou強度

Contents:[1,2] Mathematical Preliminaries[3] Introduction: counting measures and complete randomness,Poisson process[4] Finite point processe6[5,6] the Janossy density, the Janossy measure, moment measuresand moment intensities

13

[7] Campbell measures, moment measures and momentintensities[8,9] Temporal point processes and conditional intensities[10] Spatiotemporal point processes and conditional intensities[11] Spatial point processes and Papangelou intensities




英語　English〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

教科書：

特になし

参考書：

Daley and Vere-Jones, 2003, An Introduction to the Theory ofPoint Processes: Elementary theory and methods, Springer.Daley, D. and Vere-Jones, D., An Introduction to the Theory ofPoint Processes, Vol II: General Theory and Structure. 2nd ed.,2008, 573p. Springer.

Textbooks:NoneReferences:Daley, D. and Vere-Jones, D., An Introduction to the Theory ofPoint Processes, Vol I: Elementary Theory and Methods. 2nd ed.,2003, 469p. Springer.Daley, D. and Vere-Jones, D., An Introduction to the Theory ofPoint Processes, Vol II: General Theory and Structure. 2nd ed.,2008, 573p. Springer.〔関連URL Related URL〕






点過程の統計推論 Statistical Inferences forPoint Processes　



庄　建倉（ZHUANG　Jiancang）


火事や地震や犯罪など突発事象に関する点過程で統計なモ

デリングと解析法について講義を行う。具体的には、モデ

ルの構築、情報の認識、モデル診断、モデル選択、シミュ

レーション、予測、および予測評価を含む手法を中心に紹

介する。

This course is on the techniques related to statistical inferences

for random events in time and/or geographical space. In details,we focus on the issues of model construction, informationrecognition, model diagnostics, model selection, simulation,forecasting, forecast evaluation, etc..〔到達目標 Aim〕

・点過程モデルの共通統計推論手法を習得する。

・与えられた離散事象のデータから、点過程モデルを構築

できる。

・点過程モデルが与えられ、データフィッティング、モデ

ル診断、シミュレーション、予測、および予測パフォーマ

ンスの評価を行うことができる。

・ To master the common statistical inferences of models fordifferent type of point processes.・ To be able to construct point process models, providing data ofdiscrete events・ Given a point process models, to be able to do data fitting,model diagnostics, simulation, forecasting, and evaluatingforecasting performance〔成績評価 Grading criteria〕

期末にはリポートを課し、出席、宿題、小テスト、リポー

トを総合して評価する。

Comprehensively based on exercises and assignments reports〔授業計画 Lecture plan〕

授業計画：

1. 数学の準備[1]2. 数学の準備[2]3. Poisson過程と統計推論方法

4. 時間点過程と統計推論方法[1]5. 時間点過程と統計推論方法[2]6. 時空間点過程と統計推論方法[1]7. 時空間点過程と統計推論方法[2]8. 空間点過程と統計推論方法

9. 点過程のシミュレーション[1]10. 点過程のシミュレーション[2]11. 点過程の予測と評価手法

Contents:[1-2] Mathematical preliminaries[3] Poisson process and related statistical inference[4-5] Temporal point processes and related statistical inference [6-7] Spatiotemporl point processes and related statisticalinference [8] Spatial point process and statistical inference related to thePapangelou intensity[9-10] Simulation of point processes[11] Forecasting and performance evaluation〔実施場所 Location〕



英語　English〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

教科書：

特になし

参考書：

Daley and Vere-Jones, 2003, An Introduction to the Theory of

14

Point Processes: Elementary theory and methods, Springer.Daley, D. and Vere-Jones, D., An Introduction to the Theory ofPoint Processes, Vol II: General Theory and Structure. 2nd ed.,2008, 573p. Springer.〔関連URL Related URL〕






時空間データ解析 Spatio-temporal DataAnalysis　



中野　慎也（NAKANO　Shin'ya）


時空間データのモデリング・解析技術について，地球科学

データの解析や，物理的知見を取り入れたデータ同化など

の話題を中心に実例を挙げながら議論する．また，必要に

応じて演習を行う．（講義）

Lectures on statistical modelling and analysis of spatio-temporaldata and their applications will be given in this course. Inparticular, the subjects which are applied for geoscience dataanalysis such as data assimilation will mainly be discussed.〔到達目標 Aim〕

・時空間データ解析の基本的な手法を実際の問題に適用で

きる．

・データ同化の基本的手法を実際の問題に適用できる．

・Students will be able to apply basic spatio-temporal dataanalysis methods to practical problems.・They will be able to apply basic data assimilation methods topractical problems.〔成績評価 Grading criteria〕

課題の達成度に基づいて評価する。

Graded based on projects〔授業計画 Lecture plan〕

講義：

1. 数学的準備

2. 時系列データのモデリング・解析

3. 時系列データ解析における計算技法

4. 空間データのモデリング・解析

5. 時空間データのモデリング・解析

6. 時空間データ解析とデータ同化

7. 時空間データ解析における計算技法

8. 時空間データ解析の応用

Lecture: 1. Introduction2. Modelling and analysis of time-series data3. Computational techniques in time-series data analysis4. Modelling and analysis of spatial data5. Modelling and analysis of spatio-temporal data6. Spatio-temporal analysis and data assimilation7. Computational techniques in spatio-temporal data analysis8. Applications of spatio-temporal data analysis〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

Textbooks:None〔関連URL Related URL〕






制御理論Ⅰ Control Theory Ⅰ　

科目コード(Course Number) 20DSSc16複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　統計科学専攻Department of Statistical Science 　モデリング Statistical Modeling


宮里　義彦（MIYASATO　Yoshihiko）


線形制御の基礎的な事項（状態空間表現、可制御・可観測、

正準分解と正準形、状態フィードバックと最適LQ制御、オ

ブザーバとカルマンフィルタ、内部モデル原理に基づくサ

ーボ系の構成など）について講義を行う。

Control Theory I provides basic preliminaries in the field ofcontrol theory， such as state space representation， controllabilityand observability， canonical form， state feedback and optimal

15

LQ control， state observer and Kalman filter， and servo controlbased on internal model principle. (Lecture)〔到達目標 Aim〕

この講義の終了時において、学生は状態空間形式を用いた

(1)動的システムの表現方法、(2)基本的な性質、(3)制御系設

計法と解析に関する主要項目を理解して、それらの主な内

容を説明できることが求められる。

At the end of the course， participants are expected to acquiredeep understandings on (1)the representation of dynamicalsystems， (2)those basic properties， and (3)the designs andanalysis of control systems via state space forms, and areexpected to explain the main contents of those topics.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートを総合的に判断して評価する（最終レポート100％）。

Grading will be determined by submitted reports.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：宮里義彦

授業計画：

1.序論・基礎的概念

2.状態空間方程式

3.可制御性と可観測性

4.正準形（単変数系）

5.正準形（多変数系）

6.正準分解

7.状態フィードバックと極配置

8.最適レギュレータ

9.最適レギュレータの性質

10.観測器（オブザーバ）

11.観測器を含むフィードバック系

12.サーボ系と内部モデル原理

13.観測器を含むサーボ系

14.線形制御の応用事例

15.関連する話題とまとめ

Lecturer: Yoshihiko MiyasatoContents:1. Introduction2. State Space Representation3. Controllability and Observability4. Canonical Form5. State Feedback and Pole Assignment6. Optimal Linear Quadratic Control7. Properties of Optimal Linear Quadratic Control8. State Observer and Kalman Filter9. Feedback System via State Observer10. Servo Control11. Servo Control via State Observer and Optimal Design12. Related Topics and Examples I13. Related Topics and Examples II14. Preliminaries of Nonlinear Control and Adaptive Control15. Summary and Future Topics






教科書：

特になし

参考書：

特になし

Textbooks:NoneReferences:None〔関連URL Related URL〕






制御理論Ⅱ Control Theory Ⅱ　



宮里　義彦（MIYASATO　Yoshihiko）


制御理論Iを基礎として、近年のアドバンスト制御、特に適

応制御（MRACSとSTC）、非線形制御（厳密線形化とバック

ステッピング）、ロバスト制御（ロバスト解析、H∞制御）、

関連するシステム同定（部分空間法、逐次型同定法、閉ル

ープ同定）について講義、あるいは関係文献の輪読を行う。

（講義）

Control Theory II focuses on several recent topics in the field ofadvanced control theory， such as adaptive control (modelreference adaptive control and self tuning controller)， nonlinearcontrol (exact linearization and backstepping)， robust control(robust analysis and H-infinity control)， and related systemidentification methodology (subspace method ， recursiveestimation method， and closed-loop identification). ControlTheory II is based on preceding Control Theory I. (Lecture)

16


この講義の終了時において、(1)学生は近年のアドバンスト

制御の主要課題について理解を持ち、(2)適応制御、非線形

制御、ロバスト制御、あるいは関連するシステム同定のい

ずれかについて学術研究を行うための準備を完了している

ことが求められる。

At the end of the course， participants are expected (1)to aquiredeep understandings on the recent topics of advanced controltheory， and (2)to complete the preparation on the study ofadaptive control， nonlinear control， robust control， or realtedsystem identification〔成績評価 Grading criteria〕

レポートを総合的に判断して評価する（最終レポート100％）。

Grading will be determined by submitted reports.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：宮里義彦

授業計画：

1.授業の概要と今後の計画

2.適応制御I（基礎事項の講義および関連文献の輪読）

3.適応制御II（関連文献の輪読）

4.適応制御III（関連文献の輪読）

5.非線形制御I（基礎事項の講義および関連文献の輪読）

6.非線形制御II（関連文献の輪読）

7.非線形制御III（関連文献の輪読）

8.ロバスト制御I（基礎事項の講義および関連文献の輪読）

9.ロバスト制御II（関連文献の輪読）

10.ロバスト制御III（関連文献の輪読）

11.システム同定I（基礎事項の講義および関連文献の輪読）

12.システム同定II（関連文献の輪読）

13.システム同定III（関連文献の輪読）

14.関連する話題

15.今後の課題とまとめ

Lecturer: Yoshihiko MiyasatoContents:1. Introduction2. Advanced Control Theory I3. Advanced Control Theory II4. Advanced Control Theory III5. Advanced Control Theory IV6. Advanced Control Theory V7. Advanced Control Theory VI8. Advanced Control Theory VII9. Advanced Control Theory VIII10. Advanced Control Theory IX11. Advanced Control Theory X12. Related Topics and Examples I13. Related Topics and Examples II14. Summary and Future Topics I15. Summary and Future Topics II






教科書：

特になし

参考書：

特になし







応用確率論Ⅰ Applied Probability Ⅰ　



吉本　敦（YOSHIMOTO　Atsushi）


森林などの再生可能な資源を対象に、カウンティングプロ

セス、待ち行列などの手法を用いたマクロ的な再生可能資

源供給予測について研究指導する。（講義）

Through this course， applications of a counting process，queueing theory and other stochastic processes are emphasizedfor prediction of renewable resources supply prediction andcontrol.〔到達目標 Aim〕

・資源の再生に伴うダイナミックスの描写ができる。

・ダイナミックスの描写に基づき資源の収穫に対するスケ

ジューリングができる。

・再生可能な資源の供給予測ができる。

・Able to describe how renewable resource dynamics changes bymodeling.

17

・Able to schedule how to harvest resources.・Able to forcast supply of renewable resources.〔成績評価 Grading criteria〕

・課題レポート50%・演習での活動50%

・Term Paper 50%・Discussion for Exercise 50%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：吉本敦授業計画：

1.条件付き確率・期待値

2.マルコフ連鎖

3.ポアソンプロセス

4.待ち行列

5.収穫に対するスケジューリング法

6.再生可能資源供給予測モデル構築

Lecturer: Atsushi YoshimotoContents:1.Conditional Probability & Expectation2.Markov Chain3.Poisson Process4.Queueing Theory5.Harvest Scheduling6.Renewable Resource Management Modeling〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

Textbooks:No specific〔関連URL Related URL〕






応用確率論Ⅱ Applied Probability Ⅱ　



吉本　敦（YOSHIMOTO　Atsushi）


オプション理論の応用による資源管理リスクに対する数理

経済分析について研究指導する。（講義）

Through this course ， application of option theory andmathematical economics are studies for risk management ofrenewable resources.


・資源の再生に伴うダイナミックスを確率微分方程式によ

り描写できる。

・動的計画法による意思決定のメカニズムを説明できる。

・確率動的計画法によるオプション理論を資源管理へ応用

できる。

・Able to describe how renewable reource dynamics changes bystochastic modeling.・Able to understand how decision-making mechanism worksthrough dynamic programming framework.・ Able to apply option theory to stochastic dynamicprogramming.〔成績評価 Grading criteria〕

・課題レポート50%・演習での活動50%

・Term Paper 50%・Discussion for Exercise 50%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：吉本敦授業計画：

1.ブラウン運動

2.確率微分方程式

3.動的計画法による意思決定

4.確率動的計画法による意思決定

5.オプション理論を用いた資源管理

6.価格リスクに対する経済評価

Lecturer: Atsushi YoshimotoContents:1.Brownian Motion2.Stochastic Differential Equation3.Decision Making by Dynamic Programming4.Decision Making by Stochastic Dynamic Programming5.Resource Management by Option Theory6.Economic Valuation and Market Risk

18






教科書：

特になし

Textbooks:No specific〔関連URL Related URL〕






モデリング総合研究Ⅰ Statistical ModelingResearch Ⅰ　




セミナーや特別講義、演習などを通じて、統計科学におけ

るモデリングについて研究指導を行う。

This is a general course on statistical science consisting ofseminars， special lectures and drills. Special emphasis is given tostatistical modeling and modeling methodologies.〔到達目標 Aim〕

特になし


特になし


担当教員：モデリング分野全教員

Lecturer: All the teaching staff in the field of Statistical Modeling〔実施場所 Location〕






教科書：

特になし

参考書：

特になし







モデリング総合研究Ⅱ Statistical ModelingResearch Ⅱ　







特になし


特になし






19




教科書：

特になし

参考書：

特になし







モデリング総合研究Ⅲ Statistical ModelingResearch Ⅲ　







特になし


特になし









教科書：

特になし

参考書：

特になし







モデリング総合研究Ⅳ Statistical ModelingResearch Ⅳ　







特になし


特になし






20




教科書：

特になし

参考書：

特になし







モデリング総合研究Ⅴ Statistical ModelingResearch Ⅴ　







特になし


特になし









教科書：

特になし

参考書：

特になし







空間統計学 Spatial Statistics　

科目コード(Course Number) 20DSSb03複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　統計科学専攻Department of Statistical Science 　データ科学 Statistical Data Science


島谷　健一郎（SHIMATANI　Kenichiro）


空間データに関する統計モデリングと統計的推定に関する

初等的講義を行う。連続的に変化する現象のサンプルデー

タ、市町村単位などのラティスデータ、空間点配置データ、

方向を伴うデータ、を対象とする。

Lectures are given on Spatial Statistical modeling and statisticalinferences about spatial data. Basic statistical analytic techniquesfor sampled data from a continuously chaging variable， latticedata (e.g. data are given for each prefecture or city)， pointpatterns (configuration)， and circular data are explained.〔到達目標 Aim〕

空間相関を伴うデータを統計解析する際の、本質的な留意

点の習得を第1目標に置く。データの独立性を仮定する統計

モデルでは、尤度は1個1個のデータの積となる。しかし、

空間相関を伴うデータでは、そうはならない。そのため、

解析法は複雑になる。一方、時空間データの時空間モデリ

ングにすると、自然にデータの独立性を仮定でき解析が楽

になる場合もある。こうした空間データ解析に関する感覚

を養ないつつ、代表的なモデルや解析法を学ぶ。

The most important objective is to learn the essence of spatial

21

data with spatial autocorrelations. When the independence amongdata are assumed， the likelihood is given simply by a product. Ifdata are spatially correlated， a likelihood cannot be a simpleproduct， and statistical analyses become complex and variesdepending on data types. Learning this difference， basicstatistical techniques are introduced.〔成績評価 Grading criteria〕

レポート（プリゼンテーション）で評価する。

Presentations〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：島谷健一郎

授業計画：

1.空間データと空間モデルの概要

2.Geostatisticsとkuriging 13.Geostatisticsとkuriging 24.Geostatisticsとkuriging 35.受講生が関心を有する空間データに関するプリゼンテーシ

ョン

6.Lattice data7.Lattice dataとマルコフ過程 18.Lattice dataとマルコフ過程 29.Lattice dataとエシュロン解析

10.空間点配置データと空間点過程モデル 111.空間点配置データと空間点過程モデル 212.空間点配置データと空間点過程モデル 313.方向を伴うデータと方向統計モデル 114.方向を伴うデータと方向統計モデル 215.空間データに関する研究または論文紹介プリゼンテーシ

ョン

Lecturer: Kenichiro ShimataniContents:1.Overall review about spatial data and spatial modeling2.Random field， geostatistics， kriging 13.Random field， geostatistics， kriging 24.Random field， geostatistics， kriging 35.Presentation: spatial data and objectives of spatial analyses6.Lattice data and lattice process7.Lattice data and the Markov process 18.Lattice data and the Markov process 29.Hot spot analyses and the Echlon analysis10.Spatial point configuration data and spatial point processes 111.Spatial point configuration data and spatial point processes 212.Spatial point configuration data and spatial point processes 313.Circular data and circular statistics 114.Circular data and circular statistics 215.Presentation for each study project or a published paper〔実施場所 Location〕




日本語

Japanese〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

参考書：

Cressie，N. (1993) Statistics for Spatial Data. Wiley.Cressie，N. and Wikle C.K. (2011) Statistics for Spatio-TemporalData. Wiley.

References:Cressie (1993) Statistics for Spatial Data. Wiley.Cressie and Wikle (2011) Statistics for Spatio-temporal Data.Wiley〔関連URL Related URL〕






確率幾何学 Stochastic Geometry　





空間に起こるさまざまな事象の統計モデルとしての空間分

割・ランダム充填など、確率幾何学モデルに関する数理的

基礎とその応用について講義を行う。

Offers a series of lectures on statistical models of spatial events，such as the models of ” Stochastic Geometry” (spatialtessellation， random packing and so on) together with theirmathematical foundation and application. Exercises related toproblems in ”Stochastic Geometry” are also given.〔到達目標 Aim〕

確率幾何学では、点に限らない様々な形状を空間にランダ

ムに配置したデータやそのモデリングを扱う。応用は多岐

にわたるが、実際のところ、統計学的に未発達な部分も多

い。その現状と限界を知る。

Stochastic gepmetry deals with various shapes and their randomconfigurations. This should have a broad range of applications，however， the too comlexity prevents us from mathematicaldevelopments and applicability is currently limited. Recognizingthe current situation and limitation is the first objective.

22


レポート（プリゼンテーション）で評価する。

Presentations〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：島谷健一郎

授業計画：

1.幾何確率と不変測度

2.空間中のランダム点、ランダム直線、ランダム平面

3.ステレオロジー序論

4.ランダム充填とランダム分割

5.計算幾何学手法とモンテカルロ法

6.球面上の確率幾何学

Lecturer: Kenichiro ShimataniContents:1-5 week: Spatial point process (Chapter 2， 4， 5， some will beomitted because this part overlaps with ”Spatial Statistics”).6-10 week: Random shape (chapter 3， 6，7)11-15 week: Advanced topics (chapter 9， 10， 11)We will carefully read the textbook. For the first three weeks，lectures are given by the instructor. In 4-5 weeks， students willreport the textbook as a seminar style.From 6th week， lecture and seminar is switched every week; 6，8， 10， 12 week are lectures， and 7， 9， 11， 13 are student'sreport under a seminar style.In the last two weeks， we may read recently published papersand students need to report a given paper by a seminar style.〔実施場所 Location〕



日本語


参考書：

Stoyan，D. et al. ``Stochastic Geometry and Its Applications”，1995， Wiley

References:Stoyan et al (1995) Stochastic Geometry and its Applications.Second edition， Wiley〔関連URL Related URL〕






ゲノムデータ解析Ⅰ Genomic Data Analysis Ⅰ　



足立　淳（ADACHI　Jun）


統計科学の手法を応用した遺伝情報のデータ解析を行う。

生物間で相同な遺伝子を比較して系統関係を推定する上で、

モデルの構築方法や系統樹の最尤推定について解説する。

（講義）

Genomic data analysis using inferring phylogenies from DNAsequences and their applications to evolutionary problems.(Lecture)〔到達目標 Aim〕

分子進化の統計的モデルを理解する。

ゲノムの塩基配列やアミン酸配列から系統樹を最尤推定方

法を理解する。

PC上で公共ゲノムDBからのデータを検索から、系統樹の推

定までできるようになる。

Understand the statistical model of molecular evolution.Understand the maximum likelihood estimation of thephylogenetic tree from the genome base sequence and amine acidsequence.It will be possible to search data from public genome DB andestimate phylogenetic trees on PC.〔成績評価 Grading criteria〕

レポート（30%）、授業での演習と課題（70%）を総合的に


In course assignment (70%) and to write a report for some topics(30%)〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：足立淳授業計画：

遺伝情報と情報処理

ゲノムデータの解析

分子進化と分子系統

分子進化のモデリング

遺伝情報の統計的置換モデル

統計的モデル選択

分子系統樹の推定方法

最大節約法と距離行列法と最尤法

最尤法１

最尤法２

ベイズ法

相同な遺伝子データの解析

系統樹推定の実践

系統樹の信頼性

23

進化の不均一性

Lecturer: Jun AdachiContents:Genome and Genetic informationBioinformaticsModelling molecular evolutionModels of nucleotide, amino acid and codon substitutionMolecular phylogeneticsDistance methodsParsimony methodsMaximum likelihood methodsBayesian methodsModel selection and robustnessStatistical performance of each methodsTesting hypotheses concerning trees〔実施場所 Location〕





教科書：特になし。

参考書：

分子系統学、長谷川政美・岸野洋久（著）、岩波書店

分子系統学への統計的アプローチ　ー計算分子進化学ー、

Ziheng Yang（著）・藤博幸（翻訳）、共立出版

Textbooks: None.References:Computational Molecular Evolution， Ziheng Yang， OxfordUniv. PressInferring Phylogenies， Joseph Felsenstein， Sinauer Associates







ゲノムデータ解析Ⅱ Genomic Data Analysis Ⅱ　



足立　淳（ADACHI　Jun）


生物間のゲノム情報を比較し過去に起きてきた突然変異の

歴史を解明する。

その過程で、染色体や遺伝子配置の変異の歴史を推定する

ためのモデル構築や最適化について研究する。（講義）

Analysis of mechanisms of genome evolution and comparison ofthe genome structure.〔到達目標 Aim〕

生物の進化をゲノムレベルで理解する。

バイオインフォマティクスと最適化法とゲノム構造比較法

を学ぶ。

PC上で公共ゲノムDBからのデータを検索から、ゲノム構造

比較までができる。

Understand the evolution at the genome level.Learn bioinformatics, optimization method and comparison ofgenome structure.It will be possible to search data from public genome DB andcomparison of genome structure on PC.〔成績評価 Grading criteria〕

レポート（30%）、授業での演習と課題（70%）を総合的に


In course assignment (70%) and to write a report for some topics(30%)〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：足立淳授業計画：

ゲノム、遺伝子とタンパク質

分子進化と分子系統

遺伝子の相同性

分子系統樹の統計的推定

遺伝子ファミリーの進化

ゲノムプロジェクト解説

公共ゲノムデータベースの利用

シーケンシングとアセンブル

ゲノムデータの信頼性

ホモロジー探索法

ゲノム比較

最適化

共通祖先のゲノム構造の推定

PC上での解析方法

PC上での演習

24

Lecturer: Jun AdachiContents:Sequence similarities and homologyGenome size evolutionTransposable elementsGene duplicationsPolyploidyComparative genomicsComparative Methods for Continuous and Discrete CharactersPhylogenetic Inference and the Era of Complete Genomes〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし。

参考書：

生物配列の統計、岸野洋久浅井潔（著）、岩波書店

Textbooks:None.References:Computational Molecular Evolution， Ziheng Yang， OxfordUniv. PressInferring Phylogenies， Joseph Felsenstein， Sinauer Associates







標本調査論Ⅰ Topics in Sampling Theory Ⅰ　



前田　忠彦（MAEDA　Tadahiko）


各種の研究デザインとそのデザイン下で取得されたデータ

に基づく統計的推論について、特に標本調査法を中心とし

て学ぶ。研究のプロセスにおけるデザイン段階の重要性の

理解を深めることを目標とする。（講義）

This course deals with various research designs and statisticalinference based on data collected under these designs， withspecial emphasis on sampling theory. It aims to enhance thestudents' understanding of the importance of the design stage ofreserach process.〔到達目標 Aim〕

本講義の到達目標は，（１）社会調査で使われる標本調査法の基本知識，例えば各

種の標本デザインとその推定法や精度評価について基礎的

な知識を得ること，（２）調査研究（標本調査法）との対比において，実験計画

法，観察研究等の特徴について理解を深めること，の２点である。

The goals of this course are to (1) Obtain basic knowledge about sampling theory used in socialsurveys， i.e. various sample designs and estimators and itsvariance estimation under each design， (2) Understand the characteristics of experimental andobservational studies， etc.， in contrast with survey sampling.〔成績評価 Grading criteria〕

授業中に提示する複数の課題に対するレポートにより、評

価する。

Based on attendance and three course reports， or readingassignments given to each students〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：前田忠彦

授業計画：

1.オリエンテーション---講義の狙いと進め方---2.研究デザインの区分---調査研究、実験研究、観察研究---3.測定の一般理論---信頼性と妥当性---4.調査とサンプリング、実験計画と分散分析

レポート課題１

5.サンプリング理論１：単純無作為抽出法

6.サンプリング理論２：サンプルサイズの決定と検定力分析

と

7.サンプリング理論３：層別抽出の一般理論

8.サンプリング理論４：クラスター化された母集団

9.サンプリング理論５：多段抽出法、層別多段抽出法

レポート課題２

10.調査データの解析概論

11.実験計画法と分散分析：完全無作為化計画

12.やや複雑な実験計画と標本調査法の対比

13.観察研究と準実験、因果推論

14.因果モデルと調査・実験のデザイン

レポート課題３

15.まとめ

Lecturer: Tadahiko MaedaContents: This course are divided into three parts， each coveringthe following topics:Part I. General topics on research design:(1)Orientation: purpose of the course and how it progresses

25

(2)Types of research design: correlational study， observationalstudy， and experimental study.(3)General theory of measurement: from the viewpoints ofclassical test theory in psychometrics.(4)Social survey and survey sampling” versus ”Experimentaldesign and ANOVA[the first course report here]Part II. Introduction to Survey Sampling and related topics(5)Elements of survey sampling， simple random sampling(6)Sample size determination and power analysis(7)Stratified sampling(8)Clustered populations(9)Multi-stage and other designs， additional topics on sampling[the second course report here]Part III. Analysis of survey data and other topics(10)Analysis of survey data: regression and related techniques(11)Experimental designs and one-way ANOVA with randomeffects.(12)Analysis of survey data: considering multilevel data structure(13)Experiments ， quasi-experimentation ， observationalstudies， and causal inference(14)Causal models in the social sciences(15)Course summary.[the third course report here]〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

Kish， L. (1987) ”Statistical Design for Research”， Wiley.References:Lohr， S.L. (2009) ”Sampling: Design and Analysis”， 2nd ed.Cengage Learning.Heeringa， S.G. (2010) ”Applied Survey Data Analysis”，Chapman & Hall

Textbooks:None.

Reference Book:Kish， L. (1987) ”Statistical Design for Research”， Wiley.Lohr， S.L. (2009) ”Sampling: Design and Analysis”， 2nd ed.Cengage Learning.Heeringa， S.G. (2010) ”Applied Survey Data Analysis”，Chapman & Hall.







社会調査論 Topics in Social Research　



前田　忠彦（MAEDA　Tadahiko）


社会調査の実施に関わる応用的な話題、例えば調査票設計、

非標本誤差、調査モード間の比較、などに対する統計的な

アプローチについて学ぶ。国内外の調査事例を取り上げ、

当該調査に関わるさまざまな誤差要因を検討する。（講義）

This course deals with statistical approaches to various problemsin the administration of social surveys， such as questionnairedesign， non-sampling errors， survey mode comparison， andso on. Taking a few domestic and overseas surveys as examples，we will discuss various sources of errors in those surveys.〔到達目標 Aim〕

本講義の到達目標は，（１）現実の社会調査の設定下で，調査の設計から実施，解

析に至るプロセスの中で生じうる様々な誤差の源泉につい

て基礎的な知識を得ること，（２）それらの誤差の源泉の特定するための研究法に関する

理解を深めること

(3)実務面での対処法について考察すること，

の３点である。

The goals of this course are to (1) Obtain basic knowledge about source of various errors insurvey process， from the design stage to survey administrationand data analysis， under real-life survey situations，(2) Deepen an understanding of research methods for specifyingsources of survey errors，(3) Discuss practical methods for dealing with these errors. 〔成績評価 Grading criteria〕

授業中に提示する複数の課題に対するレポートにより、評

価する。

Based on attendance， and course work assigned to students (areport， reading tasks， and other training tasks such as dataanalysis.)

26


担当教員：前田忠彦

授業計画：下記のような話題を含め、テキストに基づく解

説と、受講者の関心にしたがった文献購読の両輪で授業を

進める。1.?4.の話題は講義を中心とし、5.以降の課題につい

て講義と文献購読を適宜織り交ぜて進める。

1.調査方法論入門(講義)2.調査における推論と誤差(講義)3.母集団と標本---概念的、実践的区分---(講義)4.サンプリング理論の概要(講義)レポート課題１

5.調査データ収集の方法(調査モード）

6.調査誤差と調査不能の問題

7.調査における項目設定と回答行動

8.面接法における諸問題

9.調査データ収集後の処理

10.その他

5.～10.の話題でレポート課題２、３

Lecturer: Tadahiko MaedaContents: This course will cover the topics given below and willbe carried out both in a lecture form (topics in the first part) andin a reading-by-turns or training form (topics in the second part).Part I. Introduction to survey methodology: design and sampling.(Lecture form)(1)Introduction to survey methodology(2)Two aspects of survey design and total survey error approach.(3)The aspect of measurement(4)The aspect of sampling and representativeness: Introduction tosampling theorySix to seven lectures will be assigned to the above topics.[the first report task here]Part II. Various topics related to survey methodologyIn part II， each student will be requested to choose one a fewtopics of own interest from the list below. He/She will beassigned reading tasks and/or survey data analysis tasks. Thecourse will be done in a reading-by-turns or training form.(5)Mode of data collection(6)Non-sampling errors in surveys(7)The art of questionnaire design(8)Problem of non-response in household surveys(9)Topics of survey administration， especially for face-to-faceinterviewing(10)Survey data processing(11)Other topics of interest〔実施場所 Location〕




Japanese or English

〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

教科書：

Groves， R.M. et al. (2004) ”Survey Methodology”，Wiley.

参考書：

吉村治正 (2017) 社会調査における非標本誤差，東信堂. Presser， S. et al. (2004) ”Methods for Testing and EvaluatingSurvey Questionnaires”， Wiley.Lessler， J.T. & Kalsbeek， W.D. (1992) ”Nonsampling Errorsin Surveys”， Wiley.Groves， R.M. (1989) ”Survey Errors and Survey Costs”， Wiley.

Textbooks:Groves， R.M. et al. (2004) ”Survey Methodology”， Wiley.

Reference Book：Yoshimura, H. (2017) Nom-sampling Errors in Social Surveys (inJapanese) Toshindo.Presser， S. et al. (2004) ”Methods for Testing and EvaluatingSurvey Questionnaires”， Wiley.Lessler， J.T. & Kalsbeek， W.D. (1992) ”Nonsampling Errorsin Surveys”， Wiley.Groves， R.M. (1989) ”Survey Errors and Survey Costs”， Wiley.〔関連URL Related URL〕






国際比較調査論Ⅰ On Cross-NationalComparability of National Character Ⅰ　



吉野　諒三（YOSHINO　Ryozo）


社会調査データの国際比較可能性を追求する実践的方法論

としての連鎖的比較法(CLA)について講義する。

Lecture on the paradigm called Cultural Linkage Analysis (CLA)of the cross-national comparability of social survey data. (lecture)〔到達目標 Aim〕

「データの科学」として、統計的標本抽出法に基づく時系列

調査及び国際比較調査のデータ収集及びデータ解析の方法

論のリテラシー向上を目指す。

As a study of ”Data Science，” the main objective of this lecture

27

is to up grade students' literacy on data collcetion and dataanalysis of social survey.〔成績評価 Grading criteria〕

出席状況を総合的に判断して評価する。

On total achievements of the course〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：吉野諒三

授業計画：主として以下のテーマについて講義し、議論を

展開させる。

1.科学的世論調査の方法論の歴史と実践

2.日本人の国民調査

3.意識の国際比較

4.各国の標本抽出法

5.連鎖的比較方法

6.日米欧の7カ国国際比較

Lecturer: Ryozo YoshinoContents: Main topics of this course are as follows.1.History and practice of the scientific public poll in Japan2.Japanese National Character Survey3.Cross-National Comparative Survey4.Various Sampling Methods5.Cultural Linkage Analysis (CLA)6.The seven countries survey: Japan， the USA and five Europeancountries.〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

「心を測る」（吉野著、朝倉書店、２００１）

社会調査ハンドブック（林知己夫編、朝倉書店、２０００）

Textbooks:NoneReferences:Ryozo Yoshino (2001). ”Kokoro wo hakaru”(Measuring themind) Asakura-syoten.







国際比較調査論Ⅱ On Cross-NationalComparability of National Character Ⅱ　



吉野　諒三（YOSHINO　Ryozo）


各国の文化や人々の意識の国際比較調査データの分析の実

践としての文化多様体解析（ＣＵＬＭＡＮ）について講義

する。CLAの発展したCULMANというパラダイムの中で、

統計的標本抽出法に基づく国際比較調査について、データ

収集の実践的方法と、言語の違いや統計的標本抽出法の各

国の差違のもとでのデータ解析の国際比較可能性について

論ずる。(講義と演習）

Lecture on the paradigm called Cultural Manifold Analysis(CULMAN) for the analyses of social survey data. This presentsthe padradimn called CULMAN for the studies charactercross-national comparability of social survey data on nationalcharacter， gathered under different languages and differentstatistical random sampling.〔到達目標 Aim〕

国際比較調査論Iの延長上に、具体的に収集されてきた国際

比較データと時系列的データについて、データ収集とデー

タ解析の実践を行う。

As a development of the lecture ”On cross-national comarativesurvey on national character I，” this lecture provides studetnstwith some exercises on real data of longitudinal and cross-national survey on national character.〔成績評価 Grading criteria〕

出席状況を総合的に判断して評価する。

On Total Achievements of the Course〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：吉野諒三

授業計画：主として以下のテーマについて講義し、議論を

展開させる。

1.科学的世論調査の方法論の歴史と実践

2.文化多様体解析の観点

3.実践的データ解析

4.ハワイ日系人・日日系人比較調査

5.米国西海岸日系人調査

6.東アジア・環太平洋・アジア太平洋価値観国際比較調査

Lecturer: Ryozo Yoshino Contents: Main topics of this course are as follows.1.History and practice of the scientific public poll in Japan

28

2.Cultural Manifold Analysis3.Practice of Data Analysis4.Comparative Study of the Japanese and Japanese Americans5.The Survey of Americans with Japanese Ancestry6.A sries of the Asia-Pacific Values Surveys〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

国民性論(A．Inkeles著、吉野訳、出光書店）

Textbooks:Ryozo Yoshino ， Fumi Hayashi ， & Kauze Yamaoka(2010). ”Kokusai Hikaku Deta no Kaiseki”References:Alex Inkes (1997). National Character.〔関連URL Related URL〕






調査データ解析特論Ⅱ Special Topics in SurveyData Analysis Ⅱ　



朴　堯星（Park Yoosung）


社会科学全般などの分野で扱われる実際のデータを題材に、

データの解析に必要な分析方法について学ぶ。講義＆演習

形式。

This course covers exploratory data analysis methods for dataobtained from surveys in the fields of social sciences. Exercisesusing statistical software package are also carried out.〔到達目標 Aim〕

調査データの探索的解析法を習得することを目的とする。

Participants can learn exploratory data analysis methods for dataobtained from surveys in the fields of social sciences.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートおよび出席状況を総合的に判断して評価する．

Grading will be decided based on class attendance and reports.〔授業計画 Lecture plan〕

授業計画：

1. 組織行動論の概論

2. 個人と集団を対象とした計量的アプローチの必要性

3. 構造方程式モデリング

4. 多母集団同時分析

5. マルチレベル分析

6. その他

Contents:1. Introduction to Organizational Behavior2. Surveys and statistical analyses on organizational behavior 3. Structural Equation Modeling 4. Multiple group analysis5. Multilevel data structure and multilevel modeling 6. Other topics〔実施場所 Location〕





特になし







29

生物統計学 Biostatistics　



金藤　浩司（KANEFUJI　Koji）


医学や生物学における統計的理論の構築に関する研究指導

を行う。（講義）

We study the application of statistical methods to problemsconcerning the medical and biological sciences.〔到達目標 Aim〕

(1) 経時データに対する複数の解析方法を理解し実行できる

(2) 線型・非線型混合効果モデルを理解し生物統計学に関連

するデータ解析が実行できる

At the end of this course， students are expected (1) To perform analysis based on linear models for longitudinaldata， (2) To understand and perform generalized linear mixed effectsmodel.〔成績評価 Grading criteria〕



担当教員：金藤浩司

授業計画：

1.講義の概要

2.経時データと横断的データについて

3.線形混合効果モデル

4.非線形混合効果モデル

5.指数分布族と一般化線型モデル

6.一般化推定方程式

7.経時データに対する様々なモデル

Lecturer: Koji KanefujiContents:1)Introduction2)Longitudinal Data3)Linear Models for Longitudinal Data4)Generalized Linear Models5)Generalized Estimating Equations6)Generalized Linear Mixed Effects Models〔実施場所 Location〕






教科書：

特になし

参考書：

Applied Longitudinal Analysis， G.M. Fitzmaurice， N. M.Kaird， J. H. Ware， John Wiley & Sons Ltd.

Textbooks:Applied Longitudinal Analysis， G.M. Fitzmaurice， N. M.Kaird， J. H. Ware， John Wiley & Sons Ltd.〔関連URL Related URL〕






環境統計学 Environmental Statistics　



金藤　浩司（KANEFUJI　Koji）


環境科学における統計的手法の適用方法と統計理論の構築

に関する研究指導を行う。（講義）

We study the application of statistical methods to problemsconcerning the environment.〔到達目標 Aim〕

(1) 環境データに対する複数の解析方法を理解し実行できる

(2) 時空間モデルを理解し環境に関連するデータ解析が実行

できる

At the end of this course， students are expected (1) To perform analysis based on models for environmental data， (2) To understand and perform Spatio-Temporal models forenvironmental data.〔成績評価 Grading criteria〕



担当教員：金藤浩司

授業計画：

30

1.講義の概要

2.環境データについて

3.環境データの標本調査

4.環境データの外れ値と頑強性

5.環境データ解析に用いられる様々な統計手法

Lecturer: Koji KanefujiContents:1)Introduction2)Sampling3)Linear Regression4)Nonlinear regression5)Environmental Standards6)Time Series Methods7)Spatial Methods〔実施場所 Location〕





教科書：

Environmental Statistics， Vic Barnett， John Wiley & Sons， Ltd参考書：

特になし

Textbooks:Environmental Statistics， Vic Barnett， John Wiley & Sons 2004







ファイナンス統計学Ⅰ Financial Statistics Ⅰ　



山下　智志（YAMASHITA　Satoshi）


信用リスクの計量化と制御を中心に、金融機関における統

計学的問題を解決するプロセスについて、研究指導を行う。

特にバーゼル規制や企業会計など関係する法規・規則とそ

れに整合する統計モデルの作成・評価について議論する（講

義）


【前期、週１回講義】信用リスクモデルには数学的な展開を

中心に学ぶ側面と、データを扱い金融実務に実装できるモ

デル技術を得る側面がある。本講義の目的は双方のバラン

スを持った実務家・研究者の育成であり、金融業界で必要

とされるスキルを身につけることが目的である。


レポートを中心に総合的に評価する。


"担当教員：山下智志

授業計画：

1.信用リスクの概要と法規（２回）

2.構造・誘導モデルによる信用リスク計量化（２回）

3.信用データベース構造(2回）

4.統計モデルによる信用リスク計量化（２回）

5.実務的な問題点（２回）

6.信用リスクモデルの実際例（２回）

7.モデル評価方法（１回）


統計数理研究所D508〔使用言語 Language〕

日本語


"教科書：

適宜配布する。

参考書：

適宜配布する。"〔関連URL Related URL〕






ファイナンス統計学Ⅱ Financial Statistics Ⅱ　



山下　智志（YAMASHITA　Satoshi）


金融マーケットのリスク評価と投資戦略について、具体的

な事例を示し、問題解決の方法論について、研究指導を行

う。特に、確率プロセスモデルと時系列モデルによる予測

およびリスク評価ついて、実データを利用することにより

実践的な知識を得る（講義）

31


【前期、週１回講義】金融市場の分析には、予測精度をあげ

収益得ることを目的とするものと、市場リスクの管理を目

的とするものがある。本講義では、市場リスク管理を主と

するが、収益性の追求についても受講生の希望があれば解

説する用意がある。


レポートを中心に総合的に評価する。


"担当教員：山下智志

授業計画：

1.市場リスクの概要と法規（２回）

2.デルタ法による市場リスク計量化（２回）

3.ヒストリカル法による市場リスク計量化（１回）

4.モンテカルロ法による市場リスク計量化（１回）

5.市場変動モデルと確率過程（２回）

6.実務的な問題点（２回）

7.モデル評価方法（２回）"〔実施場所 Location〕

統計数理研究所D508〔使用言語 Language〕



"教科書：

山下智志(2000)、市場リスクとVaR、朝倉書店

参考書：

適宜配布する。"〔関連URL Related URL〕






医療統計学Ⅰ Statistics in Medicine Ⅰ　



船渡川　伊久子（FUNATOGAWA　Ikuko）


医学・公衆衛生学分野における統計学について、経時デー

タ解析で用いられる線形混合効果モデル等の統計モデルに

焦点をあて、研究指導を行う。


経時データ解析で用いられる線形混合効果モデル等の統計

モデルについて理解し、説明することができる。


出席と授業中の課題50%，レポート50%


講義と演習

① オリエンテーション

② 線形モデルI③ 線形モデルII④ 経時データ解析

⑤ 線形混合効果モデルI⑥ 線形混合効果モデルII⑦ 欠測のあるデータI⑧ 欠測のあるデータII⑨ 非線形混合効果モデルI⑩ 非線形混合効果モデルII⑪ 自己回帰線形混合効果モデルI⑫ 自己回帰線形混合効果モデルII⑬ 経時測定データ解析のトピックス

⑭ 総合演習

⑮ まとめ




日本語


教科書

船渡川伊久子, 船渡川隆（2015）経時データ解析．朝倉書店.参考書

Fitzmaurice et al.（2011）Applied Longitudinal Analysis, 2nd edn.Wiley.Littell et al. (2006) SAS for Mixed models, 2nd edn. SASinstitute.〔関連URL Related URL〕






医療統計学Ⅱ Statistics in Medicine Ⅱ　



船渡川　伊久子（FUNATOGAWA　Ikuko）


医学・公衆衛生学分野における統計学について、無作為化

等の研究デザインや、実際の健康問題で使われる統計に焦

点をあて、研究指導を行う。


無作為化等の研究デザインや、実際の医学研究で使われる

統計について理解し、説明することができる。

32


出席と授業中の課題50%，レポート50%〔授業計画 Lecture plan〕

講義と演習

① オリエンテーション

② 研究デザイン・無作為化比較試験

③ 介入前後の2時点データ

④ 2群間比較

⑤ 無作為化比較試験での共分散分析

⑥ 症例数設定

⑦ 経時データ解析

⑧ 生存時間解析

⑨ クロスオーバー試験

⑩ 母集団薬物動態解析

⑪ 無作為抽出による繰り返し横断調査：肥満

⑫ 無作為抽出による繰り返し横断調査：喫煙

⑬ 総合演習I⑭ 総合演習II⑮ まとめ




日本語


教科書

船渡川伊久子・船渡川隆（2015）経時データ解析．朝倉書店

参考図書

授業中に適宜資料を配付する。







医療統計学特論 Special Topics inBiostatistics　



野間　久史（NOMA　Hisashi）


医学研究における統計学に関する最新のトピックに関して、

課題図書・課題論文の輪読および考究を行う。テーマは、

(1) 臨床研究・疫学研究における生物統計手法、(2) 臨床試験

のデザインと統計解析の方法、(3) 医学研究におけるエビデ

ンス統合のための方法論（メタアナリシス，システマティ

ックレビュー）、(4) 大規模ゲノムデータの統計解析など。

This course deals with recent relevant topics on biostatistics，especially， (i) Biostatistical methodology on clinical andepidemiologic studies， (ii) Designs and analyses of clinicaltrials， (iii) Evidence synthesis methods， and (iv) statisticalanalyses of large-scale genomic data.〔到達目標 Aim〕

・医療統計学における最新のトピックにおける方法論を理

解し、説明することができる

・最新の高度なデータ解析の方法を使いこなすことができる

The goals of this course are (1) Understand and explain advancedmethodology on a recent topic on biostatistics. (2) Apply theadvanced methods in data analyses.〔成績評価 Grading criteria〕

成績評価は以下の方法で行う。

・毎回の授業で行う課題報告における達成度：50%・レポート：50%

Your overall grade in the class will be decided based on thefollowing:(1) Presentation in classes (All participants should havepresentations for given tasks every class): 50%(2) Term-end paper: 50%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：野間久史

講義と演習：

1. ガイダンス「経時測定データの統計解析」

2. 輪読・考究1「経時測定データの統計解析 (1)」3. 輪読・考究2「経時測定データの統計解析 (2)」4. 輪読・考究3「線形混合モデル (1)」5. 輪読・考究4「線形混合モデル (2)」6. 輪読・考究5「一般化線形混合モデル (1)」7. 輪読・考究6「一般化線形混合モデル (2)」8. 輪読・考究7「一般化推定方程式 (1)」9. 輪読・考究8「一般化推定方程式 (2)」10. 輪読・考究9「欠測データの解析 (1)」11. 輪読・考究10「欠測データの解析 (2)」12. 輪読・考究11「多重代入法 (1)」13. 輪読・考究12「多重代入法 (2)」14. 輪読・考究13「重みつき推定方程式と二重ロバスト推定

法 (1)」15. 輪読・考究14「重みつき推定方程式と二重ロバスト推定

法 (2)」

Lecturer: Hisashi NomaContents:1. Guidance: Statistical Analysis for Longitudinal Data2. Analysis of Longitudinal Data (1)3. Analysis of Longitudinal Data (2)4. Linear Mixed Model (1)5. Linear Mixed Model (2)6. Generalized Linear Mixed Model (1)

33

7. Generalized Linear Mixed Model (2)8. Generalized Estimating Equation (1)9. Generalized Estimating Equation (2)10. Missing Data Analysis (1)11. Missing Data Analysis (2)12. Multiple Imputation (1)13. Multiple Imputation (2)14. Weighted Estimating Equation and Doubly Robust Estimation(1)15. Weighted Estimating Equation and Doubly Robust Estimation(2)〔実施場所 Location〕





特になし。

None.〔関連URL Related URL〕






応用統計学Ⅰ Applied Statistics Ⅰ　





自然科学・社会科学における調査・実験研究で広く用いら

れる実践的なデータ解析の方法について講義・輪読を行う。

また、統計解析ソフトウェアRを用いたデータ解析・プログ

ラミングの実習を行う。

This course deals with practical data analysis methods widelyapplied in scientific investigation and research， involvingpractices using statistical software R.〔到達目標 Aim〕

・自然科学・社会科学における調査・実験研究で用いられ

る実践的なデータ解析の方法について理解し、説明するこ

とができる

・Rを用いたデータ解析を行うことができる

The goals of this course are (1) Understand and explain practicaldata analysis methods for scientific investigation and research.(2) Apply the data analysis methods using R.〔成績評価 Grading criteria〕


・毎回の授業で行う課題報告における達成度：50%・レポート：50%

Your overall grade in the class will be decided based on thefollowing:(1) Presentations in classes (All participants should havepresentations for given tasks every class): 50%(2) Term-end paper: 50%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：野間久史

授業計画：以下の教科書を用いた講義・輪読および実習を

行う。

Dalgaard， P. (2008). Introductory Statistics with R， 2nd edn.Springer.

1. ガイダンス「Rとプログラミングの基礎」

2. 講義・演習1「Rとプログラミング (1)」3. 講義・演習2「Rとプログラミング (2)」4. 講義・演習3「記述統計」

5. 講義・演習4「1標本，2標本の検定：t検定とWilcoxson検定」

6. 講義・演習5「回帰と相関」

7. 講義・演習6「分散分析とKruskal-Wallis検定」

8. 講義・演習7「分割表の解析」

9. 講義・演習8「検出力とサンプルサイズの設計」

10. 講義・演習9「回帰分析」

11. 講義・演習10「ロジスティック回帰分析」

12. 講義・演習11「ポアソン回帰分析」

13. 講義・演習12「生存時間解析」

14. 総合演習 (1)15. 総合演習 (2)

Lecturer: Hisashi NomaContents:1. Guidance: Elements of R and Statistical Computing2. R and Programming (1)3. R and Programming (2)4. Descriptive Statistics and Graphics5. One- and Two- Sample Tests6. Regression and Correlation7. Analysis of Variance and the Kruskal-Wallis test8. Analysis of Tabular Data9. Power and Sample Size Calculation10. Regression Analysis11. Logistic Regression Analysis12. Poisson Regression Analysis13. Survival Analysis

34

14. Exercises (1)15. Exercises (2)〔実施場所 Location〕





教科書：

Dalgaard， P. (2008). Introductory Statistics with R， 2nd edn.Springer.（邦訳：岡田昌史監訳，Rによる医療統計学，丸善

出版，2007年）

参考書：

Dobson， A. and Barnett， A. (2008). An Introduction toGeneralized Linear Models， 3rd edn. Chapman & Hall/CRC.Hothorn， T. and Everitt， B.， S. (2014). A Handbook ofStatistical Analyses Using R， 3rd edn. Chapman & Hall/CRC.

Textbooks:Dalgaard， P. (2008). Introductory Statistics with R， 2nd edn.Springer.References:Dobson， A. and Barnett， A. (2008). An Introduction toGeneralized Linear Models， 3rd edn. Chapman & Hall/CRC.Hothorn， T. and Everitt， B.， S. (2014). A Handbook ofStatistical Analyses Using R， 3rd edn. Chapman & Hall/CRC.〔関連URL Related URL〕






コミュニケーション情報処理 CommunicationInformation Processing　

科目コード(Course Number) 20DSSa13複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　統計科学専攻Department of Statistical Science 　データ科学 Statistical Data Science


松井　知子（MATSUI　Tomoko）


音声言語は人間のコミュニケーションにおいて最も重要な

情報である。話し言葉からテキスト情報のみならず、話者

情報なども効率的に解析・処理するアルゴリズムについて

研究指導を行う。（講義）

Spoken language is a crucial component of humancommunication. In this course， we study algorithms to processand analyze the information contained in this medium.〔到達目標 Aim〕

音声言語処理で利用される統計数理の方法・アルゴリズム

について理解する。

The objective is to understand statistical methods and algorithmswhich are used in speech nad language processing.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートおよび出席状況を総合的に判断して評価する。

Report and attendance〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：松井知子

授業計画：

1. 概要説明

2. 音声言語処理

3. 隠れマルコフモデル

4. カーネル法

5. カーネル法の展開

6. ガウス過程

7. ガウス過程の展開

8. 深層学習

9. 論文輪読１（隠れマルコフモデル）

10. 論文輪読２（カーネル法）

11. 論文輪読３（カーネル法）

12. 論文輪読４（ガウス過程）

13. 論文輪講５（ガウス過程）

14. 論文輪講６（深層学習）

15. 論文輪講７（深層学習）

Lecturer: Tomoko MatsuiContents:1. Introduction2. Speech language processing3. Hidden Markov model4. Kernel method5. Advanced kernel method6. Gaussian process7. Advanced Gaussian process8. Deep learning9. Paper reading 1 (hidden Markov model)10. Paper reading 2 (kernel method)11. Paper reading 3 (kernel method)12. Paper reading 4 (Gaussian process)13. Paper reading 5 (Gaussian process)14. Paper reading 6 (deep learning)15. Paper reading 7 (deep learning)〔実施場所 Location〕



35




教科書：

特になし

参考書：

『The HTK Book』(ケンブリッジ大）、『サポートベクターマ

シン入門』（共立出版）、『パターン認識』（Ohmsha）

Textbooks:NoneReferences:Pattern Recognition and Machine Learning (C. M. Bishop)， TheHTK book (Cambridge University)〔関連URL Related URL〕






マルチメディア情報処理 Multimedia InformationProcessing　



松井　知子（MATSUI　Tomoko）


高度情報化社会を迎え、テキストなどを含めた種々のマル

チメディア情報が多量に利用可能になる中、それらの情報

を整理する技術が求められている。マルチメディア情報を

効果的に判別する技術について研究指導を行う。（講義）

The digital age has fostered the broadcasting of an everincreasing quantity of complex multimedia documents， be itthrough the internet or more versatile electronic channels. Theseevolutions have called for new tools and technologies to classifyand analyze multimedia contents. We study in this coursealgorithms which are useful for these tasks.〔到達目標 Aim〕

マルチメディア情報処理で利用される統計数理の方法・ア

ルゴリズムについて理解する。

The objective is to understand statistical methods and algorithmswhich are used in multimedia processing.



Report and attendance〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：松井知子

授業計画：

1. 概要説明

2. マルチメディア情報処理

3. サポートベクターマシン

4. サポートベクターマシンの展開

5. ディープニューラルネットワーク

6. ディープニューラルネットワークの展開

7. 状態空間モデル

8. 状態空間モデルの展開

9. 論文輪講１（サポートベクターマシン）

10. 論文輪講２（サポートベクターマシン）

11. 論文輪講３（ディープニューラルネットワーク）

12. 論文輪講４（ディープニューラルネットワーク）

13. 論文輪講５（ディープニューラルネットワーク）

14. 論文輪講６（状態空間モデル）

15. 論文輪講７（状態空間モデル）

Lecturer: Tomoko MatsuiContents:1. Introduction2. Mutimeda processing3. Support vector machine4. Advanced support vector machine5. Deep neural network6. Advanced deep neural network7. State space model8. Advanced state space model9. Paper reading 1 (support vector machine)10. Paper reading 2 (support vector machine)11. Paper reading 3 (deep neural network)12. Paper reading 4 (deep neural network)13. Paper reading 5 (deep neural network)14. Paper reading 6 (state space model)15. Paper reading 7 (state space model)〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

『サポートベクターマシン入門』（共立出版）

36

Textbooks:NoneReferences:Pattern Recognition and Machine Learning (C. M. Bishop)〔関連URL Related URL〕






生体情報システム論Ⅰ Biological System AnalysisⅠ　



吉田　亮（YOSHIDA　Ryo）


バイオインフォマティクス及びマテリアルズインフォマテ

ィクスに関連するデータ科学の講義を行う。機械学習・ベ

イズ推論やRプログラミングの基礎から始め、DNA配列解

析、生物画像処理、物質データ（分子・結晶等）の解析等、

実例を通してデータ科学の方法論のエッセンスを学ぶ。

This course covers a range of statistical methods inbioinformatics and materials informatics. Starting from a briefoverview of machine learning, Bayesian inference, and Rlanguage programming, the essence of statistical modeling andinference is illustrated through practical applications in DNAsequence analysis, bioimage informatics, material designproblems, and so on.〔到達目標 Aim〕

(a) 機械学習の基礎的事項を理解する（教師あり学習を中心

に）

(b) R言語によるプログラミングスキルの習得

(c) 実例を通して、データ科学の基本的な解析手法を習得す

る。

(a) Understanding of the basis of machine learning with a focuson regression analyses(b) Basic skills for R language programming(c) Leaning of data analysis techniques in bioinformatics andmaterials informatics through practical applications〔成績評価 Grading criteria〕

レポート及び出席状況に応じて評価

A grade point will be evaluated based on a record of attendanceand reports on some subjects.


a. 機械学習概論

b. Rプログラミングの基礎

c. 応用編：DNA配列のデータ解析

d. 応用編：生物画像処理

e. 応用編：分子・結晶構造データの機械学習

a. Overview of machine learningb. R language and statistical computingc. Application: DNA sequence analysisd. Application: Bioimage Informaticse. Application: Machine learning for molecules and materials〔実施場所 Location〕





適宜資料を配布

Hand out materials will be provided.〔関連URL Related URL〕






生体情報システム論Ⅱ Biological System AnalysisⅡ　



吉田　亮（YOSHIDA　Ryo）


生体情報システム論Iに引き続き、オミックス情報解析，創

薬，物質科学に関する最新研究をフォローしながら、バイ

オインフォマティクスとマテリアルズインフォマティクス

の実践的方法論を学ぶ。

As the second course of “Biological System Analysis I”, thiscourse conducts studies of more practical and advanced machinelearning techniques in bioinformatics and materials informatics.〔到達目標 Aim〕

(a) バイオインフォマティクスの最新テーマに関する包括的

理解

(b) マテリアルズインフォマティクスの最新テーマに関する

包括的理解

37

(a) Comprehensive understanding of state-of-the-art techniques ofmachine learning in bioinformatics(b) Comprehensive understanding of state-of-the-art techniquesof machine learning in materials informatics


レポート及び出席状況に応じて評価

A grade point will be evaluated based on a record of attendanceand reports on some subjects.〔授業計画 Lecture plan〕

(a) 論文輪読：バイオインフォマティクス

(b) 論文輪読：物質・材料科学

(c) 論文輪読：薬剤化合物の分子設計

(a) Paper reading: Bioinformatics(b) Paper reading: Materials Informatics(c) Paper reading: Computational design for drug molecules〔実施場所 Location〕





適宜資料を配布

Hand out materials will be provided.〔関連URL Related URL〕






医学統計学Ⅰ Medical statistics Ⅰ　



伊藤　陽一（ITO　Yoichi）


医学統計学の基礎的な考え方および基本的な解析手法につ

いて講義する。統計解析ソフトJMPを用いて、実習を行う。

To learn several statistical methods for medical research.To learn how to use the statistical software (JMP).〔到達目標 Aim〕

医学統計学の基礎的な考え方を理解する。医学統計学でよ

く用いられる解析手法について統計解析ソフトウェアJMPを用いて解析が行えるようになる。

Students can understand principal concepts of medical statistics

and select correct statistical methods and analyze own data andinterpret the results.〔成績評価 Grading criteria〕

毎回の課題レポート（100%）により、評価する。

Reports for each lectures (100%)〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：伊藤陽一

授業計画：

1. 探索的データ解析

2. 検証的データ解析

3. 統計解析ソフトJMPの使い方

4. 統計解析の原理

5. 理論分布の利用

6. 連続データの群間比較

7. 分割表の解析

8. 信頼性データの解析と検査の特性

9. 回帰分析と変数選択

10. 一般線形モデルと対比

11. ロジスティック回帰

12. 生存時間解析

13. ノンパラメトリック法

14. サンプルサイズ設計

15. 多変量解析

１）Exploratory data analysis (ch 1,2,3,7)２）Confirmatory data analysis (ch 5,15)３）How to use the statistical software JMP (ch 6)４）Principles of statistical analysis (ch 8)５）Theoretical distributions (ch 4)６）Comparing groups - continuous data (ch 9)７）Comparing groups - categorical data (ch 10)８）Reliability studies and diagnostic tests (ch 14)９）Regression analysis and variable selection (ch 11,12)１０）General linear models and contrasts (ch 9,12)１１）Logistic regression analysis (ch 12)１２）Survival data analysis (ch 13)１３）Nonparametric methods (ch 8)１４）Sample size estimation (ch 15)１５）Multivariate analysis (ch 12)※Chapter number of the textbook in the above parentheses〔実施場所 Location〕


The Institute of Statistical Science〔使用言語 Language〕

日本語


Altman DG. 医学研究における実用統計学. サイエンティスト

社. 1999.Altman DG. Practical statistics for medical research: Chapmanand Hall/CRC, 1990〔関連URL Related URL〕


38





医学統計学Ⅱ Medical statistics Ⅱ　



伊藤　陽一（ITO　Yoichi）


医学統計学で用いられる高度な解析手法について教科書

"Applied Medical Statistics Using SAS"に基づいて講義する。

実際にSASプログラムを実行することで、自ら解析できるよ

うに指導する。

This course offer an overview of the sophisticated analyticalmethod in medical statistics and practices of statistical analysisusing the statistical software SAS.〔到達目標 Aim〕

医学統計学でよく用いられる解析手法について学習する。

統計解析ソフトウェアSASが使えるようになる。

1) To explain a variety of the analytical method is often used inmedical statistics2) To be able to use statistical software SAS〔成績評価 Grading criteria〕

課題レポート（100%）により、評価する。

Reports for each lectures (100%)〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：伊藤陽一 Yoichi M. Ito授業計画：

1. An Introduction to SAS2. Statistics and Measurement in Medicine3. Clinical Trials4. Epidemiology5. Meta-Analysis6. Analysis of Variance and Covariance7. Scatter Plots, Correlation, Simple Regression, and Smoothing8. Multiple Linear Regression9. Logistic Regression10. Generalised Linear Model11. Generalised Additive Models12. Analysis of Longitudinal Data I13. Analysis of Longitudinal Data II: Linear Mixed-EffectsModels for Normal Response Variables14. Analysis of Longitudinal Data III: Non-Normal Responses15. Survival Analysis16. Cox's Proportional Hazards Models for Survival Data17. Bayesian Methods18. Missing Values




日本語


Applied medical statistics using SAS / Geoff Der, Brian S.Everitt : CRC Press, 2013, ISBN:9781439867976〔関連URL Related URL〕






調査デザイン論 Survey Design　



朴　堯星（Park Yoosung）


個人、小集団を分析単位とした調査研究に焦点をあて、組

織または地域を対象とした調査デザインの実践的方法論に

ついて体系的に解説する。

This course covers systematic explanations of practicalmethodologies of survey design for organizations or regions.


集団や組織を対象とした調査の設計、実施、データ分析の

技法について一通り習得することを目的とする。

Participants can learn practical methodologies of survey design,and various techniques of data analysis on individuals or smallgroups.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートおよび出席状況を総合的に判断して評価する．

Grading will be decided based on class attendance and reports.〔授業計画 Lecture plan〕

授業計画：

1. KJ法・リサーチクエスチョン

2. 調査の設計

3. 事例紹介（１）：自治体調査

4. 事例紹介（２）：地域コミュニティ調査

5. 調査方法論に関する実験研究

39

Contents:Practical methodologies related to social surveys on individualsand small groups in organizations or communities. 1. KJ Method・Research Question2. Survey Design3. Empirical research for municipality survey4. Empirical research for community survey5. Experiments and techniques for improving surveymethodology〔実施場所 Location〕





特になし







データ科学総合研究Ⅰ Statistical Data ScienceResearch Ⅰ　





る調査・データ解析法・統計ソフトウェア等について研究

指導を行う。

This is a general course on statistical science consisting ofseminars， special lectures and drills. Special emphasis is given tomethodologies on survey and sampling， data analysis andstatistical software.〔到達目標 Aim〕

特になし


特になし


担当教員：データ科学分野全教員

Lecturer: All the teaching staff in the field of Statistical DataScience〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

特になし







データ科学総合研究Ⅱ Statistical Data ScienceResearch Ⅱ　






指導を行う。


特になし


特になし



40






教科書：

特になし

参考書：

特になし







データ科学総合研究Ⅲ Statistical Data ScienceResearch Ⅲ　






指導を行う。


特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







データ科学総合研究Ⅳ Statistical Data ScienceResearch Ⅳ　






指導を行う。


特になし


特になし



41






教科書：

特になし

参考書：

特になし







データ科学総合研究Ⅴ Statistical Data ScienceResearch Ⅴ　






指導を行う。


特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







推測理論 Theory of Statistical Inference 　

科目コード(Course Number) 20DSSc03複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　統計科学専攻 Department ofStatistical Science 　数理・推論 Statistical Inference and Mathematics


藤澤　洋徳（FUJISAWA　Hironori）


　

外れ値に対処するためのデータ解析手法を取り扱う．単な

る推定に留まらず検定やモデル選択などにも話を展開させ

る．（講義）

Robust statistics against outlier, including robust estimation, testand model selection.　


　

ロバスト統計が分かる．

ダイバージェンスに基づいた統計的推測が分かる．

ロバスト統計の発展的な話題を知る．

The goals of this course are to

42

- understand what is the robust statistics,- understand what is the divergence-based statistical inference,- know advanced topics in robust statistics.　


　

出席状況とレポートを総合的に判断して評価する。

Evaluation is based on attendance and report.　


　

担当教員：藤澤洋徳

授業計画：

1.外れ値とロバスト推定の基礎

2.様々なロバスト推定

3.ロバスト推定に関連する基礎理論

4.ダイバージェンスに基づく推定

5.外れ値の割合が大きい場合のロバスト推定

6.ロバストな検定とモデル選択

Lecturer: Hironori FujisawaContents:1. Outlier and robust estimation2. Basic robust estimation3. Basic theory on robust estimation4. Robust estimation using divergence5. Robust estimation against heavy contamination6. Robust test and model selection　


　


The Institute of Statistical Mathematics　


　


Japanese or English　


　

ロバスト統計－外れ値への対処の仕方ー (2017). 藤澤洋徳，

近代科学社

Robust Statistics (2017), Fujisawa, H., Kindaikagakusha. 　







データ解析特論Ⅰ Special Topics in DataAnalysis Ⅰ　



藤澤　洋徳（FUJISAWA　Hironori）


　

具体的なデータと様々な統計的手法との関係を取り扱う．

主に医学データを対象として漸近理論を扱う．（講義）

Statistical methods for analysis of data, especially asymptotictheory for analysis of medical data.　


　

漸近理論の必要性が分かる．

漸近理論の基本的な使い方が分かる．

漸近理論の発展的な使い方を知る．

The goals of this course are tounderstand why the asymptotic theory is necessary in statistics,- understand the basic use of asymptotic theory,- know the advanced use of asymptotic theory. 　


　

出席状況とレポートを総合的に判断して評価する。

Evaluation is based on attendance and report.　


　

担当教員：藤澤洋徳

授業計画：

1.医学データと漸近理論

2.大数の法則と中心極限定理

3.スルツキーの定理とデルタ法

4.単純な推定量に対する漸近理論

5.最尤推定量に対する漸近理論

6.検定における漸近理論

Lecturer: Hironori FujisawaContents:

43

Medical data and asymptotic theoryLaw of large numbers and central limit theoremSlutsky's theorem and delta methodBasic asymptotic theory for simple estimatorAsymptotic theory for maximum likelihood estimatorAsymptotic theory for test statistics　


　


The Institute of Statistical Mathematics　


　


Japanese or English　


　

特になし

None　







データ解析特論Ⅱ Special Topics in DataAnalysis Ⅱ　



間野　修平（MANO　Shuhei）


・離散確率モデルからのサンプリングのアルゴリズムにつ

いて知る

・Explore sampling algorithms from discrete stochastic models〔到達目標 Aim〕

・サンプリングのアルゴリズムの面白みを見出すことがで

きる

・To be able to find interests in sampling algorithms


・最終レポート 100%・成績評価は P (合格), F (不合格)・Final report 100%・Gradingis P (pass), F (fail)〔授業計画 Lecture plan〕

Lecture or reading1st "Why sampling?"2nd - 5th "Comuptational algebra"6th - 7th "Markov chain Monte Carlo"8th - 9th "Convergence of Markov Chains"10th - 12th "Direct sampling"13th - 15th "Perfect sampling"〔実施場所 Location〕





References:Levin et al. "Markov Chains and Mixing Times" AmericanMathematical Society (2008)Drton et al. "Lectures on Algebraic Statistics" Birkhauser (2009)日比チーム『グレブナー道場』共立出版 (2011) (Englishtranslation: "Groebner Basis: Statistics and Software Systems"Springer, 2014)Mano "Partitions, Hypergeometric Systems and DirichletProcesses in Statistics" Springer (2018)〔関連URL Related URL〕






統計的機械学習 Statsitical Machine Learning　



福水　健次（FUKUMIZU　Kenji）


高次元・大量のデータを解析するための機械学習的方法論

について研究指導を行う。

This course discusses machine learning methods for analyzinglarge and high dimensional data.

44


・機械学習の理論と方法に関して知識を獲得する．

・機械学習の方法をデータ解析に応用する力を身につける．

・To learn theory and methods of machine learning.・To obtain skill for applying machine learning methods to dataanalysis.〔成績評価 Grading criteria〕

セミナー形式で授業を行い、発表状況により評価する。

This course takes a form of seminar. Evaluation is based onpresentation of students.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：福水健次

授業計画：

1.カーネル法の原理

2.カーネル法のさまざまな方法

3.サポートベクターマシン

4.汎化誤差の評価法

5.カーネル法によるノンパラメトリック推定

Lecturer: Kenji FukumizuContents:1. Principles of kernel methods2. Various kernel methods3. Support vector machine4. Generalization error5. Kernel methods for nonparametric inference〔実施場所 Location〕





参考図書：

福水健次「カーネル法入門」朝倉書店（2010）

References:Learning With Kernels， Schoelkopf and Smola (2001) MIT Press〔関連URL Related URL〕






統計的言語処理 Statistical Natural LanguageProcessing　



持橋　大地（MOCHIHASHI　Daichi）


自然言語を統計的に取り扱うための基本的な確率的な枠組、

およびその諸問題について論じる。（講義）

We discuss basic statistical methods for natural language orsimilar discrete data， and related problems for inference andlearning.〔到達目標 Aim〕

・自然言語を統計的に扱うための基本的な方法について知

る。

・自然言語を統計的に扱うための進んだ方法について知る。

・高次元離散データとしての自然言語の特徴について理解

を深める。

* To have basic knowledge on statistical methods for naturallanguage data.* To have some knowledge of the advanced statistical methodsfor natural language data.* Can deal with language as high-dimensional discrete data.〔成績評価 Grading criteria〕

期末レポートにより評価する。

Evaluation is based on a report.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：持橋大地

授業計画：

(1) 導入、ユニグラム分布、Zipfの法則

(2) nグラム分布とその推定方法

(3) Dirichlet分布、Polya分布

(4) Naive Bayes法とその拡張

(5) Dirichlet Mixtures、EMアルゴリズム

(6) 確率的潜在意味解析 (PLSI)(7) 確率的潜在意味解析(2) (VB-EMアルゴリズム)(8) 確率的潜在意味解析(3) (LDA)(9) 隠れマルコフモデル (HMM)(10) 隠れマルコフモデル(2) (HMMのベイズ学習)(11) 確率的文脈自由文法 (PCFG)(12) 確率的文脈自由文法(2) (PCFGのベイズ学習)(13) 対数線形モデル (Maximum Entropy)(14) 条件付確率場 (Conditional Random Fields)(15) 無限モデル (Dirichlet process mixtures)

Lecturer: Daichi MochihashiContents:(1) Introduction， Unigram distribution， Zipf's law

45

(2) n-gram distribution and estimation(3) Dirichlet distribution， Polya distribution(4) Naive Bayes method and its extensions(5) Dirichlet Mixtures， EM algorithm(6) Probabilistic Latent Semantic Indexing (PLSI)(7) Probabilistic Latent Semantic Indexing (2) (VB-EMalgorithm)(8) Probabilistic Latent Semantic Indexing (3) (LDA)(9) Hidden Markov Models (HMM)(10) Hidden Markov Models (2) (Bayesian learning of HMM)(11) Probabilistic Context Free Grammars (PCFG)(12) Probabilistic Context Free Grammars (2) (Bayesian learningof PCFG)(13) Log linear model (Maximum Entropy)(14) Conditional Random Fields (CRF)(15) Infinite Models (Dirichlet process mixtures)〔実施場所 Location〕





教科書：

特に指定しない。

参考書：

“Foundations of Statistical Natural Language Processing” (MITPress)確率的言語モデル (北研二、東京大学出版会)

Textbooks: ”Foundations of Statistical Natural Language Processing”， MITPress.〔関連URL Related URL〕






ベイジアンモデリング Bayesian Modeling andSequential Monte Carlo Methods　





ベイズモデルにもとづく大量異種情報の統合手法と、実装

に必要な逐次モンテカルロ計算技法について研究教育指導

する。（講義）

Advanced modeling and scientific computing to combine a widevariety of information sources within a framework of Bayesianapproach. A special focus is laid on the statistical modeling fortime-series analysis in geoscience ， marketing ， andbioinformatics.〔到達目標 Aim〕

・基本的なベイズ統計の方法について知る。

・モンテカルロ法とその背景について知る。

・モンテカルロ法の計算を適当なプログラミング言語で実

装できる。

* To have knowledge on standard Bayesian methods.* To have knowledge on Monte Carlo techniques for statisticalinference.* Can implement a Monte Carlo computation on someprogramming languages.〔成績評価 Grading criteria〕

期末レポートにより評価する。

Evaluation is based on a report.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：持橋大地

授業計画：教科書に沿って読む形で進め、適宜資料を補う。

Lecturer: Daichi MochihashiContents: Class is based on reading a textbook. Supplementalmaterials will be provided when necessary.〔実施場所 Location〕





教科書：

"Bayesian Data Analysis” (Gelman et al. Chapman&Hall, 2ndEd.)参考書：

46

“ Information Theory, Inference, and Learning Algorithms”(David MacKay, Cambridge University Press)

Textbooks:”Bayesian Data Analysis” (Gelman et al. Chapman&Hall, 2ndEd.)References:“ Information Theory, Inference, and Learning Algorithms”

(David MacKay, Cambridge University Press)〔関連URL Related URL〕






多変量推測統計Ⅰ Multivariate StatisticalInference Ⅰ　



栗木　哲（KURIKI　Satoshi）


多変量解析，数理統計学における重要な話題，最近の話題

について講義あるいは研究教育指導を行う． (1) 分割表とグ

ラフィカルモデル (2) 分布理論と推測理論 (3) 統計学におけ

る微分・積分幾何的手法 (4) 代数統計学など．（講義）

One of the topics below will be chosen: (1) Contingency tableand graphical model (2) Distribution theory and statisticalinference (3) Differential and integral geometric approach tostatistics (4) Algebraic statistics.〔到達目標 Aim〕

数理統計における基本的な考え方や最近の話題を習得し，

自身の研究に資することが，本講義の目標である．

The aim of this lecture is to learn basic notions and recent topicsof mathematical statistics， and to apply them to dissertationresearch.〔成績評価 Grading criteria〕

出席状況を総合的に判断して評価する．

Report〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：栗木哲授業計画：具体的な授業計画については参加者と相談の上，

参加者の研究上の要請にできるだけ沿った形で行う．

Lecturer: Satoshi KurikiContents: Subjects will be chosen according to students'researchneeds.〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし







多変量推測統計Ⅱ Multivariate StatisticalInference Ⅱ　





多変量解析，分割表・グラフィカルモデル，漸近推測理論，

分布理論，確率過程，代数統計学などの数理統計，あるい

は微分積分幾何学，凸解析，組合せ数学，測度論など統計

学に必要な数学のテキストを輪読あるいは講義する．

Seminar on a particular topic related to multivariate analysis,categorical data analysis, graphical models, asymptotic inference,distribution theory, random field, algebraic statistics, and relevantmathematics such as differential geometry, convex analysis,combinatorics and measure theory.〔到達目標 Aim〕

数理統計や周辺数学分野の知識を習得するとともに専門書

の読み方を身につけることが，本講義の目標である．

The aim of this seminar is learn knowledge on these areas, aswell as to master how to read textbooks on mathematical statisticsand relevant mathematics.

47


出席状況を総合的に判断して評価する．

Based on the presentation.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：栗木哲授業計画：具体的な授業計画については参加者と相談の上，

参加者の研究上の要請にできるだけ沿った形で行う．

Lecturer: Satoshi KurikiContents: At the begging of the semester, choose a textbook.Every participants are expected to give presentations based on thetextbook.〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし







統計的学習理論Ⅰ Statistical Learning TheoryⅠ　



江口　真透（EGUCHI　Shinto）


ディープラーニング，特に畳み込みニューラルネットワー

ク（CNN)，ボルツマンマシン，Q-学習，について概説す

る．


機械学習について考え方と最近の進展について学ぶ．


出席を重視しレポートを課す．


The element of statistical learning, T. Hastie, R. Tibishirani, J.Friedman, 2001，Springer〔実施場所 Location〕

統計数理研究所内．


日本語


特に指定はしない．







統計的学習理論Ⅱ Statistical Learning TheoryⅡ　



福水　健次（FUKUMIZU　Kenji）


確率論，関数解析，幾何学，離散数学などの数理的方法を

用いて，データからの自動的な知識獲得に関する数理と方

法を議論する．

This course discusses theory and methodology for automaticknowledge acquisition from data， based on mathematicalmethods such as probability， functional analysis， geometry，and discrete mathematics.〔到達目標 Aim〕

・統計的な学習と推論に関わる数理的知識を身につける．

・統計的学習の理論的解析法を会得する．

・To obain mathematical knowledge used in statsitical learningand infetrence. ・To acquire methods of theoretical analysis for statisticallearning.〔成績評価 Grading criteria〕


Evaluation is based on attendance and reports〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：福水健次

授業計画：

1.条件付独立とマルコフ性

2.有向グラフの分解性とマルコフ性

48

3.Elimination、sum-productアルゴリズム、belief-propagation4.Factorグラフ

5.Junction Tree アルゴリズムとその応用

6.belief propagation の周辺

7.グラフィカルモデルの応用 -- 符号、遺伝子解析、文書処理

など

Lecturer: Kenji FukumizuContents:1. Conditional independence and Markov properties2. Factorization and Markov properties in directed graphs3. Elimination， sum-product algorithm， and belief-propagation4. Factor graphs5. Junction Tree algorithm and its application6. More topics on belief propagation7. Applications of graphical models〔実施場所 Location〕





参考書：

Cowell， R.G.， Dawid， A.P.， Lauritzen， S.L.， and SpiegelhalterD.J. (1999) Probabilistic Networks and Expert Systems. Springer

References:Cowell， R.G.， Dawid， A.P.， Lauritzen， S.L.， and SpiegelhalterD.J. (1999) Probabilistic Networks and Expert Systems. Springer〔関連URL Related URL〕






情報幾何学 Information Geometry　



江口　真透（EGUCHI　Shinto）


情報幾何の基礎的な考え方について概説する．


情報幾何の考え方，最近の進展について学ぶ．


出席を重視し，レポートを課す．


情報幾何の微分幾何的アイテムと情報量の導入を行う．つ

ぎに非リーマン性を強調して双対性から導かれる測地線に

ついて学ぶ．統計推論，機械学習の応用について詳しく学

ぶ．


統計数理研究所内


日本語


特になし







信号処理特論Ⅰ Special Topics in SignalProcessing Ⅰ　



池田　思朗（IKEDA　Shiro）


主成分分析や独立成分分析などの信号処理の基礎的な理論

を学びます。（講義）

This course introduces the basic theory of signal processingincluding the Principal Component Analysis and IndependentComponent Analysis.〔到達目標 Aim〕

本講義の目標は信号処理の基礎的な知識を得ることである．

The goal of this course is to understand the basic theory of signalprocessing.〔成績評価 Grading criteria〕

レポート、授業中に出題する課題に対する解答、出席状況

を総合的に判断して評価する。

Students will be asked to answer some questions during the classand to write a report for some topics. The mark will be based onthe total achievement.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：池田思朗

授業計画：

49

1.相関と独立性

2.主成分分析の理論

3.主成分分析から独立成分分析へ

4.独立成分分析の代表的なアルゴリズム

Lecturer: Shiro IkedaContents:1. Correlation and independence.2. Theory of principal component analysis.3. From principal component analysis to independent componentanalysis.4. Widely used algorithms for independent component analysis.






特になし







信号処理特論Ⅱ Special Topics in SignalProcessing Ⅱ　



池田　思朗（IKEDA　Shiro）


信号処理分野の解析方法を音声信号や生体計測信号に応用

する方法を学びます。（講義）

This course introduces how to apply signal processing methods toreal data analysis including speech signals and biological data.〔到達目標 Aim〕

本講義の目標は信号処理の方法を用いたデータ解析の知識

を得ることである．

The goal of this course is to understand how to apply signalprocessing methods to data analysis.〔成績評価 Grading criteria〕

レポート、授業中に出題する課題に対する解答、出席状況

を総合的に判断して評価する。

Students will be asked to answer some questions during the classand to write a report for some topics. The mark will be based onthe total achievement.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：池田思朗

授業計画：

1.独立成分分析の理論

2.音声信号の解析

3.生体信号の問題点と解決法

4.画像処理への応用

Lecturer: Shiro IkedaContents:1. Theory of independent component analysis.2. Speech signal processing.3. Examples of biological signal processing.4. Applications to image processing.〔実施場所 Location〕





特になし







50

回帰分析 Regression Analysis　



加藤　昇吾（KATO　Shogo）


回帰分析に関する本を輪読する。輪読を通して、回帰分析

（特に一般化線形モデル）に関する基本的な理論を学ぶとと

もに、その理論をいかに実問題へと応用するかについての

識見を養う。（講義）

This course deals with some topics on the theory of regressionanalysis, especially, generalized linear models. In addition,applications of the theory of regression analysis to real problemsare discussed.


・回帰分析（特に一般化線形モデル）に関する基本的な理

論を説明することができる。

・一般化線形モデルの応用について考えることができる。

・教科書の内容を理解し、その内容を適切に説明すること

ができる。

The goals of this course are:(a) to acquire knowledge about the basic theory of regressionanalysis, especially, generalized linear models,(b) to consider applications of generalized linear models to realproblems,(c) to understand the contents of the textbook and obtain skills tomake presentations based on the textbook.〔成績評価 Grading criteria〕

輪読での発表内容 70％発表に関する質疑応答 30%

Your grade in the class will be decided based on the presentationof your talk (70%) and questions related to your talk (30%).〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：加藤昇吾

授業計画：

1. 一般化線形モデルの概要

2. 連続データのためのモデル

3. 二値データのためのモデル

4. 対数線形モデル

5. 擬似尤度関数

6. モデルのチェック

7. その他の話題

Lecturer: Shogo KatoContents:1. An Outline of Generalized Linear Models2. Models for Continuous Data

3. Models for Binary Data4. Log-Linear Models5. Quasi-Likelihood Functions6. Model Checking7. Further Topics〔実施場所 Location〕





教科書：

McCullagh, P. and Nelder, J.A. (1989). Generalized LinearModels, 2nd edition. Chapman and Hall, London.

Textbook:McCullagh, P. and Nelder, J.A. (1989). Generalized LinearModels, 2nd edition. Chapman and Hall, London.〔関連URL Related URL〕






統計的分布論 Distribution Theory　



加藤　昇吾（KATO　Shogo）


統計科学における基本的な確率分布の知識について学ぶと

ともに、確率分布がどのように統計モデルへ応用されてい

るかについての知見を深める。（講義）

This course provides an overview of the theory of probabilitydistributions which are commonly used in statistics. Statisticalmodels related to these distributions are also discussed.〔到達目標 Aim〕

・基本的な確率分布の理論について説明することができる。

・確率分布がどのように統計モデルに応用されているかを

説明することができる。

・確率分布に関する現在の問題点を考えることができる。

The goals of this course are:

51

(a) to acquire knowledge about the basic theory of probabilitydistributions,(b) to understand how probability distributions are applied tostatistical models,(c) to find problems related to the theory of distributions.〔成績評価 Grading criteria〕

３回のレポート（第１回 30%、第２回 30%、第３回 40%）

Your grade in the class will be decided based on three reports (thefirst report 30%, the second 30%, the third 40%).〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：加藤昇吾

授業計画：

1. 確率分布の基礎理論

2. 一変量分布

3. 多変量分布

4. 確率分布の統計モデルへの応用

5. 確率分布に関する最新の話題

Lecturer: Shogo KatoContents:1. Basic Theory of Probability Distributions2. Univariate Distributions3. Multivariate Distributions4. Applications of Distributions to Statistical Models5. Some New Topics Related to Distributions〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし。







システム最適化Ⅰ Systems Optimization Ⅰ　



伊藤　聡（ITO　Satoshi）


凸解析、双対理論、数値線形代数等に基づく凸最適化の理

論と応用に関する研究指導を行う。（講義）

This course is intended to serve an introduction to systems designand analysis, and focuses on the theoretical aspects of convexoptimization based on convex analysis, duality theory andnumerical linear algebra.〔到達目標 Aim〕

・無制約最適化問題に対するニュートン法を十分に理解する

・Karush-Kuhn-Tuker (KKT) 条件や双対理論など、制約つき

最適化の基礎概念について説明することができる

・ヒルベルト空間における凸最適化を理解する

At the end of the course, participants are expected to- fully understand Newton's method for unconstrainedoptimization,- be able to explain the basic concepts such as Karush-Kuhn-Tucker conditions and duality theory for constrainedoptimization,- understand convex optimization in Hilbert space.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートおよび授業への参加状況をそれぞれ50%の配分で総

合的に判断して評価する。

Grading will be based on participation (50%) and assignments(50%).〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：伊藤聡授業計画：以下の講義もしくは関連文献の輪読を行う。

1.講義の概要

2.無制約最適化の理論

3.ニュートン法

4.近似ニュートン法

5.直線探索と信頼領域法

6.準ニュートン法

7.凸集合の分離定理と二者択一定理

8.制約つき最適化の理論

9.双対理論

10.線形計画法

11.逐次2次計画法

12.その他の非線形計画法

13.ヒルベルト空間における線形計画

14.半正定値計画法・2次錐計画法

15.最近の話題

52

Lecturer: Satoshi ItoContents: Lectures will be given from the following list of topics.1. Outline of the course2. Theory of unconstrained optimization3. Newton's method4. Inexact Newton methods5. Line search and trust region method6. Quasi-Newton methods7. Separation of convex sets and alternative theorems8. Theory of constrained optimization9. Duality theory10. Linear programming11. Sequential quadratic programming12. Other nonlinear programming methods13. Linear programming in Hilbert space14. Semidefinite programming and second-order coneprogramming15. Recent topics on optimization〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

矢部博, 工学基礎最適化とその応用, 数理工学社, 2006.

Textbooks:NoneReferences:C.T. Kelley, Iterative Methods for Optimization, SIAM, 1999.(Downloadable from https://www.siam.org/books/textbooks/fr18_book.pdf)







システム最適化Ⅱ Systems Optimization Ⅱ　



伊藤　聡（ITO　Satoshi）


連続的最適化、特に階層的最適化、ロバスト最適化、無限

次元最適化等、に関する理論、およびその応用として制御、

信号処理、機械学習などシステム設計に関する研究指導を

行う。

We will discuss several specific topics in continuousoptimization, including hierarchical optimization, robustoptimization and infinite-dimensional optimization, with someapplications in control, signal processing, machine learning andother systems design.〔到達目標 Aim〕

・関数解析および凸解析の概念のいくつかを理解する

・最適化に関する高度な知識を獲得する

・最適化に基づくシステム設計手法を学ぶ

At the end of the course, participants are expected tounderstand several concepts in functional and convex analysis，- obtain advanced knowledge about optimization，- be accustomed to applied optimization techniques in systemsdesign.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートおよび授業への参加状況をそれぞれ50%の配分で総

合的に判断して評価する。

Grading will be based on participation (50%) and assignments(50%).〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：伊藤聡授業計画：以下の講義（制御を題材とした場合）もしくは

関連文献の輪読を行う。

1.講義の概要

2.関数解析の基礎

3.微分不可能最適化の理論

4.微分不可能最適化の計算手法

5.階層的最適化

6.ロバスト最適化と半無限計画

7.半無限計画の理論

8.半無限計画の計算手法

9.無限計画

10.変分法

11.最適制御の理論

12.LQ問題と最適レギュレータ

13.出力フィードバックによる動的補償

14.非線形最適制御の計算手法

15.最近の話題

Lecturer: Satoshi ItoContents: Lectures will be given from the following list of topics.

53

1. Outline of the course2. Fundamentals of functional analysis3. Theory of nonsmooth optimization4. Computational methods for nonsmooth optimization5. Hierarchical optimization6. Robust optimization and semi-infinite programming7. Theory of semi-infinite programming8. Computational methods for semi-infinite programming9. Infinite programming10. Calculus of variations11. Theory of optimal control12. LQ problem and optimal regulator13. Dynamic compensation via output feedback14. Computational methods for nonlinear optimal control15. Recent topics〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

特になし







確率モデル Stochastic Models　





・講義または輪読

・複雑な確率構造により生成されるデータを表現する離散

確率モデルについて知る

・Lecture or reading

・Explore discrete stochastic models for data generated bycomplex mechanisms〔到達目標 Aim〕

・離散確率モデルの面白みを見出すことができる

・To be able to find interests of discrete stochastic models〔成績評価 Grading criteria〕

・最終レポート 100%・成績評価は P (合格), F (不合格)・Final report 100%・Grading is P (pass), F (fail)〔授業計画 Lecture plan〕

Lecture or reading1st - 3rd "Elements of Stochastic Processes"4th - 6th "Markov Chains"7th - 8th "Young Diagrams"9th - 11th "Dirichlet Processes"12th - 15th "Graphical Models"〔実施場所 Location〕





References：Karlin and Taylor "A First Course in Stochastic Process", 2nd Ed.Academic Press (1975)Diaconis "Group Representations in Probability and Statistics"Institute of Mathematical Statistics (1988)Lauritzen "Graphical Models" Oxford (1996)Pitman "Combinatorial Stochastic Processes" Springer (2006)Ghosal and van der Vaart "Fundamentals of NonparametricBayesian Inference" Cambridge University Press (2017)Mano "Partitions, Hypergeometric Systems and DirichletProcesses in Statistics" Springer (2018)〔関連URL Related URL〕






54

推測統計特論Ⅰ Topics of Statistical InferenceⅠ　

科目コード(Course Number) 20DSSb07複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　統計科学専攻 Department ofStatistical Science 　数理・推論 Statistical Inference and Mathematics


逸見　昌之（HENMI　Masayuki）


無限次元の局外パラメータをもつ、セミパラメトリックモ

デルに基づく統計推測の理論とその応用について取り扱う。

（講義）

The aim of this course is to study the theory and application ofstatistical inference based on semiparametric models withinfinite-dimensional nuisance parameters.〔到達目標 Aim〕

１．セミパラメトリックモデルの基礎理論を理解する。２．

統計的問題をセミパラメトリック推測の問題として定式化

できるようにする。３．問題に応じてセミパラメトリック

推測法の導出ができるようにする。

1.Understand the basic theory of semiparametric models 2.Formulate a statistical problem as a problem of semiparametricinference 3. Derive a method of semiparametric inference〔成績評価 Grading criteria〕

最後にリポートを課し、その結果と出席状況を考慮して評

価を行う。

Based on report problems and attendance of the lecture〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：逸見昌之

授業計画：

1.セミパラメトリック推測序説

2.数学的な準備（２コマ）

3.パラメトリック推測の漸近論の概略（２コマ）

4.セミパラメトリックモデルの基礎理論（３コマ）

5.セミパラメトリックモデルのいくつかの例（２コマ）

6.セミパラメトリック推測法（３コマ）

7.欠測データ問題・因果推論におけるセミパラメトリックモ

デル

8.最近の研究紹介

Lecturer: Masayuki HenmiContents:1. Introduction to semiparametric inference2. Mathematical preparation (2 lectures)3. Overview of the asymptotic theory for parametric inference (2lectures)4. Basic theory of semiparametric models (3 lectuers)5. Some examples of semiparametric models (2 lectures)6. Methods of semiparametric inference (3 lectuers)7. Semiparametric models for missing-data problems and causal

inference8. Overview of some recent developments〔実施場所 Location〕





特になし







推測統計特論Ⅱ Topics of Statistical InferenceⅡ　

科目コード(Course Number) 20DSSb08複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　統計科学専攻 Department ofStatistical Science 　数理・推論 Statistical Inference and Mathematics


逸見　昌之（HENMI　Masayuki）


欠測データ解析法を中心に、対象母集団からのデータのサ

ンプリングに偏りがある場合の統計的方法について取り扱

う。（講義）

The aim of this course is to study statistical methods for data thatis sampled with bias from a population of interest, focusing onmethods for statistical analysis with missing data.〔到達目標 Aim〕

１．欠測データの種類やメカニズムの理解ができる。２．

欠測データの解析法を理解し、適切に運用ができる。３．

感度解析の必要性を理解し、適切な対処ができる。

1. Understand the kinds and mechanisms of missing data 2.Understand and apply the methods for handling missing dataproperly 3. Understand and conduct the sensitivity analysisproperly〔成績評価 Grading criteria〕

最後にリポートを課し、その結果と出席状況を考慮して評

価を行う。

55

Based on report problems and attendance of the lecture〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：逸見昌之

授業計画：

1.欠測データの種類とメカニズム

2.欠測データ解析法（５コマ）

3.無視できない欠測の問題と感度解析法（3コマ）

4.経時データ解析における欠測問題（２コマ）

5.欠測データ問題としての因果推論（２コマ）

6.偏りのあるサンプリングの問題（２コマ）

Lecturer: Masayuki HenmiContents:1. Taxonomy of missing data2. Statistical methods for missing data (5 lectures)3. Non-ignorable missing-data problems and sesitivity analysis (3lectures)4. Missing-data problems in longitudinal data analysis (2lectures)5. Causal inference as a missing-data problem (2 lectures)6. Biased sampling problems (2 lectures)〔実施場所 Location〕





特になし







統計的漸近理論特論 Special Topics inStatistical Asymptotic Theory　



二宮　嘉行（NINOMIYA　Yoshiyuki）


正則な統計モデルにおける統計的漸近理論を概説した後，

局所錐モデルにおけるそれを紹介し，その評価で必要とな

る幾何学的手法について解説する．

After reviewing a statistical asymptotic theory for regularstatistical models, that for locally conic models is introduced.Then, a geometrical method needed for its evaluation isexplained.〔到達目標 Aim〕

統計的漸近理論の基礎と発展について習得することである．

To acquire a basis and development for a statistical asymptotictheory.〔成績評価 Grading criteria〕

小テストとレポート

Mini-exams and reports〔授業計画 Lecture plan〕

(1) 一様大数の法則 (2) 最尤推定量の漸近的性質 (3) 尤度比

統計量の漸近的性質 (4) 局所錐モデル序論 (5) Donsker 条件

(6) 局所錐モデルにおける尤度比統計量の漸近的性質 (7) 混合分布モデル (8) チューブ法

(1) Uniform law of large numbers (2) Asymptotic property of themaximum likelihood estimators (3) Asymptotic property oflikelihood ratio statistics (4) Introduction for locally conic models(5) Donsker's condition (6) Asymptotic property of likelihoodratio statistics for locally conic models (7) Mixture models (8)Tube method〔実施場所 Location〕





なし

Nothing〔関連URL Related URL〕






56

変化点解析 Change-Point Analysis　



二宮　嘉行（NINOMIYA　Yoshiyuki）


変化点モデルによる解析について概説した後，その漸近的

性質について輪読形式で学ぶ．また，変化点モデルに対す

る情報量規準について講義をおこなう．

After reviewing a statistical analysis for change-point models, welearn about its asymptotic properties by reading a textbook inturn. In addition, information criteria for change-point models areexplained.


変化点解析の基礎と発展について習得するとともに，専門

書の読み方を身に付けることである．

To acquire a basis and development for a change-point analysisand to learn about how to read specialized books〔成績評価 Grading criteria〕

小テストとプレゼンテーション

Mini-exams and presentations〔授業計画 Lecture plan〕

(1) 変化点解析序論 (2) 尤度比統計量の漸近的性質 (3) 最尤

推定量の漸近的性質 (4) 線形モデルに対する変化点解析 (5)従属過程に対する変化点解析 (6) 変化点モデルに対する情報

量規準

(1) Introduction for change-point analysis (2) Asymptoticproperty of likelihood ratio statistics (3) Asymptotic property ofthe maximum likelihood estimators (4) Change-point analysis forlinear models (5) Change-point analysis for dependent sequences(6) Information criteria for change-point models〔実施場所 Location〕





Csorgo and Horvath (1996) Limit Theorems in Change-PointAnalysis, Wiley.〔関連URL Related URL〕






統計数学Ⅰ：Probability theory and itsapplications Ⅰ　



志村　隆彰（SHIMURA　Takaki）


基本的かつ重要な確率過程であるレヴィ過程（時間的一様

な独立増分過程）と無限分解可能分布の基本的事項を概説

するとともに、付随する数学的手法、統計的応用を学ぶ。

Lévy processes are stochastic processes with stationaryindependent increments and basic and important stochasticprocesses. This course gives basic knowledge of Lévy processesand related mathematical and statistical topics.〔到達目標 Aim〕

・レヴィ過程、無限分解可能分布を体系的に理解し、その

特徴、構造を説明できる。

・レヴィ過程の一種である安定過程などの重要な確率過程

の特徴を説明できる。

・特性関数などの確率論で用いられる数学的道具や概念を

理解、使うことができる。

The goals are to acquire the following:・Basic knowledge on Lévy processes and infinitely divisibledistributions, ・Stable processes and distributions as important subclass of theabove,・ Mathematical skill to analysis stochastic processes andprobability distributions.〔成績評価 Grading criteria〕

・演習　５０％

・レポート課題　５０％

・Exercises　50%・Reports 50%〔授業計画 Lecture plan〕

次の各々の内容をおおよそ3回の講義で扱う。

１．レヴィ過程の定義と例

２．無限分解可能分布

３．安定過程・安定分布

４．レヴィ-伊藤分解

About 3 classes are assigned for each subject.

１．Lévy Processes and their Examples２．Infinitely Divisible Distributions３．Stable Processes and Stable Distributions４．Lévy- Itô Decomposition

57






Ken-iti Sato, Lévy Processes and Infinitely DivisibleDistributions, Cambridge Studies in Advanced Mathematics 68,Cambridge University Press, 1999 (2nd. Ver. 2013).佐藤健一, 加法過程紀伊國屋数学叢書 33 , 紀伊國屋書店,1990.〔関連URL Related URL〕






統計数学Ⅱ：Probability theory and itsapplications Ⅱ　



志村　隆彰（SHIMURA　Takaki）


大規模自然災害の特徴は稀にしか起きないが被害は甚大で

あることである。こうした現象を背景とする、稀で極端な

事象を扱う極値理論の入門的講義を行う。

Natural disasters caused by big earthquakes and heavy rain areserious nevertheless they are rare. Extreme value theory dealswith unusual rare events. This course gives an introductorylecture on Extreme value theory.〔到達目標 Aim〕

・極値分布とその導出を説明できる。

・閾値超過データに対する一般パレート分布の説明ができ

る。

・GEVモデルによるデータ解析ができる。

・正則変動関数を数学的道具として使える。

The goals are to acquire the following:・ Extreme value distributions and their derivation,・ Generalized Pareto distributions for threshold excesses,・ Data analysis by GEV model,

・Systematic knowledge of regularly varying functions and itsapplications.〔成績評価 Grading criteria〕

・演習　５０％

・レポート課題　５０％

・Exercises　50%・Reports 50%〔授業計画 Lecture plan〕

次の各々の内容をおおよそ3回の講義で扱う。

1. 極値分布

2. 最大値吸引域

3. 一般パレート分布

4. 極値モデル

About 3 classes are assigned for each subject.

1. Extreme value distributions2. Maximum Domain of Attraction3. Generalized Pareto distribution4. Threshold Models〔実施場所 Location〕





高橋倫也, 志村隆彰, 極値統計学　ISMシリーズ：進化する統

計数理５, 2016.　de Haan, L. and Ferreira, A., Extreme Value Theory: AnIntroduction, Springer, 2006.Resnick, S.I., Extreme Values, Regular Variation and PointProcesses, Springer-Verlag, New York, 1987.〔関連URL Related URL〕






58

数理・推論総合研究Ⅰ Statistical Inference andMathematics Ⅰ　





る数理・推論・計算の諸側面について研究指導を行う。

This is a general course on statistical science consisting ofseminars， special lectures and drills. Special emphasis is given tomathematical/inferential/computational aspects of statisticalscience.〔到達目標 Aim〕

特になし


特になし


担当教員：数理・推論分野全教員

Lecturer: All the teaching staff in the field of Statistical Inferenceand Mathematics〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

特になし







数理・推論総合研究Ⅱ Statistical Inference andMathematics Ⅱ　







特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







59

数理・推論総合研究Ⅲ Statistical Inference andMathematics Ⅲ　







特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







数理・推論総合研究Ⅳ Statistical Inference andMathematics Ⅳ　







特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







60

数理・推論総合研究Ⅴ Statistical Inference andMathematics Ⅴ　







特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







統計科学講究Ⅰ Statistical Science Study Ⅰ　

科目コード(Course Number) 90DSSd01複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　統計科学専攻 Department of Statistical Science 　専攻共通 Common



各学生の研究成果の発表演習を行う。

This is a general research course of statistical science. Studentsare requested to present progress of their research by givingseminars and talks.〔到達目標 Aim〕

特になし


特になし


担当教員：統計科学専攻全教員

Lecturer: All the teaching staff of Department of StatisticalScience〔実施場所 Location〕





教科書：

特になし

参考書：

特になし







61

統計科学講究Ⅱ Statistical Science Study Ⅱ　






特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







統計科学講究Ⅲ Statistical Science Study Ⅲ　






特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







62

統計科学講究Ⅳ Statistical Science Study Ⅳ　






特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







統計科学講究Ⅴ Statistical Science Study Ⅴ　






特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







63

統計科学総合研究Ⅰ Statistical Science Ⅰ　




セミナーや特別講義を通じて統計科学の先端的な分野につ

いて教育研究指導する。

This is a general course on statistical science consisting ofseminars and special lectures. Emphasis is laid on importantadvanced topics in statistical science.


特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







統計科学総合研究Ⅱ Statistical Science Ⅱ　






This is a general course on statistical science consisting ofseminars and special lectures. Emphasis is laid on importantadvanced topics in statistical science.〔到達目標 Aim〕

特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







64

統計科学総合研究Ⅲ Statistical Science Ⅲ　








特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







統計科学総合研究Ⅳ Statistical Science Ⅳ　






This is a general course on statistical science consisting ofseminars and special lectures. Emphasis is laid on importantadvanced topics in statistical science.〔到達目標 Aim〕

特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







65

統計科学総合研究Ⅴ Statistical Science Ⅴ　








特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







統計数理セミナーⅠ Statistical MathematicsSeminar Ⅰ　


学年(Recommended Grade) 1年1単位(credit) 　前学期／後学期 each semester


統計数理研究所で開催されている統計数理セミナーを通じ、

研究における問題のたて方や研究の進め方について教育す

る。

This is a general course of statistical science. Students arerequested to attend the statistical mathematics seminar held at theinstitute of statistical mathematics to learn various recentdevelopments in statistical science.〔到達目標 Aim〕

特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







66

統計数理セミナーⅡ Statistical MathematicsSeminar Ⅱ　






る。


特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







統計数理セミナーⅢ Statistical MathematicsSeminar Ⅲ　






る。


特になし


特になし








教科書：

特になし

参考書：

特になし







67

磁気圏物理学 Magnetospheric Physics　

科目コード(Course Number) 20DPS001複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　極域科学専攻 Departmentof Polar Science 　極域宙空圏 Polar Space and Upper Atmospheric Sciences

学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester

門倉　昭（KADOKURA　Akira）


地球の周囲に拡がる地球磁場の勢力範囲、磁気圏は、様々

な特徴的な領域からなり、それらは太陽風や地球大気との

相互作用により、ダイナミックに変動している。そこはま

た、様々なプラズマ物理現象が生起する場所でもあり、地

球磁気圏を理解することは、磁場を持つ他の天体（木星、

太陽など）の理解にもつながる普遍性を持っている。この

授業では、そうした磁気圏の構造や磁気圏内で生起する諸

現象の概要についての知識を得ることを目的とする。（講義）

The Earth’s magnetosphere - the area influenced by the magneticfield that surrounds the earth - is made up of regions with variouscharacteristics， and it changes dynamically due to the effects ofsolar wind and the Earth’s atmosphere. Various plasma physicsphenomena occur in parts of this field， and studying themagnetosphere can reveal universal principles that help inunderstanding other celestial bodies with magnetic fields (e.g.Jupiter， the Sun). This subject is designed to provide generalknowledge about the structure of the magnetosphere and thevarious phenomena that arise within it.


磁気圏の構造や磁気圏内の諸現象の概要についての知識を

得る

To acquire a basic knowledge of the structure of themagnetosphere and of the various phenomena that occur within it.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の６割以上出席の上、講義時に示す課題に関するレポ

ートを提出すること。レポート及び授業中の発言を総合的

に判断して評価する。授業中の応答及び提出されたレポー

トをもとに、到達目標にどの程度到達したかを評価する。

優：80点以上、良：80点未満70点以上、可：70点未満60点以上、不可：60点未満並びに単位取得要件を満たさなかっ

た者。

Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports on topics raised in lectures. Evaluation based on acomprehensive rating of reports and class participation.Assessment of the extent to which the listed goals are met， basedon class performance and submitted reports.Excellent: ≧80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits


担当教員：門倉昭授業計画：

１．地球磁気圏概要（磁気圏領域）

２．地球磁気圏概要（磁気圏電流系）

３．地球磁気圏概要（磁気圏対流）

４．太陽風-磁気圏相互作用（１）（磁気圏形状）

５．太陽風-磁気圏相互作用（２）（太陽風パラメータ依存性）

６．磁気圏詳細（１）（磁気シース領域）

７．磁気圏詳細（２）（カスプ領域）

８．磁気圏詳細（３）（低緯度境界域）

９．磁気圏詳細（４）（磁気ローブ域）

１０．磁気圏詳細（５）（プラズマシート）

１１．磁気圏詳細（６）（プラズマ圏）

１２．磁気圏詳細（７）（放射線帯）

１３．磁気圏現象（１）（サブストーム）

１４．磁気圏現象（２）（サブストーム）

１５．磁気圏現象（３）（ストーム）

Lecturer: Akira KadokuraContents:1. Outline of the Earth’ s magnetosphere (Magnetosphericregions)2. Outline of the Earth’s magnetosphere (Magnetospheric currentsystem)3. Outline of the Earth’ s magnetosphere (Magnetosphericconvection)4. Solar wind-magnetosphere interactions (1) (Magnetosphericstructure)5. Solar wind-magnetosphere interactions (2) (Couplingparameters)6. Magnetosphere in detail (1) (magneto-sheath region)7. Magnetosphere in detail (2) (cusp region)8. Magnetosphere in detail (3) (low-latitude boundary layer)9. Magnetosphere in detail (4) (tail lobe region)10. Magnetosphere in detail (5) (plasma sheet)11. Magnetosphere in detail (6) (plasma sphere)12. Magnetosphere in detail (7) (radiation belt)13. Magnetosphere phenomena (1) (substorm)14. Magnetosphere phenomena (2) (substorm)15. Magnetosphere phenomena (3) (storm)〔実施場所 Location〕

講義室（C401）

Lecture room(C401)〔使用言語 Language〕

日本語


参考書：

「太陽地球系物理学」（國分征）

「Introduction to Space Physics」(M. G. Kivelson & C. T. Russel)「Basic Space Plasma Physics」（W. Baumjohann & R. A.

1

Treumann）

References:「Taiyo-chikyuu-kei butsurigaku」（S. Kokubun) (in Japanese)「Introduction to Space Physics」(M. G. Kivelson & C. T. Russel)「Basic Space Plasma Physics」（W. Baumjohann & R. A.

Treumann）〔関連URL Related URL〕



５年次の学生は履修することが望ましい。授業計画の詳細

は主任指導教員に確認すること。

It is expected that Y5 students will take this program.

宇宙電磁力学 Cosmic Electrodynamics　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester片岡　龍峰（KATAOKA　Ryuho）


宇宙空間に渦巻くプラズマと磁場に関する保存則としての

電磁流体力学について説明し、双極子磁場や衝撃波のよう

に特徴的な磁場の中での荷電粒子の運動と基本的な性質に

ついて説明する。（講義及び演習）

This lecture covers the electromagnetism of the cosmos， i.e. thelarge-scale magnetic fields that are transported bodily in theswirling plasma throughout the universe. The motion of chargedpartcles and some basic characteristics are also derived in somespecial magnetic field configurations such as dipole and shocks.〔到達目標 Aim〕

宇宙プラズマの基本的な性質を理解すること。

To understand the basic characteristics of space plasma.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の8割以上出席すること。出席率および授業中に行う質

疑をもとに評価する。到達目標にどの程度達したかを評価

する。優：80点以上、良：80点未満70点以上、可：70点未

満60点以上、不可：60点未満ならびに単位取得要件を満た

さなかった者。

Class attendance more than 80%.Class attendance and Q&A inthe class. Assessment on how much the goals are fulfilled， basedon class attendance and Q&A.Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.


担当教員：片岡龍峰

授業計画：

・宇宙プラズマとは？

・電磁気学

・流体力学

・電磁流体力学

・宇宙放射線とは？

・荷電粒子の運動

・プラズマの運動論方程式

・荷電粒子の加速

Lecturer: Ryuho KataokaContents:What is space plasma?ElectriomagnetismHydrodynamicsMagnetohydrodynamicsWhat are cosmic rays?Motion of charged particlesKinetic equations of plasmaAcceleration of chaged particles〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


教科書：

Conversations on Electric and Magnetic Fields in the Cosmos(Eugene N. Parker)参考書：

宇宙電気力学（アルヴェーン＆フェルトハイマー著、大林

治夫訳）

Textbooks:Conversations on Electric and Magnetic Fields in the Cosmos(Eugene N. Parker)References:Cosmical Electrodynamics - Fundamental Principles (HannesAlfven and Carl-Gunne Falthammar)〔関連URL Related URL〕






2

レーダー超高層大気物理学 Radar Aeronomy　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester

行松　彰（YUKIMATU　Akira Sessai）


電離圏、熱圏、中層大気を観測する各種レーダーの観測原

理、およびその観測により得られる電離大気および中性大

気の物理について講義する。ISレーダー、HFレーダー、MFレーダー、流星レーダー、MSTレーダーなどを取り扱う。

（講義）

This subject covers the principles of radar observation forsurveying the middle atmosphere， thermosphere and ionosphere，as well as the physics of neutral and ionized atmospheres asrevealed by such radar observations. IS radar, HF radar, MFradar, meteor radar and MST radar are specifically described.〔到達目標 Aim〕

１．超高層大気観測用レーダーの一般的な基本原理を理解

する。

２．各種レーダーデータをもとにした解析、研究の基本能

力を習得する。

1. Understanding the general basic principles of radars used forupper atmosphere observation.2. Acquiring the basic expertise needed for analysis and researchbased on data from each type of radar.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の６割以上の出席、レポートの提出。レポート内容、

および授業中の姿勢。レポートをもとに、到達目標に達し

ている度合いを判断する。優：８０点以上。　良：８０点未

満ー７０点以上、可：７０点未満ー６０点以上　不可：６

０点未満。レポートをもとに、９の到達目標に達している

度合いを判断する。優：８０点以上。　良：８０点未満ー７

０点以上、可：７０点未満ー６０点以上　不可：６０点未満。

Overall class attendance of at least 60% and the submission ofreports. Assessment of reports and attitude in classes. Assessmentof the extent to which the listed goals are met， based onsubmitted reports. Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：行松彰授業計画：

・レーダー工学の基礎　１（レーダー方程式など）

・レーダー工学の基礎　２

・非干渉散乱（IS）レーダーの概要（観測の歴史や長所・短

所など）

・ISレーダーの観測原理１　（トムソン散乱や送受信波につ

いて）

・ISレーダーの観測原理２　（送信パルスコーディングや観

測方法について）

・ISレーダーを用いた観測対象と最近の結果１（磁気圏-電離圏結合）

・ISレーダーを用いた観測対象と最近の結果２（熱圏大気ダ

イナミクスやプラズマ物理）

・SuperDARNレーダーの観測原理

・SuperDARNレーダーを用いた最近の成果

・SuperDARNレーダーによる新しい観測手法

・流星レーダーの観測原理、観測成果　（干渉計）

・MFレーダーの観測原理、観測原理

・MSTレーダーの観測原理　（アレイアンテナ、乱流観測手

法など）

・MSTレーダーの観測手法、最近の成果　（各種イメージン

グ観測手法）

Lecturer: Akira Sessai YukimatuContents:・Basics of radar engineering 1 (e.g.， radar equations)・Basics of radar engineering 2・Outline of incoherent scattering (IS) radar (e.g., history of use,advantages and disadvantages)・ Principles of IS radar 1 (Thomson scattering, wavetransmission/reception)・ Principles of IS radar 2 (transmission pulse coding andobservation methods)・Applications of IS radar and recent results 1 (magnetosphere-ionosphere coupling)・Applications of IS radar and recent results 2 (dynamics of thethermosphere and plasma physics)・Principles of SuperDARN radar・Recent results using SuperDARN radar・New observation techniques with SuperDARN radar・Principles and performance of meteor radar (interferometry)・Principles and performance of MF radar・Principles of MST radar (e.g., array antennas, turbulenceobservation techniques)・MST radar observation techniques and recent results (variousimaging techniques)〔実施場所 Location〕

講義室（C401）

Lecture room (C401)〔使用言語 Language〕

日本語


適宜、授業中に資料配布および参考文献提示

3

Materials are distributed and reference documents are presentedin class as required.〔関連URL Related URL〕






オーロラ物理学 Auroral Physics　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester片岡　龍峰（KATAOKA　Ryuho）


オーロラは、太陽風と地磁気が相互作用して発電した結果、

大量の電子が極域の大気へと降りこみ、大気が肉眼で確認

できるほど明るく発光する現象である。オーロラが見せる

複雑な形、動き、色などの情報を基本的な手掛かりとして

明らかになりつつある、太陽風と磁気圏と電離圏が一体と

なった複合システムの基本的な変動原理と予測性について

説明する。（講義及び演習）

Aurora is a bright enough natural emission as captured by nakedeyes， which is caused by massive electron precipitation into thepolar atmosphere， as a result of the interaction between the solarwind and terrestrial magnetism. This lecture covers thefundamntal mechanism and the predictability of a compoundsystem of the solar wind， magnetosphere， and ionosphere，which is manifested in the shape， motion， and colors of aurora.〔到達目標 Aim〕

オーロラの基本的な変動原理を理解すること。

To understand the fundamental mechanism of aurora.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の8割以上出席すること。出席率および授業中に行う質

疑をもとに評価する。到達目標にどの程度達したかを評価

する。優：80点以上、良：80点未満70点以上、可：70点未

満60点以上、不可：60点未満ならびに単位取得要件を満た


Class attendance more than 80%.Class attendance and Q&A inthe class. Assessment on how much the goals are fulfilled， basedon class attendance and Q&A.Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.


担当教員：片岡龍峰

授業計画：

・オーロラとは？

・オーロラ研究の原点と歴史

・オーロラの分類

・オーロラの動態

・オーロラ爆発と脈動オーロラ

・太陽風、磁気圏、電離圏

・マクロな物理：複合系プラズマ相互作用

・ミクロな物理：オーロラ粒子加速

・宇宙天気予報とは？

・オーロラの社会への影響

・オーロラを予報するには

・オーロラの短期変動と長期変動

・古文献に残るオーロラ記録

・オーロラの美しさの意味

・地球以外のオーロラ

Lecturer: Ryuho KataokaContents:What is aurora?HistoryClassificationMorphologyExpansion and pulsationMacro physicsMicro physicsWhat is space weather forecast?Auroral impact on societyAuroral forecastShort term and long term variationAurora in historical sourceBeauty of auroraAuroral physics beyong the Earth〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


教科書：

「オーロラ！」（片岡龍峰， 2015岩波科学ライブラリー）

参考書：

小口　高　「オーロラの物理学入門」、名大太陽地球環境研

究所、2010.

Textbooks:Aurora! (Kataoka， 2015， Iwanami Science Library)References:

4

Oguti，　Introduction to Auroral Physics， STEL/Nagoya U.，2010.〔関連URL Related URL〕






極域プラズマ波動論 Polar Plasma Wave Theory　



岡田　雅樹（OKADA　Masaki）


極域の電離圏や磁気圏、さらに惑星間空間を吹き抜ける太

陽風中には様々なモードのプラズマ波動がダイナミックに

生成、伝搬、消滅を繰り返しており、各領域の物理特性や

質量収支などを規定する上で本質的な役割を演じている。　

本講義では、ジオスペース（地球近傍の宇宙空間）内で実

際に観測される電磁流体波、静電プラズマ波、電磁波の基

本的特性について講述するとともに、これらの波動の観測

方法についても講述する。（講義）

In the ionosphere and magnetosphere of the polar regions， aswell as in the solar winds that blow through interplanetary space，plasma waves of various modes are dynamically and repeatedlyformed， propagated and extinguished. These waves play anessential role in regulating the physical characteristics and massbalance of each of these regions. This subject covers the basiccharacteristics of magnetohydrodynamic waves， electrostaticplasma waves and electromagnetic waves， as observed ingeospace (the region of space near Earth)， as well as methods ofobserving these waves.〔到達目標 Aim〕

宇宙空間で観測される電磁流体波、静電プラズマ波、電磁

波の基本的特性、ならびにその観測方法を理解する。

1. Understanding the basic characteristics ofmagnetohydrodynamic waves， electrostatic plasma waves andelectromagnetic waves observed from space.2. Understanding these wave observation techniques.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の６割以上出席の上、講義時または講義終了時に示す

課題に関するレポートを提出すること。レポート及び授業

中の発言を総合的に判断して評価する。

提出されたレポート及び授業中の発言をもとに、到達目標

にどの程度到達したかを評価する。優：80点以上、良：80点未満70点以上、可：70点未満60点以上、不可：60点未満

並びに単位取得要件を満たさなかった者。

Overall class attendance of at least 60% and a score above aprescribed level in the final exam. Comprehensive assessment ofthe final exam and class attendance.Assessment of the extent to which the listed goals are met， basedon class performance and submitted reports.Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：岡田雅樹

授業計画：

１．プラズマの基本的特性

２．荷電粒子の運動論

３．流体としてのプラズマ（電磁流体力学）

４．電磁流体波動

５．プラズマの微視的・運動論的記述

６．静電プラズマ波動

７．電磁プラズマ波動

８．プラズマ波動の伝搬特性

９．太陽風・磁気圏内で観測されるプラズマ波動

１０．プラズマ波動のコンピューターシミュレーション

１１．プラズマ波動の観測手法（１）：飛翔体観測

１２．プラズマ波動の観測手法（２）：地上観測

１３．講義のまとめ

Lecturer: Masaki OkadaContents:1. Basic characteristics of plasma waves2. Kinetic theory of charged particles3. Plasma as a fluid (magnetohydrodynamics)4. Magnetohydrodynamic waves5. Microscopic and kinetic descriptions of plasma6. Electrostatic plasma waves7. Electromagnetic plasma waves8. Propagation characteristics of plasma waves9. Plasma waves observed in solar wind and the magnetosphere10. Computer Simulation of plasma waves11. Plasma wave observation techniques (1): aircraft-basedobservation12. Plasma wave observation techniques (2): terrestrialobservation13. Summary of lectures14. Exam〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語

Japanese

5


参考書：

「プラズマの波動（上）（下）」（スティックス著、田中・長

訳、吉岡書店）

「プラズマ物理入門」（チェン著、内田訳、丸善）

「Basic Space Plasma Physics」(W. Baumjohann/R.A. Treumann著、ICP)

References:Francis F. Chen， Introduction to Plasma PhysicsStix， Waves in PlasmasW. Baumjohann， R.A. TreumannBasic， Space Plasma Physics〔関連URL Related URL〕






地球大気圏科学 Aeronomy　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester中村　卓司（NAKAMURA　Takuji）


地表から太陽系空間にいたる地球大気の構造や変動に関す

る我々の理解は、地表での地磁気の観測や地上からの分光

観測に限られていた頃と比較し、飛翔体、地上からのリモ

ートセンシング、さらに衛星による直接、間接計測など観

測法の進展で、飛躍的に進んだ。本講義では、とくに中性

大気の現象として地球大気の構造と種々の物理過程につい

て現在理解されている描像を講述する。（講義または集中講

義）

Our understanding of the structure and variation of the Earth’satmosphere as it extends from the surface of the earth to the outerreaches of the solar system has grown dramatically. Whereasobservation was previously limited to geomagnetic observation atthe Earth’ s surface and spectroscopic observation from theground， advances in recent years have made possible remotesensing from spacecraft and from the ground， as well as directand indirect measurements from satellites. This subject offers anoverview of our current understanding of the structure of theEarth’s atmosphere and various physical processes with a scopeof neutral atmospheric phenomena.〔到達目標 Aim〕

中層・超高層大気中の種々の物理現象を理解し、研究を進

める為に持つことが望ましい基礎的知識を習得する。

Understanding various phenomena in the middle and upperatmosphere, useful for PhD research focusing on the neutralatmosphere.〔成績評価 Grading criteria〕

出席しレポートを提出することを課す。レポート(50%)と出

席状況(50%)を総合して評価する。

Attendance (50%) and submission of reports (50%).Assessment based on reports and attendance.Comprehensive evaluation of reports and attendance.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：中村卓司

授業計画：次の順序で講義する。

１．太陽光と地球大気の鉛直構造

２．大気大循環と緯度構造

３．大気光

４．流星フラックスと地球大気

５．薄層構造

６．夜光雲と関連現象

７．超高層大気の経度構造

８．乱流、不安定と微細構造

９．地上・衛星観測法の進展

Lecturer: Takuji NakamuraLectures will be in the following order.1. Solar radiation and vertical structure of the Earth's atmosphere2. General circulation and latitudinal structure3. Airglow in the mesosphere and upper atmosphere4. Meteor flux and earth's atmosphere5. Layered phenomena6. Noctilucent clouds and related phenomena7. Latitudinal structure of the upper atmosphere8. Turbulence， instabilities and small scale structure9. Development of ground-based and space-borne measurement〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


講義中に示す。

Shown in the lecture〔関連URL Related URL〕





6


電離圏物理学 Ionospheric physics　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester小川　泰信（OGAWA　Yasunobu）


中性粒子やプラズマが混じり合う電離圏では、オーロラを

含む様々な物理・化学的現象が発生し、その影響が地表や

磁気圏まで及んでいる。本授業では、電離圏の基礎的な物

理を理解すると共に、各種の電離圏現象がどのような物理/化学過程を経て発生及び消滅しているかを学ぶ。（講義）

The ionosphere is created by ionization of neutral atoms andmolecules in the upper atmosphere. The ionized particles in thisregion are affected by numerous processes, including chemicalreactions, plasma instabilities, diffusion and transportation viaelectric and magnetic fields. Knowledge of the processes isessential for understanding of behavior of ionosphere andionospheric phenomena. In this lecture, students learn basicphysical and chemical processes occurring in the ionosphere, andalso generation mechanisms of several ionospheric phenomena.〔到達目標 Aim〕

電離圏の基本的な物理と電離圏に生起する各種現象を理解

する。

Understanding the general basic processes occurring in theionosphere, including physical and chemical mechanisms ofionospheric phenomena.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の６割以上の出席、レポートの提出。レポート内容、

および授業中の姿勢。

レポートあるいは授業中の質疑応答をもとに、到達目標に

達している度合いを判断する。優：８０点以上。　良：８０

点未満ー７０点以上、可：７０点未満ー６０点以上　不可：

６０点未満

Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports on topics raised in lectures. Assessment of reports andattitude in classes.Assessment of the extent to which the listed goals are met， basedon submitted reports.Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：小川泰信

授業計画：以下の各項目に関する授業を予定している。

・電離圏の基本的な構造

・電離圏測定の歴史

・電離圏のイオン化学反応と組成

・電離圏プラズマの構造と力学

・電離圏プラズマの循環や拡散

・電離圏プラズマの電磁気学

・電離圏プラズマの電磁的擾乱

・電離圏の中長期変動

・惑星電離圏の構造と物理

Lecturer: Yasunobu OgawaContents:1. Basic structure of the ionosphere2. History of ionospheric observations3. Chemical processes and composition of the ionosphere4. Structure and dynamics of ionospheric plasma5. Circulation and diffusion of ionospheric plasma6. Electromagnetics of ionospheric plasma7. Electromagnetic disturbances of ionospheric plasma8. Long-term and middle-term variations of ionosphere9. Behavior and physics of planetary ionospheres〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

Robert W. Schunk， Andrew F. Nagy， Ionospheres: Physics，Plasma Physics， and Chemistry， Cambridge University Press，2009.

References:Robert W. Schunk， Andrew F. Nagy， Ionospheres: Physics，Plasma Physics， and Chemistry， Cambridge University Press，2009〔関連URL Related URL〕






7

超高層大気波動基礎論 Fundamental physics on theupper-atmospheric waves　



冨川　喜弘（TOMIKAWA　Yoshihiro）


・前期講義

・超高層大気波動の基礎、大気重力波、潮汐波、ロスビー

波・プラネタリー波、波動伝播、不安定波動、波動平均流

相互作用等について順に講述する


・超高層大気中の各種波動現象について、その構造や伝播

に関する特徴を説明することができる

・超高層大気において大気波動が気温・風速場の形成に果

たす役割について説明することができる

・超高層大気中で発生する波動起源の現象について、大気

波動がどのようにその現象を引き起こすかを説明すること

ができる


全体の６割以上出席の上、講義時または講義終了時に示す

課題に関するレポートを提出すること。提出されたレポー

ト及び授業中の発言をもとに、到達目標にどの程度到達し

たかを評価する。A：80点以上、B：70点～79点、C：60点～69点、D：59点以下


１．地球大気の基本的描像

　－気温・風速分布と子午面循環

２．大気波動の基礎

　－保存則に基づく方程式系の導出

　－地衡風・静水圧・温度風平衡

　－波の分類と記述方法

３．大気重力波

　－内部重力波

　－慣性重力波

４．潮汐波

　－ラプラスの潮汐方程式

　－太陽同期潮汐波

　－太陽非同期潮汐波

５．ロスビー波・プラネタリー波

　－強制ロスビー波

　－ノーマルモードロスビー波

６．波の伝播

　－WKB近似

　－critical levelとturning level　－ray tracing７．不安定波動

　－不安定の考え方

　－傾圧不安定

　－順圧不安定

８．波動平均流相互作用

　－平均流加速と残差子午面循環

　－変形オイラー平均方程式

９．子午面循環

　－成層圏・中間圏の子午面循環

　－成層圏・中間圏の物質分布

１０．成層圏突然昇温（SSW）

　－成層圏突然昇温の定義と分類

　－成層圏突然昇温の理論

　－成層圏突然昇温に伴う大気上下結合

１１．赤道準二年周期振動（QBO）

　－赤道準二年周期振動の発見

　－赤道準二年周期振動を駆動する波

　－赤道準二年周期振動と成層圏突然昇温の関係

１２．半年周期振動（SAO）

　－半年周期振動の発見

　－半年周期振動を駆動する波

　－子午面循環と慣性不安定の役割

１３．南極オゾンホール

　－成層圏オゾン

　－オゾンの光化学反応モデル

　－南極オゾンホールのメカニズム

１４．大気放射学の基礎

　－黒体放射

　－地球の放射収支

　－温室効果

　－超高層大気の寒冷化


講義室（C401）〔使用言語 Language〕

日本語


参考図書

・Andrews, D. G., Holton, J. R., and Leovy, C. B.: MiddleAtmosphere Dynamics, Academic Press, 489pp, doi:10.1002/qj.49711548612, 1987.〔関連URL Related URL〕






8

超高層物理学概論 Introduction of upperatmosphere physics　




極域は宇宙の窓であると呼ばれるように、オーロラで代表

されるように、太陽風エネルギーが地球圏に流入・輸送・

蓄積・消費される様相が極域で顕著に現れる。この極域で

観測される様々な超高層物理現象の概要を太陽ー地球系シ

ステムの視点で講義する。（講義）

The polar regions are closely connecting to Earth’s Geospacespace. Geospace is the region of space that stretches from theEarth’s upper atmosphere to the outermost reaches of the Earth’s magnetic field. Auroras is typical phenomena in the polarregions. The origin of auroral energy is transported by solarwind， then the accumulated in the magnetosphere and finallydissipated in the ionosphere as optical aurora. This subjectprovides an outline of various upper atmosphere physicsphenomena observed in the polar regions， from the perspectiveof the Sun-Earth system.〔到達目標 Aim〕

1）オーロラ現象を理解する。

2）太陽風-磁気圏-電離圏の相互作用を理解する。

1) Understanding aurora phenomena.2) Understanding interactions between solar wind ，

magnetosphere and ionosphere.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の6割以上出席の上、講義時に示す課題のレポートを提

出すること。レポート、授業中の質疑応答及び出席状況を

総合的に判断して評価する。レポート及び授業中の質疑を

元に、到達目標にどの程度到達したかを評価する。8割以上

の理解が進んだ場合はA(優)、6割以上8割以下の場合は

B(良)、4割以上6割以下の場合はC(可)、4割以下の場合は

D(不可)。

Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports about topics raised in lectures. A comprehensiveassessment based on reports， question/answer performance inclass， and attendance. Assessment of the extent to which thelisted goals are met， based on reports and class performance:A(Excellent): ≧ 80% understandB(Good): 60 to 79%C(Pass): 40 to 59%D(Fail): < 40%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：片岡龍峰、行松彰、中村卓司、冨川喜弘、小

川泰信、門倉昭、岡田雅樹、田中良昌、江尻省、藤原均

（外部講師）

授業計画：

1. 地球磁場と地磁気座標

2. オーロラ・宇宙線

3. 太陽・太陽風

4. 地球大気圏構造

5. 熱圏

6. 電離圏

7. 磁気圏

8. プラズマ波動

9. 電離圏磁気圏相互作用

10. 大気圏電離圏相互作用

11. 宇宙天気と社会

Lecturer: Ryuho Kataoka, Akira Sessai Yukimatu, TakujiNakamura, Yoshihiro Tomikawa, Yasunobu Ogawa, AkiraKadokura, Masaki Okada, Yoshimasa Tanaka, Mitsumu Ejiri, Hitoshi Fujiwara,

Contents:1. The Earth’s magnetic field and geomagnetic coordinates2. Aurora and cosmic ray3. The Sun and solar wind4. The Earth’s atmosphere5. Thermosphere6. Ionosphere7. Magnetosphere8. Plasma waves9. Ionosphere - magnetosphre interaction10. Neutral atmosphere - ionosphere interaction11. Space weather and human society〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

名古屋大学出版会「太陽地球系物理学-変動するジオスペー

ス-」古今書院「南極の科学2：オーロラと超高層大気」

オーム社「宇宙環境科学」







9

極域気候システム論 Polar climate system　

科目コード(Course Number) 20DPS009複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　極域科学専攻Department of Polar Science 　極域気水圏 Polar Meteorology and Glaciology


平沢　尚彦（HIRASAWA　Naohiko）


極域気候は、高緯度大気圏、海洋圏に雪氷圏を含む特異な

システムであり、地球規模の気候の中で、要となる要素を

含んでいる。極域気候をシステムとしてとらえ、その構成

要素から相互作用まで、気候システムについて広く講述す

る。極域大気のエネルギー収支から海氷や雲、大気組成等

の変動とその影響、大気ー雪氷相互作用、最近の変動まで

広く及ぶ。（講義）

Polar climates are unique systems， composed of a high-latitudeatmosphere and oceans together with a cryosphere (snow andice)， and feature elements that play a key role in global climate.This subject presents polar climates as systems with reference totheir structural elements and the interactions between them. Itcovers a broad range of topics， embracing the energy balance ofpolar atmospheres， the variation and influence of sea ice， cloudsand atmospheric constituents， as well as atmosphere-cryosphereinteraction and recent climate changes.〔到達目標 Aim〕

極域の大気、雪氷、海洋の現象と関わりを学び、極域の気

候を決定する仕組み（気候システム）を理解する。

(1) Understanding polar climate elements(2) Understanding the mechanisms of polar climate systems〔成績評価 Grading criteria〕

講義時に出題するレポート課題を提出すること。レポート、

出席状況を総合的に評価する。

提出されたレポート及び出席状況をもとに、到達目標にど

の程度到達したかを評価する。優：80点以上、良：80点未

満70点以上、可：70点未満60点以上、不可：60点未満並び

に単位取得要件を満たさなかった者。

Submission of reports relating to topics raised in lectures.A comprehensive assessment based on reports and attendanceAssessment of the extent to which the listed goals are met， basedon submitted reports and attendance.Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：平沢尚彦

授業計画：１５回の講義で以下の課題を扱う。

１．地球温暖化と最近の極域の変化（２回/２）

　（１）ガイダンス、（２）地球温暖化（IPCC報告書）、（３）

最近の極域の変化（南極の地上気温の変化、北極海の海氷

の減少）

２．気候システムにおけるフィードバック（２回/４）

　（１）アイス‐アルベドフィードバック、（２）温室効果・

暴走温室効果、（３）気候感度とフィードバック

３．地球の中の極域の位置付け（１回/５）

　（１）放射収支とエネルギー輸送、（２）大気大循環、（３）

南極と北極の比較

４．気温逆転層とカタバ風（２回/７）

　（１）気温の鉛直プロファイル、（２）気温逆転層・温位、

（３）カタバ風、（４）地形性ブロッキング、（５）重力波の

生成、（６）物質循環への関わり

５．総観規模の大気循環（２回/９）

　（１）擾乱の活動領域（南極と北極の比較）、（２）

Atmospheric river、（３）大気成分の長距離輸送（総観規模シ

ステムの連携）、（４）テレコネクション（SAM/NAM、ENSO/PSA、NAO）

６．南極域における水の循環（１回/１０）

　（１）ダイヤモンドダストと総観規模擾乱、（２）再解析

データに基づく南極氷床表面の水収支、（３）水収支解析に

おける課題、（４）地球温暖化の進行と南極氷床の質量変化

７．気候変動（２回/１２）

　（１）氷期-間氷期のサイクル（南極アイスコアに現れるシ

グナル、氷期-間氷期のサイクルの原理）、（２）海洋大循環、

（３）北半球‐南半球間シーソー現象

８．トピックス（３回/１５）

　（１）オゾンホール、（２）氷床表面融解現象、（３）極域

の変化と日本の気候の変化との関連、（４）その他

Lecturer: Naohiko HirasawaContents:1. South Pole and North Pole basesHistory of climate observation at the South Pole and North PoleAntarctic ice sheets， Arctic sea ice， temperature

2. EnergyEnergy balance of the EarthAtmosphere and the radiation balance of the Earth’s surface

3. Climate elementsGreenhouse gasesMicroparticulate aerosols in the atmosphereWater and cloudsWindOzone in the stratosphere

4. InteractionsWeather at Dome Fuji in AntarcticaAtmosphere-cryosphere interactionsGlobal warming and the polar regions〔実施場所 Location〕

講義室（C401）

Lecture room(C401)

10


日本語


参考書：

「南極氷床と物質循環・気候」、平沢尚彦・山内恭編集（日

本気象学会出版）

「南極・北極の気象と気候」、山内恭著、成山堂

「南極の科学　3．気象」、川口他、古今書院（絶版、研究所

図書室蔵書）

”The Antarctic Meteorology and Climatology” by King andTurner”The Arctic Climate System” by Serreze and Barry







雪氷コア古気候論Ⅰ Ice-core paleoclimatologyⅠ　



東　久美子（AZUMA　Kumiko）


南北両極及び中低緯度高山域の氷床・氷河で掘削された雪

氷コアは過去の気候・環境変動に関する貴重な情報を与え

てくれる。本授業では雪氷圏及び極地の氷床氷河について

の基礎知識を習得し、雪氷コアの掘削や解析についての基

本を理解する。また、これまでの雪氷コア研究によって解

明された過去の気候・環境変動について学習する。本授業

では、特に雪氷コアに含まれる化学成分の変動と気候変動

の関わりを中心に学習する。授業時間の一部は、演習形式

で最近出版された英語研究論文を読むことにより、最新の

研究情報を習得する。（講義及び演習）

Ice cores drilled from ice sheets and glaciers in the Arctic andAntarctica and at high mountains at low and mid latitudes providevaluable information about how the Earth’ s climate andenvironment have changed since the past. In this subject，students will obtain basic knowledge on the cyrosphere and polarice sheets and glaciers. They will learn about the techniques foranalyzing ice cores， and the past climatic and environmentalchanges revealed by ice core studies. They will engage in a

practical exercise studying the latest research findings by readingrecently published scientific papers in English.〔到達目標 Aim〕

雪氷コア研究の基礎を理解し、雪氷コアの分析法や分析デ

ータの解釈の方法を学ぶ。アイスコアや古気候に関する最

先端の論文を読んで理解できるようになる。

Understanding the fundamentals of ice core research. Obtainknowledge on analytical methods of ice cores and how tointerpret ice core data. Will be able to read and understand recentpapers on ice cores and paleoclimate.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の７割以上出席し、雪氷コアに関する英語研究論文の

紹介を行うとともにレポートを提出すること。

レポート(70％）及び論文紹介（30％）

Attendance rate of at least 70%，　presentation of English paperson ice cores， and submission of a report.Report 70%， presentation 30%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：東久美子

授業計画：

１．雪氷圏と極地の氷床・氷河

２．氷の変形と氷床・氷河流動

３．雪氷コアの掘削

４．雪氷コアの分析-化学分析を中心として

５．雪氷コアの年代決定

６．浅層コア解析による過去数百年?千年の気候・環境変動

の復元

７．深層コア解析による過去数千年?数十万年の気候・環境

変動の復元ー特にエアロゾル変動と気候変動の関わりを中

心としてー

８．氷床・氷河における気候・環境シグナルの変質

９．氷床（雪氷）コア研究の今後の課題と展開

Lecturer: Kumiko AzumaContents:1. The cryosphere， and polar ice sheets and glaciers2. Deformation of ice and dynamics of ice sheets and glaciers3. Ice core drilling4. Ice core analyses (mainly chemical analyses)5. Ice core dating6. Reconstruction of the past climate and environment fromshallow ice cores7. Reconstruction of the past climate and environment from deepice cores mainly based on ice core chemistry data8. Post-depositional changes of snow/ice chemistry9. Future perspectives〔実施場所 Location〕

講義室（C401）

Lecture room(C401)

11


日本語


参考書：

アイスコア-地球環境のタイムカプセル-　（編著者：藤井理

行・本山秀明）成山堂書店







雪氷コア古気候論Ⅱ Ice Core PaleoclimatologyII　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester川村　賢二（KAWAMURA　Kenji）


極域で掘削される雪氷コアおよびフィルンから採取される

空気は、過去の大気組成や気候・雪氷圏変動を復元する有

力な手段である。本授業では、雪氷コア研究のうち主に気

体解析による過去の大気組成や気候の復元について、基本

となる原理や測定手法を紹介し、過去百年から数十万年の

時間スケールにおける気候・環境変動（特に氷期・間氷期

などのグローバルな変動）と極域の役割に重点を置いて講

義を行う。

Air extracted from polar ice cores and firn are powerful tools forreconstructing the past changes of atmospheric composition,climate, and cryosphere. In this lecture, principles and methods ofatmospheric and climatic reconstructions, especially by analyzinggases in ice cores and firn air， will be introduced. It also providesbasics on climate and environmental changes on 100 - 100,000 yrtimescales, in particular on large global changes such as glacial-interglacial cycles and the roles of polar regions.


古気候変動の現象やメカニズムについて学び、同分野の研

究に雪氷コアが果たしてきた役割を理解する。雪氷コアお

よびフィルンの気体解析手法や、環境復元の原理（基本と

なる物理法則など）を理解する。

Learning of various phenomena and mechanisms of past climatevariations， and understanding the roles of polar regions for thepaleoclimatic studies. Understanding the methods of gas analyses

of ice core and firn air， and principles of environmentalreconstructions (such as underlying physical laws).〔成績評価 Grading criteria〕

全体の７割以上出席し、適宜質疑を行うこと。輪読を行う

場合には、他の受講者の発表について質疑を行うこと。

出席70点、その他（レポート、授業の理解度）30点

Attendance of at least 70%; if reading is imposed, presentationand discussion; submission of reports.Attendance 70%Reports and degree of understanding 30%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：川村賢二

授業計画：下記のトピックを扱う予定である。

０．深層アイスコア計画の歴史と主な科学成果

１．大気組成、温室効果ガスの循環

２．フィルンと氷（大気の取り込みプロセスと分別過程）

３．アイスコアの氷と空気の年代決定、他の気候指標の年

代決定

４．雪氷コアに含まれる環境指標の分析 --- 特に気体組成

５．古環境復元の原理と手法（特に気体解析による大気組

成や温度等）

６．古気候変動とメカニズム、極域の役割

Lecturer: Kenji KawamuraFollowing topics will be covered.0. History and achievements of major deep-ice-core projects1. Atmospheric composition， Greenhouse gases2. Firn and ice (air occlusion and fractionation processes)3. Dating of ice core and occluded air， Dating of other climatearchives4. Analyses of environmental proxies in ice cores --- especiallyair composition5. Principles and methods of past environmental reconstructions(especially atmospheric composition and temperature using gasanalyses)6. Variations and mechanisms of past climates， The roles of polarregions〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


必要に応じて紹介する

Reference materials will be indicated as necessary.〔関連URL Related URL〕


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極域大気・水・物質循環論 Circulation systems ofwater and materials in the polar atmosphere　



猪上　淳（INOUE　Jun）　當房　豊（TOBO　Yutaka）　後藤　大輔（GOTO　Daisuke）


極域の大気中で起こっている水・物質循環について、全地

球規模循環の視点を交えながら講述すると共に、観測・解

析方法の解説や、大気物理学、大気化学などに関する各論

についての講述を行う。適宜、英語文献の輪読を実施する。

This subject describes the transport and budget of moisture andatmospheric minor constituents in association with the globalcirculation systems. It also covers observation and analysismethods and relevant basics of the atmospheric physics andchemistry. Students will work in a group to read scientific papersin turn.〔到達目標 Aim〕

大気循環に伴う水・物質の輸送過程の考察を通して、それ

らを理解するための基礎学力、及び研究方法を学び、理解

を深めること。

Understanding the fundamentals of atmospheric phenomena andthe evolution of atmospheric science research.〔成績評価 Grading criteria〕

全回数の7割以上に出席すること。担当教員が課すレポート

または演習をもとに評価する。優：80点以上　良：70〜79点　可：60〜69点　不可：60点未満または単位取得要件の

基準を満たさない場合。

Attendance rate of at least 70%. Evaluation based on reports orexercises. Excellent: ≧ 80 points， Good: 70 to 79 points， Pass:60 to 69 points， Fail: < 60 points or failure to meet requirementsto earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

以下の項目について、各教員が講義を分担し、全15回行う

(順不同)。

大気循環（担当：猪上淳）

・大規模な大気の流れ

・大気海洋相互作用

・大気と海洋の観測

・大気の予測可能性

・気候変動のメカニズム

エアロゾル・雲（担当：當房豊）

・大気中での物質循環

・エアロゾルと気候

・雲の微物理

・エアロゾル－雲の相互作用（１）

・エアロゾル－雲の相互作用（２）

温室効果ガス（担当：後藤大輔）

・大気中温室効果気体の観測

・大気中二酸化炭素とその炭素同位体比

・大気中二酸化炭素と酸素

・大気中メタンの変動

・成層圏の温室効果気体

Atmospheric circulation (Jun Inoue)・Global atmospheric circulation・Air-sea interaction・Observations of atmosphere and ocean・Atmospheric predictability・Mechanisms of global climate change

Aerosols & clouds (Yutaka Tobo)・Processes controlling atmospheric constituents・Aerosol and climate・Cloud microphysics・Aerosol-cloud interactions (1)・Aerosol-cloud interactions (2)

Greenhouse gases (Daisuke Goto)・Observations of atmospheric greenhouse gases・Atmospheric carbon dioxide and its isotope ratio・Atmospheric carbon dioxide and oxygen・Variation of the atmospheric methane・Greenhouse gases in the stratosphere〔実施場所 Location〕

国立極地研究所講義室（C401）

The lecture room (C401) at the National Institute of PolarResearch〔使用言語 Language〕

日本語


適宜スライドを用意するため教科書等は不要であるが、講

義中に参考図書を紹介することもある。

Textbooks and references would be recommended during thelecture if needed.〔関連URL Related URL〕


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雪氷圏解析論 Cryosphere Science　



本山　秀明（MOTOYAMA　Hideaki）


地球システムの中で雪氷圏の果たす役割を理解する。雪氷

圏は氷床、氷河、積雪、凍土、海氷などで構成されており、

気候変動システムを大きく支配している。これらの形成機

構や維持機構を理解するとともに、地球環境変動との係わ

りを考える。また現地観測の方法や実験室での分析法を学

習し、データ整理を行う。希望者がいればフィールド観測

あるいは低温実験室や雪氷・大気分析室にて実習を行う。

論文輪講を行うこともある。（講義、演習及び実習）

This subject aims at understanding the role played by thecryosphere in the Earth’s system. Composed mainly of icesheets, glaciers, snowcover, frozen ground and sea ice, thecryosphere is a key factor in the climate change system. Inaddition to understanding the mechanisms by which thesephenomena are formed and maintained, this subject deals withtheir relationship to global environmental change. In addition,students will learn methods of field observation and laboratoryanalysis and of data organization. Field observation exercises orpractical training in a laboratory may be provided, dependent ondemand. Students will work in a group to read scientific papers inturn.〔到達目標 Aim〕

地球雪氷圏についての理解を深めるとともに、気象・雪氷

観測法を習得する。

Developing a deeper understanding of the Earth’s cryosphere andlearning techniques for meteorological and glaciologicalobservations.〔成績評価 Grading criteria〕

6割以上の出席が単位取得条件。レポート提出。レポートと

授業中の質疑を総合的に評価する

提出されたレポートを考慮し到達目標にどの程度到達した

かを評価する。A(優)：80点以上、B(良)：80点未満70点以

上、C(可)：70点未満60点以上、D(不可)：60点未満あるいは

単位取得条件を満たさなかった者

Attendance of at least 60% is requirement of earn credit. Comprehensively evaluate reports on scientific papers anddiscussions during class..

Assessment of the extent to which the listed goals are met， basedon submitted reports.A(Excellent): ≧ 80 pointsB(Good): 70 to 79 pointsC(Pass): 60 to 69 pointsD(Fail): < 60 points or failure to meet requirements to earncredits〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：本山秀明

授業計画：

１．地球雪氷圏について

２．雪氷圏各論

　・氷、雪結晶、積雪

　・氷河、氷床、凍土・凍上、海氷

　・雪氷と地球環境変動

　・身近な雪氷、雪氷災害

３．雪氷圏の観測及び解析

　・積雪観測

　・雪氷コア掘削とコア解析

　・氷河・氷床上の気象観測

　・氷河・氷床上の雪氷観測

　・雪氷・気象データ解析

（・実習）

Lecturer: Hideaki MotoyamaContents:1. The cryosphere2. Cryosphere specifics・Ice, snow, snowcover・Glaciers, ice sheets, frozen ground, frost heave, sea ice・Cryosphere and global environmental change・Familiar snow/ice, snow/ice disaster 3. Cryospheric metrology・Snowcover observation・Ice core drilling and ice core analysis・Meteorological observations over glaciers and ice sheets・Glaciological observations on glaciers and ice sheets・Analysis of snow/ice data(・Exercises)〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

雪と氷の事典（日本雪氷学会監修、朝倉書店）

雪氷学（亀田貴雄・高橋修平著、古今書店）



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雪氷実験法演習 An exercise for experimentalmethods on snow and ice studies　



藤田　秀二（FUJITA　Shuji）


極地の雪や氷の性質を調査することを研究上の主要な手段

とする学生を対象として、研究を遂行するうえでの基本的

な実験手法やスキルについて指導をする。雪や氷の研究に

使用する実験的手法について概要を指導する。また、研究

にかかる基本的スキルである、機器の扱いや誤差の取り扱

いからはじめ、雪や氷を研究対象とするうえで特に実験室

や野外観測で実用的に役立ちうるノウハウを指導する。ま

た、計算機とインターフェースを用いた実験機器制御と計

測についても学習する。


極地の雪や氷の性質を調査することを研究上の主要な手段

とする学生が、極地の雪や氷の性質を調査するうえでの基

本的な実験手法やスキルについて習得すること。雪や氷の

研究に使用する実験的手法について概要を習得すること。


実習への参加とレポート提出。演習への参加とレポートに

より総合的に評価する。

提出されたレポートをもとに、到達目標にどの程度到達し

たかを評価する。優：80 点以上、良：80 点未満70 点以上、

可：70 点未満60 点以上、不可：60 点未満並びに単位取得要

件を満たさなかった者。


受講希望者は、事前に受講目的や特に修得したい事項につ

いて教員と打ち合わせをお願いします。

授業の方法：演習を中心とする。のべ１５回の授業時間の

なかで、教員と学生の事前打ち合わせに基づき、下記のテ

ーマ（１は全員共通なのでのぞく）のなかから３～５テー

マ程度を選択し、演習をおこなう。１テーマの演習に、３

回から４回の時間をかける。曜日・時限は、受講希望者と

の調整による。のべ約15回の演習時間を予定し、受講希望

者との調整により、集中形式でおこなう場合もある。どの

テーマに関しても、手法に関する説明や指導をはじめに実

施し、その後、学生が自ら各課題に実践的に対応するよう

な演習をおこなう。

１．極地の雪や氷にかかる実験的アプローチ（共通のイン

トロダクション）

２．試料薄片と厚片の製作実習

３．結晶粒径・粒形・粒界

４．結晶方位

５．固体電気伝導度

６．固体誘電率

７．密度計測

８．通気性計測

９．光学特性計測

１０．マイクロ波・ミリ波にかかる諸特性の計測

１１．温度計測

１２．力学的性質の計測


講義室（C401）およびB1低温室




科学実験法 (放送大学教材)〔関連URL Related URL〕






極域海洋科学概論 Introduction to PolarOceanography　



牛尾　収輝（USHIO　Shuki）


・講義

・海氷域は全海洋面積の約1割を占めている。そこで生じる

海洋の諸現象と共に、海氷消長を通した極域海洋の地球気

候形成に果たす役割について論ずる。また、水や氷が持つ

物理的な特性、および海氷の形成・成長・融解過程などに

関する基礎的な解説に加えて、観測手法や国内外における

近年の研究成果について講義する。

Sea ice extent in both polar oceans covers about 10% area in totalearth surface. This subject gives a lecture on geophysicalphenomena in the Arctic and Southern Oceans and relationship tothe global climate system through sea ice variations. Also，waterand ice，having unique characteristics，and basic interpretationon sea ice formation/melting processes will be lectured inaccompanied with observation methods, recent scientific topicsand future studies on polar oceanography.〔到達目標 Aim〕

・極域海洋や海氷に関する物理的な諸過程の基礎を習得す

る。

15

・地球環境変動機構に果たす海洋の役割について概要を説

明することができる。

・極域科学研究や海洋観測の意義について概要を説明する

ことができる。

- Acquiring the basic knowledge about physical processes of thepolar oceans and sea ice. - Explaining the outline of the role of the ocean in the globalchange.- Explaining the significance of polar research and oceanographicobservations.〔成績評価 Grading criteria〕

講義に全回数の7割以上に出席し、レポートを期限までに提

出することを単位取得要件とする。講義中に与える課題

（30%）、レポート（70%）をもとに、３つの教育目標の到達

度を総合的に評価する。A：80点以上、B：70点以上79点以

下、C：60点以上69点以下、D：59点以下または単位取得要

件を満たさない。

Overall class attendance of at least 70% and report submission bythe deadline. A comprehensive assessment based on exercise(30%) given in the lecture and final report (70%)，assessment ofthe extent to which the listed goals are met，based on submittedreports:A: ≧ 80 pointsB: 70 to 79 pointsC: 60 to 69 pointsD: ≦ 59 points or failure to meet requirements to earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

2019年4月16日（火）開講。

以下の内容を中心に計15回の講義を行なう。講義中に適宜

課題を与え、演習として行う。

１．地球上の海氷分布とその変動

２．海氷の形成・成長過程

３．海氷盤の漂流

４．南北両極域の海洋物理環境

５．ポリニヤの重要性

６．海洋深層循環および気候形成に果たす極域海洋の役割

７．海洋・海氷の観測手法

８．極域海洋研究の最近の成果と今後の展望

This lecture will be opened on Tuesday 16 April. Focusing on thefollowing contents, fifteen lectures and some exercises areplanned.Contents:1) Distribution and variations of sea ice 2) Formation and growth processes of sea ice3) Drifting feature of sea ice floes4) Hydrographical characteristics of polar oceans5) Geophysical importance of polynyas6) Roles of polar oceans on deep ocean circulation and globalclimate system7) Observation methods for sea ice and polar oceans8) Recent topics and future studies on polar oceanography


講義室（C401）


日本語


参考書：

・Open University 『Ocean Circulation』 Butterworth-Heinemann・Untersteiner， N. 『The Geophysics of Sea Ice』Plenum Press

References：・Open University 『Ocean Circulation』 Butterworth-Heinemann・Untersteiner，N. 『The Geophysics of Sea Ice』Plenum Press〔関連URL Related URL〕






雪氷物理学概論 An introduction of Glaciology　



藤田　秀二（FUJITA　Shuji）


極地氷床の雪氷物理過程についての基礎的な知識について、

それに、実際の観測研究や最近の研究上のトピックを取り

上げて解説や議論をすすめる。特に、極地氷床での雪・氷・

フィルンについての基礎知識、極地氷床の物理プロセス、

氷床コアシグナルの物理、実験や野外観測の技術の解説と

議論に力点をおく。（講義）

This subject features explanation and discussion of the physicalprocesses of snow/ice formation in polar ice sheets， includingfundamental principles， with presentation of actual research dataand recent research topics. The order of study will be accordingto the flow shown on the class plan of item 8. In addition to thelisted items， cutting-edge polar environmental research topicswill be discussed， as required.〔到達目標 Aim〕

極地氷床の物理過程について基礎知識を習得する。

Acquiring a basic knowledge about of snow and ice in polarregions

16



ートを提出すること。レポートにより評価をする。提出さ

れたレポートをもとに、到達目標にどの程度到達したかを

評価する。優：80 点以上、良：80 点未満70 点以上、可：70点未満60 点以上、不可：60 点未満並びに単位取得要件を満

たさなかった者。

Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports on topics raised in lectures. Evaluation based on reports.Assessment of the extent to which the listed goals are met， basedon submitted reports:Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：藤田秀二

授業計画：

１，雪氷圏（イントロダクション）

２，氷床氷の生成・変態・変形の物理機構

３，高周波・マイクロ波領域を中心とした氷結晶の誘電特

性の研究４，不純物を含有する氷の電気特性と力学特性５，雪氷圏電波リモートセンシング技術とデータ応用研究６，氷床深層コアの解析７，氷床コアの物理および氷床コア解析手法の開発８，極地氷床の３次元物理構造の復元

９，氷床内陸部調査とその将来

上記のトピックを中心に、先端のトピックも適宜とりあげ

ながら延べ15回前後の講義により雪氷物理過程の概要を学

ぶ。

Lecturer: Shuji FujitaContents:1. Introduction for cryosphere 2. Physical processes pf ice sheet: formation， metamorphism anddeformation3. Dielectric properties of ice in high frequencies4. Electrical and mechanical properties of ice with impurity5. Remote sensing of cryosphere and application 6. Ice core studies7. Physics of ice core records and techniques for ice core analysis8. Physical structure of polar ice sheet9. Observation for the inland of Antarctica and futureThe course will aim at providing an outline of the characteristicsof ice through approximately 15 lectures on the above-listedtopics.〔実施場所 Location〕

講義室（C401）

Lecture room(C401)











地殻進化論 Crustal Evolution　

科目コード(Course Number) 20DPS015複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　極域科学専攻 Department of Polar Science 　極域地圏 Polar Geoscience


堀江　憲路（HORIE　Kenji）


地球表層部を構成する地殻、特に大陸地殻の成り立ちと進

化の歴史について講述する。講義、演習、論文輪読等を組

み合わせて、必要な基礎知識と具体的な解析手法を習得す

る。また、同位体地球化学を中心とした最新の地殻進化に

関連する研究を紹介する。（講義及び演習）

This subject deals with the evolution of continental crust thatforms the surface layer of the Earth. For this purpose， itdemonstrates the basic knowledge and analytical technique tounderstand the crustal evolution by lecture， practical training andreading published scientiic papers. Recent examples ofgeochmical discussion for crustal evolution will be demonstrated.〔到達目標 Aim〕

（１）地殻の形成と進化の素過程ならびに関連する基礎知識

を習得し、（２）同位体地球化学を中心とした最新の地殻進

化について理解を深める。

(1) Acquiring the fundamental knowledge of the crustalformation process and the related subjects.

(2) Understanding geochmical discussion about the evolution ofcontinental crust.〔成績評価 Grading criteria〕


ートを提出すること。講義出席状況とレポート内容を総合

17

的に判断して評価する。

到達目標にどの程度到達したかを評価する。優：80点以上、

良：80点未満70点以上、可：70点未満60点以上、不可：60点未満並びに単位取得要件を満たさなかった者。

Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports on topics raised in lectures.

A comprehensive assessment based on reports and attendance

Assessment of the extent to which the listed goals are met.

Excellent: ≧ 80 points

Good: 70 to 79 points

Pass: 60 to 69 points

Fail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：堀江　憲路

授業計画：

１．地殻進化と初期地球

２．質量分析の基礎知識

３．年代測定の概論と実例

４．微量元素分析

５．安定同位体の地球化学

Lecturer: Kenji Horie

Contents:

1. Crustal evolution and early Earth

2. Fundamentals of mass spectrometry

3. Introductionand examples of geochronology

4. Trace element analysis

5. Stable isotope geochemistry


講義室（C401）


日本語


参考書：

Radiogenic Isotope Geology (A.P. Dickin， Cambridge UniversityPress)

References:

Radiogenic Isotope Geology (A.P. Dickin， Cambridge UniversityPress)〔関連URL Related URL〕






極域海底物理学 Introduction to MarineGeophysics in the Antarctic Region　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester野木　義史（NOGI　Yoshifumi）


大陸の離合集散機構は、地球科学の中で大きな問題の一つ

である。南極海の海底には、ゴンドワナ分裂にともなう海

洋底拡大と南極プレートの進化の記録が残されており、大

陸分裂過程の解明の鍵となるものである。海洋底拡大やプ

レートの進化過程は、海洋底地形、地磁気異常や重力異常

などの地球物理観測を通じて解読される。本講義では、地

球全体のプレートの中での、南極プレートの特徴を、海底

地形、地磁気異常や重力異常などの海底地球物理観測を通

じて概観し、船上観測機器の構成やデータ処理を概説する。

（講義）

One of the greatest challenges in Earth sciences is understandingthe mechanism of continental breakup. The seafloor of theAntarctic Ocean reveals a record of the spreading of the seafloorcaused by the separation of Gondwana and of the evolution of the

18

Antarctic plates, important clues to understanding the process ofcontinental fragmentation. The seafloor spreading and platetectonic evolution processes are deduced through geophysicalobservations such as seafloor topography, magnetic and gravityanomalies. This subject provides an outline of the features of theAntarctic plates in the context of the world’s plate tectonics,through geophysical observations such as seafloor topography,magnetic and gravity anomalies. It also discusses ship-basedobservation equipment and data processing.〔到達目標 Aim〕

プレートテクトニクスの基本的な概念を理解する。海洋底

地球物理観測の基本を理解する。海洋底拡大に基づく大陸

分裂過程の概要を理解する。

Understanding the concept of plate tectonics. Understanding thefundamentals of marine geophysical observation. Understandingthe outline of continental breakup based on seafloor spreading.〔成績評価 Grading criteria〕

講義に6割以上出席すること。レポートおよび出席状況を総

合的に判断し評価する。

プレートテクトニクスの基本概念の習得：可

プレートテクトニクスと海洋底地球物理観測の基本の習得：

良

上記に加え、海洋底拡大に基づく大陸分裂過程の基本事項

を習得：優

それ以外：不可

Attendance and the submission of reports.Comprehensive evaluation of reports and attendance.Attendance 50%, reports 50%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：野木義史

授業計画：

1．地球の構造と海洋底の構造

2. プレートテクトニクス

　・海底の年代と海洋底拡大説

　・海嶺

　・トランスフォーム

　・サブダクション

　・プレートテクトニクスの基本概念

　・ホットスポット

　・プレートの絶対運動よ相対運動

3．南極プレートの進化

　・海底地形

　・屈折法・反射法地震探査

　・地磁気異常

　・重力異常

　・その他の海洋底探査

4．南極プレートとプレート運動

5．ゴンドワナ超大陸復元モデル

Lecturer: Yoshifumi NogiContents:1. Structure of the Earth and of the seafloor

2. Plate Tectonics・Seafloor age and seafloor spreading・Ridge・Transform Fault・Subduction・Basic concept of plate tectonics・Hot spot・Absolute and relative motion of plate3. Evolution of Antarctic plates・Seafloor topography・Refraction and reflection methods of seismic surveys・Geomagnetic anomalies・Gravity anomalies・Other seafloor survey4. Antarctic plates and plate motion5. Gondwana supercontinent reconstruction model〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


適宜、資料を配布する。

Materials are distributed in class, as required.〔関連URL Related URL〕






極域地震学 Polar Seismology　



金尾　政紀（KANAO　Masaki）


地震学的研究による極域の環境変動と固体地球の物理的相

互作用、また地球史上の大陸成長過程について講義する。

具体的には、温暖化に関連した氷床や海面の変動に伴う固

体地球の振動特性や地震活動、地殻やマントルの内部構造

と超大陸の形成分裂過程、極域からみた地球深部構造、極

域での観測技術やデータ通信、アーカイブと公開、また国

際共同研究活動の現況について講述する。（講義及び演習）

19

Polar seismology covers the various kinds of phenomena ingeosphere， as well as physical interaction between cryosphere，ocean and atmosphere involving global warming. This lecturedeals with significant characteristics of seismic wavepropagation， seismicity including glacial earthquakes， structureand dynamics of the crust and mantle， as well as the deep interiorof the Earth. The observation technique in polar region， datamanagement and international collaboration are demonstrated.〔到達目標 Aim〕

極域における地震学研究の基本知識と応用について理解す

ること。

Understanding the basic knowledge and methods of polarseismology〔成績評価 Grading criteria〕


ートを提出すること。出席状況及びレポート（論文講読を

含む）を総合的に判断して評価する。

80点以上は優、60-80点は良、50-60点は可、50点以下は不可。

Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports on topics provided in lectures. A comprehensive assessment based on attendance and reports(include reading papers).≧ 80 points = Excellent60 to 79 points = Good50 to 59 points = Pass< 50 points = Fail〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：金尾政紀

授業計画：

１．地震学の基礎

　導入、地震計の原理、地震波動、伝播特性

　地震断層、震源域、地震活動、統計処理

　地球内部構造、地震予知と応用

２．グローバル地震学と極域

　南極プレート、上部マントル、火山とホットスポット

　南極大陸の地殻構造、地球史とゴンドワナ、マントル深部

　中心核のダイナミクス、北極域の地震学

３．極域における地震観測

　南極観測史と昭和基地、野外での観測技術

　南極大陸の諸外国の観測、国際極年と国際共同研究

　地震観測技術（演習含む）、データ処理（演習含む）４．地球温暖化と極域地震学

　氷の破壊と振動、氷河地震、海洋と海氷の地震動、棚氷

の流出

　氷床下の地震活動、温暖化モニタリング、地球環境シス

テム

５．最近の著名論文の輪読（演習）

Lecturer: Masaki KanaoContents:1. Basis on SeismologyIntroduction， seismographs， seismic wave propagation，

seismic fault， hypocenters， seismicity， Earth’s interiors，statistical method， earthquake prediction2. Global seismology and polar regionAntarctic plate， upper and lower mantle， volcanoes and hotspots，crustal structure， Earth’s history， Gondwana， Earth’s coredynamics，seismology in the Arctic region3. Observation in the polar regionHistory of JARE， Syowa Station， observation methods， fieldstations，present status on foreign countries， International Polar Year，international programs ， observation technique and dataprocessing(including exercises)4. Global warming and polar seismologyIce signals， glacial earthquakes， ocean loading， sea-icemovement，sub-glacial seismicity， monitoring global warming， earth system5. Reading recent famous publications (exercises)〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

地震学（宇津徳治、共立全書）

QUANTITATIVE SEISMOLOGY Theory and Methods (Aki andRichards， Freeman and Company)Inverse Problem Theory and Methods for Model ParameterEstimation (Tarantola， Society for Industrial and AppliedMathematics)地震と火山の１００不思議（神沼克伊・金尾政紀・他、東

京書籍）

References:QUANTITATIVE SEISMOLOGY Theory and Methods (Aki andRichards， Freeman and Company)Inverse Problem Theory and Methods for Model ParameterEstimation (Tarantola， Society for Industrial and AppliedMathematics)〔関連URL Related URL〕






20

惑星物質科学 Planetary material science　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester山口　亮（YAMAGUCHI　Akira）


隕石のほとんど、太陽系初期に形成された微惑星の生き残

りである小惑星を起源としている。これらの隕石は小惑星

型隕石と呼ばれる。小惑星型隕石は、分化の程度の違いか

ら、始原隕石と分化隕石に分類される。始原隕石は、集積

後溶融を経験していないため、初期太陽系に存在した固体

物質やその形成過程の情報を保持している。分化隕石は、

母天体（微惑星、原始惑星）で火成活動や変成活動を経験

している。月や火星を起源とする隕石（惑星型隕石）も少

数存在し、これらは、月や火星の形成過程を知る上で重要

な試料である。これらの隕石から初期太陽系史、微惑星や

原始惑星の形成史、また、月や火星の地質史について議論

する。


隕石の物質科学的研究から初期太陽系や月・火星の形成過

程を理解する。


講義課題に関するレポートの内容をもとに、到達目標に達

している度合いを評価する。また、出席も加味する。優：

80点以上、良：80点未満70点以上、可：70点未満60点以上、

不可：60点未満ならびに単位取得要件を満たさなかった者。


・隕石概説

・始原隕石

・分化隕石

・初期太陽系

・微惑星と原始惑星

・月と火星の進化過程


講義室（C401）〔使用言語 Language〕

日本語


適宜、授業中に資料配布および参考文献提示







惑星進化論 Evolution of terrestrial planets　



三澤　啓司（MISAWA　Keiji）


[2019年度開講] 同位体年代学の基本原理を理解する。実験手

法およびデータ解析について紹介する。いくつかの分析例

をもとに、地球型惑星の初期進化過程をモデル化する。（講

義）

[Open for FY2019] This subject explains the basic principles ofisotope systematics. It deals with experimental techniques anddata analysis， and features modeling of the early evolutionalprocesses of terrestrial planets, with reference to severalanalytical examples.〔到達目標 Aim〕

同位体年代測定原理の理解

An understanding of the basic principles of isotopic dating.〔成績評価 Grading criteria〕

すべてのレポートを提出。レポートおよび試験

レポート(60%)、試験(40%)同位体年代学の基本原理をどの程度理解したかを評価する。

優：８０点以上、良：７０点以上８０点未満、可：６０点

以上７０点未満、不可：６０点未満あるいは単位取得要件

を満たさなかった場合。

Submission of all reports.Reports and exam:Reports (60%)， exam (40%)Assessment of the degree of understanding of the basic principlesof isotopic dating:Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：三澤啓司

授業計画：

1. 同位体年代学の基礎A2. 同位体年代学の基礎B3. Rb-Sr系4. Sm-Nd系5. U-Th-Pb系6. 消滅核種 Al-Mg， Mn-Cr， Hf-W7. 原始惑星円盤

8. 惑星物質の初期進化

9. 母天体における変成作用

10.月の形成と進化

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11. 火星の形成と進化

Lecturer: Keiji MisawaContents:1. Fundamentals of isotopic dating A2. Fundamentals of isotopic dating B3. Rb-Sr systems4. Sm-Nd systems5. U-Th-Pb systems6. Extinct nuclides Al-Mg， Mn-Cr， Hf-W systems7. Protoplanetary disk8. Early evolution of planetary materials9. Metamorphism in parent bodies10. Formation and evolution of the Moon11. Formation and evolution of Mars〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

Cosmochemistry by H.Y. McSween & G.R. Huss, CambridgeUniv. Press (2010), Isotope Geology by C.J. Allegre, CambridgeUniv. Press (2008), Isotopes: Principles and Applications by G.Faure & T.M. Mensing, John Wiley & Sons (2005)

References:Cosmochemistry by H.Y. McSween & G.R. Huss, CambridgeUniv. Press (2010), Isotope Geology by C.J. Allegre, CambridgeUniv. Press (2008), Isotopes: Principles and Applications by G.Faure & T.M. Mensing, John Wiley & Sons (2005)〔関連URL Related URL〕






古地磁気・岩石磁気学 Paleo- & rock Magnetism　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester菅沼　悠介（SUGANUMA　Yusuke）


地球磁場の概要、岩石の自然残留磁気の獲得機構、磁性鉱

物の磁気的特長を理解し、岩石や堆積物が明らかにする磁

気的環境を学ぶ。また、古地磁気学の研究手法や測定方法

を学ぶとともに、同分野が明らかにしてきた地球の進化，

プレートテクトニクス理論，古地磁気層序学なども理解す

る。（講義及び実験）

This subject discusses the Earth's magnetic field, and explains themechanism by which rocks acquire natural remnant magnetismand the magnetic characteristics of magnetic minerals. Inaddition, it gives some ideas about the magnetic environment ofvolcanic rocks, and deep-sea sediments. Furthermore, itintroduces techniques and measurement methods for thepaleomagnetism, and also Earth dynamics, plate tectonics theory,and magnetostratigraphy.〔到達目標 Aim〕

古地磁気・岩石磁気学が地球システム科学の理解に貢献し

た過程を理解する

An appreciation of how rock magnetism contributes to anunderstanding of the Earth's evolution.〔成績評価 Grading criteria〕


ートを提出すること。

試験、あるいはレポート、及び出席状況を総合的に判断

Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports on topics raised in lectures.Exam or reports By exam, or a comprehensive assessment ofreports and attendance.〔授業計画 Lecture plan〕

１．講義概要・地球概観

２．地球史

３．地球史2４．地球の磁場

５．磁性鉱物と熱残留磁化

６．堆積残留磁化

７．古地磁気学と磁気測定装置

８．宇宙線生成核種と堆積残留磁気

９．古地磁気逆転年代の高精度化

１０．地球ダイナミクス

１１．環境磁気学

1. Outline of the course & overview of the Earth system

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2. Earth history13. Earth history24. The Earth’s magnetic field5. Magnetic minerals and Thermal Remanent Magnetization6. Detrital remnant magnetism7. Paleomagnetism and magnetometry8. Cosmogenic nuclides & Detrital remnant magnetism9. Dating of geomagnetic field reversal events10. Earth Dynamics11. Environmental Magnetism〔実施場所 Location〕

講義室（C401）Lecture room(C401)〔使用言語 Language〕

日本語


参考書：古地磁気学　小玉一人著







地殻物質科学概論 Intorduction to crustalmaterials and processes　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester外田　智千（HOKADA　Tomokazu）


大陸地殻における地質学的現象を、岩石学的・鉱物学的・

地球化学的な見地から概観し、大陸地殻が地球史の中でど

のように発生し進化してきたかを理解するとともに、地殻

の構成要素である岩石・鉱物に記録された過去の変動の痕

跡を読み取る手法について学ぶ。（講義及び演習）

This subject offers an outline of geological phenomena incontinental crusts from petrological ， mineralogical andgeochemical view points. Students will learn how the continentalcrust originated and evolved in the Earth’s history， and also thefundamental techniques for interpreting the traces of past changesrecorded in the rocks and minerals.〔到達目標 Aim〕

変成岩および火成岩の解析手法の基礎ならびに実際の適用

例を理解する。

Understanding the fundamentals of techniques for analysis of

metamorphic and igneous rocks， as well as examples of theirapplication to natural samples.〔成績評価 Grading criteria〕

６割以上の出席率と講義時に示す課題についての発表やレ

ポートにより総合的に評価する。

A comprehensive assessment based on attendance of at least 60%of the classes and presentations and reports in the lecture.〔授業計画 Lecture plan〕

講義と演習を組み合わせた方式で授業を進める。

授業計画：

１．地殻構造と地殻構成物質（概説）

２．火成岩と火成作用の解析

３．変成岩と変成作用の解析

４．地質年代学

５．地殻の形成発達と南極大陸・周辺地域の地殻進化

Lecturer: Tomokazu HokadaClasses will be a combination of lectures and exercises. Contents:1. Crustal structures and crustal materials (outline)2. Igneous rocks and igneous processes3. Metamorphic rocks and metamorphic processes4. Geochronology5. Crustal evolution of Antarctica and the surrounding areas〔実施場所 Location〕

講義室（C401）Lecture room(C401)〔使用言語 Language〕

日本語


講義中に適宜、資料を配布する

Materials are distributed in class, as required.〔関連URL Related URL〕






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極域固体地球物理学概論 Introduction to SolidEarth Geophysics in the Antarctic Region　



野木　義史（NOGI　Yoshifumi）　土井　浩一郎（DOI　Koichiro）


地球の構造には、その進化の歴史を反映した地域性が認め

られる。従って、南極大陸の進化の過程、現在の姿を理解

するためには、地殻やマントルの構造、ジオイド、重力異

常、地殻磁気異常などの地域特性を他地域との比較におい

て理解する必要がある。本講義では南極大陸の特徴を、地

震波速度構造探査による姿、地震波トモグラフィーや、地

殻磁気異常、フリーエア・ブーゲー重力異常による姿によ

って概観する。また、潮汐ポテンシャルや表面荷重、地球

回転による固体地球の変形について述べる。（講義）

Local characteristics of the Antarctic plate reflect the history ofthe planet’s evolution. Accordingly, to understand the evolutionprocess of Antarctica and its current shape, it is necessary tocompare and understand its local characteristics, such as crust andmantle structure, geoid, gravity anomalies and crustal magneticanomalies, with those of the other areas. This subject describesfeatures of Antarctica, as determined by a seismic velocity surveyand/or regional tomography, crustal magnetic survey, and free-airand Bouguer gravity surveys. In addition, details aboutdefromations of the solid Earth induced by the tidal potential,surface loadings and Earth's rotation are also presented.〔到達目標 Aim〕

南極大陸/プレートの地殻構造および地球の変形について、

基本的な特徴が理解できること

Understanding the basic characteristics of Antarctica/plate crustalstructure.〔成績評価 Grading criteria〕

15回の授業の2/3以上に出席すること。必要に応じ、補講を

受けること。試験またはレポート及び出席状況を総合的に

判断して評価する。80点以上は優、60-80点は良、50-60点は

可、50点以下は不可。

Attendance of at least 2/3 of the 15 classes, and takingsupplementary classes as required. A comprehensive assessmentbased on exams or on reports and attendance.≧ 80 points = Excellent60 to 79 points = Good50 to 59 points = Pass< 50 points = Fail.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：野木義史、土井　浩一郎

授業計画：

1.イントロダクション：地球の形状、変形

2．ジオイド

・ラプラスの方程式、球面調和関数、重力場モデル

3．地球重力場(ジオイド)の測定

・衛星重力、衛星レーザー測距

・Global Geodetic Observing System: GGOS4．地球潮汐

・理論潮汐、Love数、志田数

・地球潮汐の観測、流体核共鳴

5．地球自由振動、地球回転

6．荷重変形

・弾性荷重変形

・粘弾性荷重変形

7．荷重変形の観測

8．地球の構造と地域的特徴

9．南極プレートの地殻構造

a. 屈折法・反射法地震探査

b. トモグラフィー

c. 地殻磁気異常

d. フリーエア・ブーゲー重力異常

10．東ドロニングモードランドとエンダビーランドの比較

11．南極プレートをとりまくプレート運動

Lecturer: Yoshifumi Nogi， Koichiro DoiContents:1. Introduction: Earth's shape and deformation2. Geoid- Laplace's equation， spherical harmonic function， gravity model- Gravity field model3. Measurement of gravity field-Satellite gravity mission， Satellite laser ranging (SLR)-Global Geodetic Observing System: GGOS4. Earth tides5. Earth's free oscillation， Earth's rotation6. Earth's loading deformation-Elastic deformation-Visco-elastic deformation7. Observation of loading deformation8. Structure and local characteristics of the Earth9. Crustal structure of the Antarctic platea. Seismic refraction and reflection surveysb. Tomographyc. Crustal magnetic anomaliesd. Free-air and Bouguer gravity anomalies10. Comparison of East Dronning Maud Land with Enderby Land11. Plate movement surrounding the Antarctic plate〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語

Japanese

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参考書：

NIPR Journal， Polar Science

References:NIPR Journals， Polar Science〔関連URL Related URL〕






極域第四紀学概論 An introduction to Quaternaryin the polar regions　



三浦　英樹（MIURA　Hideki）


地球史の最新の時代である第四紀の約260万年間は、氷床の

大規模な盛衰、海水準の著しい昇降、激しい地殻変動など

を通じて、現在見られる自然が形づくられた時代であり、

人類もこの時代に進化・拡散してきた。極域はこのような

変動の原因や影響を考えるうえで鍵となる地域のひとつで

ある。この授業では、どのような手法と考え方で、第四紀

という時代の自然史が解明され、認識されてきたのかを、

教員からの基本的概念の説明後、教科書や論文等に基づい

て受講生が紹介する形で進行する。次いで、教員が補足・

解説を行い、地球システムの理解に果たす第四紀研究の役

割、自然環境と人類の今後の変化予測の可能性、および地

球史における人類の位置づけについて議論を進めてゆく。

The approximately 2.6 million years of the Quaternary period, thelatest geological age of the Earth history, is characterized bylarge-scale growth and decay of ice-sheets, remarkablefluctuation of sea-level, intense crustal movement, and humanevolution and diffusion. The polar regions is one of the key areasto consider the causes and effects of such global changes. In thisclass, students will introduce what methods and ideas have beenused to clarify the natural history of Quaternary period, usingtextbooks and papers. Next, we will discuss the role ofQuaternary research in understanding the Earth system, thepossibility of predicting the future change of the naturalenvironment and humanity, and the positioning of humanity inthe Earth history through the supplementation and commentary oflecture.


第四紀の地史の枠組みと第四紀学の方法・意義を習得し、

第四紀の地球環境変動に果たす極域・寒冷圏の役割を考え

られるようになること。

To learn the framework of Quaternary geological history, and themethods and significance of Quaternary research, and to be ableto consider the role of polar regions and cold regions in globalenvironmental change in Quaternary.


授業に出席して、課題のプレゼンテーションを行い、最終

レポートを提出すること。レポートおよび出席・発表状況

を総合的に判断して評価する。毎回のプレゼンテーション

の内容および提出されたレポートの内容を基準に、到達目

標にどの程度到達したかを評価する。優：80点以上、良：

80点未満70点以上、可：70点未満60点以上、不可60点未満。

Students are required to attend classes, give presentations onassignments, and submit final reports. The lecture assesses howmuch the goal has been achieved based on the content of eachpresentation and the content of the final report submitted.Excellent: 80 or more, good: less than 80, 70 or more, acceptable:less than 70, 60 or more, less than 60.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：三浦　英樹

授業計画（第4回以降は、与えられたテーマについて発表

し、それに対して教員が補足と解説を行う）：

第1回　第四紀学の基礎概念（1）: 陸上の地形地質と古典的

な氷期−間氷期の概念（教員担当）

第2回　第四紀学の基礎概念（2）: コア研究と最近の氷期−間氷期の概念（教員担当）

第3回　第四紀学の基礎概念（3）: 第四紀の環境変動に係わ

る諸問題（教員担当）

第4回　第四紀の北半球氷床と南極氷床の変動史（1）第5回　第四紀の北半球氷床と南極氷床の変動史（2）第6回　第四紀の北半球氷床と南極氷床の変動史（3）第7回　第四紀の氷河・氷床変動史復元のための年代測定法

第8回　第四紀の地球規模の海水準変動史と地殻変動（1）第9回　第四紀の地球規模の海水準変動史と地殻変動（2）第10回　第四紀の海水準変動復元のための年代測定法（1）第11回　第四紀の海水準変動復元のための年代測定法（2）第12回　第四紀のアジアモンスーン変動史と関連する諸現

象（1）第13回　第四紀のアジアモンスーン変動史と関連する諸現

象（2）第14回　世界と日本の第四紀の山岳氷河の変動史　

第15回　歴史時代の気候変化および地球温暖化："人新世”

提案と第四紀研究の意義

Lecturer: Hideki MiuraContents: From the fourth class, students will prepare and give apresentation on the given subject, and teacher will supplementand comment on it:1. Fundamental concept of Quaternary research (1): Classical

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concept of glacial-interglacial cycle2. Fundamental concept of Quaternary research (2): Latestconcept of glacial-interglacial cycle3. Fundamental concept of Quaternary research (3): Problemsconcerning environmental change of Quaternary period4. Quaternary history of Northern Hemisphere and Antarctic ice-sheets (1)5. Quaternary history of Northern Hemisphere and Antarctic ice-sheets (2)6. Quaternary history of Northern Hemisphere and Antarctic ice-sheets (3)7. Dating method for reconstruction of the Quaternary glacier andice sheet history8. Quaternary global sea-evel change history and crustalmovement (1)9. Quaternary global sea-evel change history and crustalmovement (2)10. Dating method for reconstruction of the Quaternary sea-levelvariations (1)11. Dating method for reconstruction of the Quaternary sea-levelvariations (2)12. Quaternary Asian monsoon history and related phenomena(1)13. Quaternary Asian monsoon history and related phenomena(2)14. Quaternary alpine glacier fluctuation in Japan and the world15. Climate change of Historical age and Global Warming: "Anthropocene" proposal and significance of Quaternary research〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

成瀬　洋（1980）『第四紀』. 岩波書店.小林国夫・阪口　豊（1981）『氷河時代』. 岩波書店.インブリー， J.・インブリー， K.P.（小泉　格訳）（1982）『氷河時代の謎をとく』. 岩波書店.笠原慶一・杉村　新編著（1991）『変動する地球ー現在およ

び第四紀ー』. 岩波書店.小野　昭ほか編著（2000）『環境と人類ー自然の中に歴史を

読む』. 朝倉書店.　　　　　　　町田　洋ほか編著（2003）『第四紀学』. 朝倉書店.アレイ， RB.（山崎　淳訳）（2004）『氷に刻まれた地球11万年の記憶：温暖化は氷河期を招く』. ソニーマガジンズ.ジョン， D，コックス（東郷えりか訳）（2006）『異常気象

の正体』. 河出書房新社.大河内直彦（2009）『チェンジングブルー』. 岩波書店.Elias, A.E. ed.(2013)『Encyclopedia of Quaternary Science 2ndEdition： Volume1-4』. Elsevier.

日本第四紀学会（2013）『デジタルブック最新第四紀学』.日本第四紀学会.〔関連URL Related URL〕






海氷圏動物行動学 Animal Behaviour and Ecologyin Polar Regions　

科目コード(Course Number) 20DPS023複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　極域科学専攻Department of Polar Science 　極域生物圏 Polar Biosphere Science


髙橋　晃周（TAKAHASHI　Akinori）　國分　亙彦（KOKUBUN　Nobuo）


動物行動生態学の基礎概念と研究テーマについて解説する。

そのうえで極域（主に海洋）に生息する動物の行動・生態

的適応について概説し、また行動・生態と近年の極域の環

境変動との関係についての知見を紹介する。さらに極域に

生息する海鳥類、海生哺乳類など、海洋生態系の高次捕食

動物における最新の行動学・生態学的研究について、演習

形式で論文のレビューを行う。（講義及び演習）

This course aims to present an introduction to studies onbehaviour and ecology of marine animals in polar region.Students are introduced to the basics of behavioural ecology， andto the ways of adaptations shown by marine animals to thedynamic polar environment. Then， various topics in recentbehavioural and ecological studies of marine top predators inpolar region will be explored via reading sessions of journalarticles.〔到達目標 Aim〕

１．行動生態学の基礎概念（最適採餌理論・生活史戦略な

ど）について理解する。

２．極域環境に対する動物の行動・生態的適応様式につい

て理解する。

３．極域における最近の環境変動が高次捕食動物に与える

影響について理解する。

The goal of this course is to understand:1. Basic concepts of behavioural ecology (e.g. optimal foragingtheory， life history strategy)2. Ecological adaptation of animals to polar environment3. Effects of recent environmental changes on marine toppredators in polar ecosystems

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全体の講義の６割以上に出席の上、講義時に示す課題につ

いて発表を行うこと。演習発表(80%) 及び授業中の発言(20%)により評価する

演習発表及び授業中の発言をもとに、到達目標にどの程度

到達したかを評価する。優：80点以上、良：80点未満70点以上、可：70点未満60点以上、不可：60点未満並びに単位

取得要件を満たさなかった者。

Attending >60% of the classes， and making presentations aboutthe topics raised in lectures.Assessment based on presentations on practical training (80%)and on class participation (20%).Assessment of the extent to which the listed goals are met， basedon practical training presentations and class participation:Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：髙橋晃周・國分亙彦

授業計画：

１．行動生態学の基礎

　行動生態学とは何か？：生物学における４つの問い掛け、

ダーウィンの自然選択説、行動・生態の進化

２．極域に生息する動物の行動・生態の概説１

　極域環境の特徴、極域環境に対する動物の行動・生態的

適応

３．極域に生息する動物の行動・生態の概説2　極域における最近の環境の変動、生態系の変化、環境変

動のモニターとしての生態系の高次動物の行動・生態

４．海氷圏動物行動学各論：海鳥類

　極域の海鳥類の行動・生態に関する最新の知見のレビュ

ー（演習）

５．海氷圏動物行動学各論：海生哺乳類

　極域の海生哺乳類の行動・生態に関する最新の知見のレ

ビュー（演習）

Lecturer: Akinori Takahashi, Nobuo KokubunContents:1. Fundamentals of behavioural ecologyWhat is behavioural ecology? Tinbergen’s four questions inbiology， Darwin’s theory of natural selection， and the evolutionof animal behaviour and ecology.

2. Behaviour and ecology of animals in polar regions 1:adaptationFeatures of polar environments， behavioural and ecologicaladaptation to polar environments.

3. Behaviour and ecology of animals in polar regions 2: recentchangesRecent environmental changes in polar regions， recent changesin polar ecosystems， behaviour and ecology of marine top-

predators as indicators of environmental changes.

4. Recent behavioural and ecological studies of seabirds in polarregions (paper reading sessions)Review of recent topics in seabird behaviour and ecology in polarregions.

5. Recent behavioural and ecological studies of marine mammalsin polar regions (paper reading sessions)Review of recent topics in marine mammal behaviour andecology in polar regions.〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

「行動生態学」J. Krebs & N.Davies 著（山岸・巌佐　訳）蒼

樹書房

「進化から見た行動生態学」J. Krebs & N.Davies 著（山岸・

巌佐訳）蒼樹書房

「動物生態学」嶋田正和他著　海游舎

「生態学入門」日本生態学会編

'Top Predators in Marine Ecosystems' I.L. Boyd， S.Wanless， &C.J.Camphuysen 編 Cambridge Univ. Press

References:An Introduction to Behavioural Ecology' J.R. Krebs &N.B.Davies， Blackwell Sci Publ.'Animal Ecology' M.Shimada et al. Kaiyusha (in Japanese)'An introduction to Ecology' Ecological Society of Japan (inJapanese) 'Top Predators in Marine Ecosystems' I.L. Boyd， S.Wanless， &C.J.Camphuysen (eds.) Cambridge Univ. Press〔関連URL Related URL〕






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海洋動物行動解析論 Behavioural Analysis ofMarine Animals　



渡辺　佑基（WATANABE　Yuki）　塩見　こずえ（SHIOMI　Kozue）


海洋動物の行動解析の基礎について解説する。特に、バイ

オロギング手法による海洋動物の行動計測や得られた行動

データの解析について概説する。さらにバイオロギングの

使用法や海洋動物の体の動き・移動軌跡などのデータ解析

に関して実習を行う。（講義及び演習）

This subject outlines the fundamentals of behavioural dataanalysis for marine animals. It overviews the behaviouralmeasurement of marine animals， especially the biologgingtechniques， and basics of behavioural data analyses. Studentsalso pursue practical exercises of using biologging techniques andanalyzing the body acceleration and movement trajectories ofmarine animals.〔到達目標 Aim〕

１．海洋動物行動解析の基礎概念について理解する。

２．基本的なバイオロギングの使用法を習得する。

３．海洋動物から得られる加速度・移動軌跡などの行動デ

ータについて、基本的な解析手法を習得する。

The goal of this course is to understand:1. Basic concepts of behavioural data analysis2. Basics of how to use biologging techniques3. Basic analysis methods of acceleration and movement dataobtained by biologging techniques〔成績評価 Grading criteria〕

全体の講義の６割以上に出席の上、講義時に示す課題につ

いて発表を行うこと。演習発表(80%) 及び授業中の発言(20%)により評価する。演習発表及び授業中の発言をもとに、到

達目標にどの程度到達したかを評価する。優：80点以上、


Attending >60% of the classes， and making presentations aboutthe topics raised in lectures.Assessment based on presentations onpractical training (80%) and on class participation(20%).Assessment of the extent to which the listed goals are met，based on practical training presentations and class participation:Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.


担当教員：渡辺佑基、塩見こずえ

授業計画：

１．動物行動解析の基礎

　動物行動解析における基礎概念、仮説検証の方法、動物

倫理と行動研究

２．海洋動物の行動計測・解析手法

　行動計測手法の概要、環境情報の取得法、バイオロギン

グの使用法についての実習

３．加速度を用いた動物行動解析

　加速度計を用いた行動解析の研究のレビューと解析実習

４．移動軌跡の解析

　GPS記録計を用いた行動解析の研究のレビューと解析実習

Lecturer: Yuuki Watanabe， Kozue ShiomiContents:1. Fundamentals of behavioural data analysisBasic consepts of behavioural data analysis， methods forhypothesis testing， animal studies and animal ethics2. Behavioural measurement and analysis for marine animalsMeasuring marine animal behaviour， obtaining environmentalinformation， practical exercises of using biologging techniques3. Acceleration data analysisReview and practical exercises of acceleration data analysis4. Movement data analysisReview and practical exercises of movement data analysis〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

Measuring behaviour: an introductory guide' Martin P， BatesonP. Cambridge Univ. Press'Marine mammal ecology and conservation: a handbook oftechniques' Boyd I， Bowen D， Iverson S. Oxford Univ. Press

References:Measuring behaviour: an introductory guide' Martin P， BatesonP. Cambridge Univ. Press'Marine mammal ecology and conservation: a handbook oftechniques' Boyd I， Bowen D， Iverson S. Oxford Univ. Press







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寒冷域生理生態学 Physiological Ecology of polarphotosynthetic organisms　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester田邊　優貴子（たなべ　ゆきこ）


生物にとっての極域環境の特性を概説し、環境への適応現

象として、特に水界生物・植物の生理的適応について講義

する。また、光合成等の生理活性の測定、及び、野外での

研究手法に関して実習を行う。

This subject outlines the characteristics of polar environments interms of biological adaptation to the environment， particularlyphysiological adaptation of aquatic and terrestrialmicroorganisms and flora. In addition， it provides practicaltraining in the measurement of photosynthesis and otherphysiological activities and in techniques for outdoor research.〔到達目標 Aim〕

極域の環境特性と植物の生理生態的応答現象を理解し、そ

の測定法に習熟する

An understanding of polar environment characteristics and plantphysiological adaptation phenomena and learning measurementmethods.〔成績評価 Grading criteria〕

講義の2/3以上の出席、および実習に参加すること。レポー

トおよび口頭試問で講義と実習の理解度を評価。講義内容

の理解(50％)、各種野外観測法の理解(50％）とし、双方の

合計で優(80%以上の理解）、良(70-80%）、可(60-70%）、不可

(60％未満）を判定する。

Class attendance of at least 2/3 and participation in practicaltraining.Assessment of the degree of understanding of lecturesand practical training based on reports and oral tests.Sum of ratings for understanding of lecture content (50%) andunderstanding of outdoor measurement methods (50%):Excellent: ≧ 80% understandingGood: 70 to 79%Pass: 60 to 69%Fail: < 60%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：田邊優貴子

授業計画：

１．極域の環境特性

２．低温に対する植物の応答

３．乾燥に対する植物の応答

４．水中および陸上の光環境と光合成

５．植物の生育場所・成育期間に見られる適応

６．野外観測法　(集中講義＆実習、7月頃を予定）

Lecturer: Yukiko TanabeContents:1. Characteristics of polar environments2. Response of plants to low temperature3. Response of plants to dryness4. Light characteristics and photosynthesis in water and terrestrialenvironment5. Adaptation of plants as seen by habitat niche and growthperiod6. Outdoor measurement methods (intensive lectures andpractical training， planned for around July)〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

植物生理生態学W.ラルヘル(佐伯敏郎・舘野正樹）、

植物生態学(朝倉書店）







極域海洋基礎生産論 Primary production in polaroceans　



小達　恒夫（ODATE　Tsuneo）


海洋の基礎生産とは、主に光合成による有機物の生産過程

であり、海洋における複雑な食物連鎖や食物網の源と理解

されている。光合成には太陽照射が不可欠である。極域海

洋では中緯度海域などに比べると、著しく太陽照射量に季

節性があり、夏期間は２４時間の照射がある白夜の状況と

なるのに対して、冬期間はその正反対の極夜となる。また、

通年あるいは一時的に海氷が海表面を覆うという特徴を持

つ。このような特殊な太陽照射環境における極域海洋基礎

生産の過程について論ずる。（講義）

In marine ecosystem primary production is principally theproduction process of organic matter due to photosynthesis，

29

which is understood to be the starting point of the complex foodchains and food webs of the sea. While solar radiation isindispensable for photosynthesis， available sunlight is far moreseasonal in the polar oceans than in middle-latitude regions.Whilst summer offers 24 hours of solar radiation and features amidnight sun， winter is the exact opposite. In polar seas surfaceis covered by sea ice seasonally or throughout a year. This subjectexamines the process of primary production in the polar seas inlight of these exceptional solar environmental conditions.〔到達目標 Aim〕

極域における海洋基礎生産の特徴を理解すること

An understanding of the characteristics of marine primaryproduction in the polar regions.


全体６割以上の出席とレポートの提出。試験及び出席状況

を総合的に判断して評価する。提出したレポートや実習の

実施状況をもとに、到達目標にどの程度到達したかを評価

する。優：８０点以上、良：８０点以上未満７０点以上、

可：７０点未満６０点以上、不可：６０点未満並びに単位

取得要件を満たさなかった者。

Class attendance of at least 60% and submission ofreports.Comprehensive assessment of exam results and classattendance.Assessment of the extent to which the listed goals aremet， based on submitted reports and performance of practicaltraining:Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：小達恒夫

授業計画：

１回目　極域海洋基礎生産論について

２～４回目　非生物環境因子

５～７回目　植物プランクトンと基礎生産

８回目　食物連鎖

９，１０回目　物質循環

１１回目　低緯度海域との比較

１２回目　極域海洋基礎生産と地球システム

Lecturer: Tsuneo OdateContents:1. Outline of primary production in Polar Oceans2-4. Non-biological factors5-7. Phytoplankton and primary production8. Marin food chains9-10. Biogeochemical processes11. Comparison between Polar Oceans and subtropical oceans12. Primary production in Polar Oceans and the earth system


講義室（C401）


日本語


参考書：

「南極の科学　７　生物　」（国立極地研究所編)「南極の科学　８　海洋　」（国立極地研究所編)〔関連URL Related URL〕






海洋衛星データ解析論 Data Analysis for OceanRemote Sensing　



高尾　信太郎（TAKAO　Shintaro）


人工衛星による地球観測の原理をはじめとし、海洋を対象

とした衛星搭載センサーや観測・運用方法等の技術的側面

からその利用にわたるまで講述する。海洋研究、特に極域

に利用される地球観測衛星によるリモートセンシングデー

タの入手方法から、コンピュータソフトを用いたデータ解

析まで、実習を中心に行い、研究に直接的に役立つ情報を

提供する。実習に使用するデータは学生の研究分野を考慮

して決定する。また、極域における海洋生物研究の現場で

の応用例についても概説する。（講義及び実習）

This subject explains from fundamentals of satellite remotesensing to their applications， covering the technical aspects ofonboard satellite sensors　and sensor operation methods. Alsooutlined are how to acquire ocean remote sensing data collectedby earth observing satellites for studying polar ocean sciencesand how to process them with computer application packagesthrough lectures and training. It will introduce applicationexamples in marine biological researches in polar areas.〔到達目標 Aim〕

海洋衛星データの解析を通して現場で生起する海洋の物理、

生物過程を理解し、海洋衛星データで得られる知見の範囲

を把握する。

30

An understanding of physical and biological processes in marineenvironments through analysis of ocean satellite data and a graspof the full range of information obtainable from ocean satellitedata.〔成績評価 Grading criteria〕

講義で示す課題に対するレポートの提出。レポートおよび

出席状況、講義中の発言を総合的に判断して評価する。成

績は100点満点をもって評価し、60点以上を合格とする。

A(優)：80点以上、B(良)：80点未満70点以上、C(可)：70点未満60点以上、D(不可)：60点未満及び単位取得要件を満た


Submission of some reports on topics raised in lectures.By examsor by comprehensive assessment of reports， attendance and classparticipation.Rating out of 100 points， with a score of 60 orhigher to pass:A(Excellent): ≧ 80 pointsB(Good): 70 to 79 pointsC(Pass): 60 to 69 pointsD(Fail): < 60 points or failure to meet requirements to earncredits.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：小達恒夫、高尾信太郎（環境研）、平譯享（北大）

授業計画：

1. 衛星リモートセンシングの基礎と技術

　・リモートセンシングの基礎（1-3）　・センサー技術

　・衛星の運用

2. 海洋の衛星データ

　・データの入手

　・データ図示化・統計的解析実習

3. 極域海洋での衛星データ利用

　・極域海洋物理観測

　・極域海洋生物観測

　・その他の観測

4. リモートセンシングと海洋観測

Lecturer: Shintaro TakaoContents:1. Principles and techniques of satellite remote sensing・ Fundamentals of remote sensing (1-3)・ Sensor technologies・ Satellite operation

2. Ocean satellite data・ Ocean-related missions・ Data acquisition・ Data utilization and statistical analysis

3. Utilization of polar ocean satellite data・ Physical observation of polar oceans・ Biological observation of polar oceans・ Other kinds of observation

4. in situ observation and remote sensing〔実施場所 Location〕

講義室（C401）


日本語


参考書：

An Introduction to Ocean Remote Sensing (Cambridge Univ.Press)JAXAやNASA、ESA、RESTEC（リモート・センシング技術

センター）等のウェブページ

References:An Introduction to Ocean Remote Sensing (Cambridge Univ.Press)Websites of national space agencies〔関連URL Related URL〕






極域陸上生物解析論 Analysis of terrestrialecosystem in polar regions　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester内田　雅己（UCHIDA　Masaki）


極域陸上生態系を対象とした各種研究観測の視点、手法に

ついての理解を深めることを目的とする。現場での経験・

体験に基づいた極域における観測行動の実際についても触

れる。（講義及び実習）

The objective of this subject is to deepen understanding of thevarious approaches to research and observation and the methodsused to study polar terrestrial ecosystems. Students will beexposed to actual observation activities in polar regions， basedon experience in the field.〔到達目標 Aim〕

極域陸上生態系観測の視点を身につける。

Learning the fundamentals of terrestrial ecosystem observation.

31


全体の6割以上の出席、及び講義時に示す課題に関するレポ

ートの提出。レポート及び出席状況を総合的に判断して評

価する。提出されたレポートおよび出席状況をもとに、到



Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports about topics raised in lectures. A comprehensiveassessment of reports and attendance. Assessment of the extent towhich the listed goals are met， based on submitted reports andattendance:Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：内田雅己

授業計画：

１．極域陸上環境解析

２．種分布および構成

３．系統解析

４．種間関係

５．物質・エネルギー循環

６．モニタリング観測

７．生態系変動解析

Lecturer: Masaki Uchida1. Environment analysis2. Species composition3. Molecular phylogenetic analysis4. Interspecies relationships5. Material and energy circulation6. Monitoring observation7. Historical geology analysis〔実施場所 Location〕

講義室（C401）

Lecture room(C401)(or lab)〔使用言語 Language〕

日本語



Materials are distributed in class as required.〔関連URL Related URL〕






極域生物海洋学概論 Biological oceanography inpolar seas　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester高橋　邦夫（TAKAHASHI　Kunio）


大洋および北極海は世界の海洋のおよそ20%近くを占める大

きな海洋である。この２つの極域海洋は、寒冷で生産性が

高く、海鳥やアザラシ、クジラなどを育む世界でも有数の

海洋生物の豊富な海である。この豊かさを支えているのが

海底からわき上がってくる栄養分とこれを利用して爆発的

に増殖する植物プランクト、それを利用するオキアミなど

の動物プランクトンである。本講義では、とくに南極海に

おける一次生産者と高次食者を繋ぐ動物プランクトンを対

象として、その生活史戦略や生産過程ついて内外の最新の

研究成果を紹介しながら、極域の漂泳生態系について理解

を深める。なお、本講義の一部は冬季において現場（海氷

上）での海氷圏観測法野外研修を実施することがある。


極域海洋生態系が地球環境に果たす役割の大きいことを理

解する。


試験60点以上、出席率80％以上。試験及び出席状況を総合

的に判断して評価する。優：試験90-100点且出席率95-100％（何れかが満たない場合は良）、良：試験76-89点且出席率

90-94％（何れかが満たない場合は可）、可：試験60-75点ま

たは出席率80-89％、不可：試験60点未満且出席率80％未満。


第1-2回．　極域生物海洋学とは

第3-4回．　南極海と北極海（形成と生物相）

第5-6回．　南極海の生物群集構造

第7回．　　南極海生態系と動物プランクトン（オキアミ類）

第8回．　　南極海生態系と動物プランクトン（サルパ類）

第9回．　　南極域海洋生態系と動物プランクトン（カイア

シ類）

第10回．　　南極域海洋生態系とハダカイワシ

第11回．　　南極海極域海洋生態系と小型動物プランクトン

第12-13回．南極海極域海洋生態系と海洋環境変動

第14-15回．海氷圏観測法野外研修（冬季）


講義室(C401)〔使用言語 Language〕

日本語


南極海に生きる動物プランクトン　－地球環境の変動を探

るー

南極の科学、７．生物

32

Biological Oceanographic Processes 3rd ed. (Parsons et al.,Pargamon Press)Marine Ecological Processes(Steele et al., Acdemic press, 2010)〔関連URL Related URL〕






極域陸上生態学概論 Introduction to TerrestrialEcology in Polar Region　



伊村　智（IMURA　Satoshi）


低温・乾燥という極限環境下の生命によって構成される、

極域陸上生態系の基礎的な理解を深めることを目的とする。

コケ・地衣・藻類などの植物と、ダニ・トビムシ・クマム

シなどの動物、およびバクテリアを主な対象とし、単純な

生態系の中での繁殖構造、種間関係、変遷しを議論し、環

境問題にも焦点を当てる。（講義及び実習）

This subject aims for a deeper fundamental understanding ofpolar terrestrial ecosystems， which are composed of forms of lifethat can withstand environments of extremely low temperatureand dryness. Focusing mainly on vegetation such as moss，lichens and algae， on animals such as mites， springtails andtardigrades， and on bacteria， the reproductive structure，interspecific relationships and transformation of these life formsin simple ecosystems will be discussed， with emphasis onenvironmental problems.


極域陸上生態系の特性を理解する。

Understanding the characteristics of polar terrestrial ecosystems.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の6割以上の出席、及び講義時に示す課題に関するレポ

ートの提出。レポート及び出席状況を総合的に判断して評

価する。提出されたレポートおよび出席状況をもとに、到



Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports on topics raised in lectures. A comprehensive assessmentbased on reports and attendance. Assessment of the extent towhich the listed goals are met， based on practical training

presentations and class performance:Excellent: > 80 pointsGood: 70 to 80 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：伊村智授業計画：

１．極域陸上環境の特徴

２．陸上生態系の構成

２．１　植物

２．２　動物

２．３　バクテリア

３．物質・エネルギー循環

４．種間相互作用

５．極域生態系の変遷史

６．地球環境変動と極域生態系

Lecturer: Satoshi ImuraContents:1. Characteristics of polar terrestrial environments2. Structure of terrestrial ecosystems2.1 Plants2.2 Animals2.3 Bacteria3. Material and energy circulation4. Interspecies interactions5. Evolutionary history of polar ecosystems6. Global environmental change and polar ecosystems〔実施場所 Location〕

副所長室（C210）

Vice Director General's Room (C210)〔使用言語 Language〕

日本語









33

極域科学特別研究Ⅰ Special Lectures forDissertation Ⅰ　

科目コード(Course Number) 90DPS001複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　極域

科学専攻 Department of Polar Science 　専攻共通 Common学年(Recommended Grade) 1年

2単位(credit) 　通年 all year


指導教員が学位論文作成に向けた研究指導を行う。（研究指

導）

Adviser provides research guidance to help in creating a degreethesis.〔到達目標 Aim〕

主任指導教員及び指導教員が学位論文作成に向けた研究指

導を行う。

The academic supervisor and adviser guide students in theirresearch to help them prepare their degree thesis.〔成績評価 Grading criteria〕

各学生に対して、学位論文作成に向けた到達目標を学期毎

に設定し、その達成状況を専攻委員会において確認し、評

価する。

For each academic term， goals are set for each student in relationto the preparation of their degree thesis， and the progress madetowards these goals is checked and assessed by a departmentcommittee.〔授業計画 Lecture plan〕

主任指導教員及び指導教員が、随時学位論文作成に向けた

研究指導を行う。

The academic supervisor and adviser guide students in theirresearch to help them prepare their degree thesis.〔実施場所 Location〕

未記入




特になし







極域科学特別研究Ⅱ Special Lectures forDissertation Ⅱ　






導）



導を行う。




価する。





未記入




特になし







34

極域科学特別研究Ⅲ Special Lectures forDissertation Ⅲ　






導）



導を行う。




価する。





未記入




特になし







極域科学特別研究Ⅳ Special Lectures forDissertation Ⅳ　






導）



導を行う。




価する。





未記入




特になし







35

極域科学特別研究Ⅴ Special Lectures forDissertation Ⅴ　






導）



導を行う。




価する。





未記入




特になし







極域科学特別演習Ⅰ Special Exercise forDissertation Ⅰ　





極域科学の各教育研究指導分野に分かれてゼミ形式の演習

を行う。（研究指導）

Seminar-style practical exercises are conducted for each of thefields of polar science in which research guidance is provided.〔到達目標 Aim〕

極域科学の各教育研究指導分野にわかれてゼミ形式の演習

を行い、学位論文の作成に向けた研究指導を行う。

Seminar-style practical training exercises are held in particularfields of polar science education and research， during whichstudents receive guidance to help them prepare their degree thesis


ゼミ等での発表内容を評価する

The presentations of students in seminars and at other events areassessed.〔授業計画 Lecture plan〕

各教育研究指導分野で開催しているゼミ、セミナー、シン

ポジウム等での発表を行う。

Seminars and symposiums are held in particular fields ofeducation and research， at which students give presentations.〔実施場所 Location〕

未記入




特になし







36

極域科学特別演習Ⅱ Special Exercise forDissertation Ⅱ　










Seminar-style practical training exercises are held in particularfields of polar science education and research， during whichstudents receive guidance to help them prepare their degree thesis〔成績評価 Grading criteria〕






未記入




特になし







極域科学特別演習Ⅲ Special Exercise forDissertation Ⅲ　
















未記入




特になし







37

極域科学特別演習Ⅳ Special Exercise forDissertation Ⅳ　
















未記入




特になし







極域科学特別演習Ⅴ Special Exercise forDissertation Ⅴ　
















未記入




特になし







38

情報論理学 Logic in Computer Science　

科目コード(Course Number) 20DIFa01複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻Department of Informatics 　情報基礎科学 Foundations of Informatics


龍田　真（TATSUTA　Makoto）


プログラミング言語や仕様記述に関して重要である型理論

について、その初歩を、数学的に厳密に説明する。

Type theory gives a fundamental framework for programminglanguages and software specification. This course will introducetype theory and give its explain in a mathematically rigorous way.


(1) 型理論の初歩を数学的に厳密に理解すること。

(2) 型理論を実際のプログラミングの問題に応用できるよう

になること。

(1) Complete mathematical understanding of the introductory partof type theory (2) Ability of applying type theory to practical problems inprogramming〔成績評価 Grading criteria〕

授業の達成目標の(1)(2)が習得できたかどうかをレポートお

よび授業中の質問により判定する。

Achievement of the aims (1) and (2) will be assessed byquestions in the class and a report.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：龍田真開講日：木曜4限（14:45-16:15)授業計画：

(1) 型理論の基礎となる最も簡単な型理論である単純型理論

λ→をいろいろな角度から説明する。λ→の定義を与える。

型理論に対して一般に定義できる性質としてサブジェクト

リダクション性、強正規化性、主型の存在についてλ→を例

に用いて説明する。λ→に対するこれらの性質を証明する。

(2) プログラミング言語 ML の型理論について説明し、型推

論のアルゴリズムを説明し、その正しさを証明する。

(3) 型理論 F を説明し、その強正規化性を証明する。

(4) 構成的自然演繹命題論理 NJ と、構成的自然演繹二階命

題論理 NJ2 を説明する。その証明の正規化を定義する。カ

リーハワードの同型対応が型理論と論理体系の自然な対応

を与えることを、λ→とNJ， F とNJ2 を例として説明する。

Lecturers: Makoto Tatsuta Schedule: Thursday， 4th slot（14:45-16:15)Contents:(1) Simply typed lambda calculus will be explained in severalaspects. Its definition， subject reduction property， strongnormalizability， existence of principal types will be explained.

These properties for simply typed lambda calculus will beproved. (2) Type inference in programming language ML will beexplained. Its algorithm will be given and its correctness will beproved. (3) Type theory F will be explained and its strong normalizabilitywill be proved. (4) Constructive propositional natural deduction system NJ andconstructive second-order propositional natural deduction systemNJ2 will be explained. A proof normalization will be defined. Itwill be explained that Curry-Howard isomorphism gives naturalcorrespondence between a type theory and a logical system byusing the correspondence between simply typed lambda calculusand NJ and the correspondence between system F and NJ2.〔実施場所 Location〕

国立情報学研究所(NII)：講義室1（12階1212号室）

National Institute of Informatics (NII): Lecture room 1 (12F，room1212)〔使用言語 Language〕



教科書：なし

参考書：

[1] 龍田真，型理論 (近代科学社， 1992.11).[2] S. Abramsky， Dov M. Gabbay and T. S. E. Maibaum，

”Handbook of logic in computer science” (Oxford UniversityPress， 1992)， Page 117--309.

Textbooks:Nothing References:[1] S. Abramsky， Dov M. Gabbay and T. S. E. Maibaum，

”Handbook of logic in computer science” (Oxford UniversityPress， 1992)， Page 117--309.〔関連URL Related URL〕



アルゴリズム的マーケットデザイン AlgorithmicMarket Design　

科目コード(Course Number) 20DIFa18複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻Department of Informatics 　情報基礎科学 Foundations of Informatics


横井　優（YOKOI　Yu）


マーケットデザインは，マッチングやオークションといっ

た市場の制度設計を考える理論である．各参加者が利己的

に行動する状況において，どのような制度を設ければ社会

1

的に望ましい結果が導けるかを，ゲーム理論的に考察する．

本講義では，特にアルゴリズムや離散数学的な側面に重点

を置きながら，マーケットデザインの理論と応用を解説する．

Market design is a field of research that considers how to designrules of markets， such as matching and auction markets. Throughgame-theoretic analysis， this field aims to design market rulesthat yield socially desirable outcomes， while each participant actsselfishly. In this course， we learn theory and applications ofmarket design， while laying emphasis on its algorithmic anddiscrete-mathematical aspects.〔到達目標 Aim〕

マーケットデザインの基本的な概念を説明することができ

る．マッチングやオークションのメカニズムを具体的な問

題に応用できる．

The ability to describe central concepts of market design. Theability to apply matching and auction mechanisms to concreteproblems.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートおよび授業中の質問にて，履修内容の習得度を判

断する．

Achievement of the aims will be assessed by questions in theclass and a report.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：横井優開講日：火曜2限（10:45-12:15）授業計画：

１．マーケットデザインの基本

２．選好とインセンティブ３．マッチング理論（安定結婚モデル，学校選択モデル）

４．オークション理論（単一財オークション，組合せオー

クション）

Lecturer: Yu Yokoi (横井優)Schedule: Tuesday， 2nd slot（10:45-12:15）Contents:1. Basics of Market Design2. Preferences and Incentives3. Matching Theory (stable marriage model， school choicemodel)4. Auction Theory (single-unit auction， combinatorial auction)〔実施場所 Location〕




Japanese or English


教科書：特になし参考書：

A. E. Roth and M. Sotomayor， Two-Sided Matching: A Study inGame-Theoretic Modeling and AnalysisN. Nisan， T. Roughgarden， E. Tardos， & V. V. Vazirani(Eds.)， Algorithmic Game Theory

Textbooks:NoneSuggested readings and supplemental materials:A. E. Roth and M. Sotomayor， Two-Sided Matching: A Study inGame-Theoretic Modeling and AnalysisN. Nisan， T. Roughgarden， E. Tardos， and V. V. Vazirani(Eds.)， Algorithmic Game Theory〔関連URL Related URL〕



計算機システム設計論 Computer System Design　

科目コード(Course Number) 20DIFb01複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻 Departmentof Informatics 　情報基盤科学 Information Infrastructure Sciense


米田　友洋（YONEDA　Tomohiro）　五島　正裕（GOSHIMA　Masahiro）


高性能、高信頼計算機システムを設計する上で必要な (1)計算機アーキテクチャ、高性能マイクロプロセッサ、プロセ

ッサ実装技術等の技術、(2)システムの故障が及ぼす影響を

阻止し、高い信頼性を持つフォーレルトトレラントシステ

ムの設計に必要な、システム構成と回復、誤り検出、テス

ト生成、形式的検証等の技術について説明する。（講義）

This course will focus on (1) advanced computer architectures，high-end microprocessor ， implementation technologies onprocessors， and (2) fault-tolerant system architectures andtechniques for error recovery， error detection， automatic testpattern generation， and formal verification， all of which areindispensable for designing highly-reliable high-performancecomputer systems.〔到達目標 Aim〕

高性能、かつ、高信頼な計算機システムを設計する上で必

要な基盤技術を理解し、それを実現する技術の詳細を知る

ことを目的とする。

The goal of this class is that students well understand thefundamental concepts of high-performance and highly reliablecomputer systems and acquire the details of the techniques tosupport them.

2


授業の達成目標が習得できたかどうかをレポート（60％）

および授業中の質問やプレゼンテーション（40％）により

判定する。

Achievement of the aim will be assessed by reports (60%)，questions and presentations in the class (40%).


担当教員：米田友洋、五島正裕

開講日：金曜4限（14:45-16:15)授業計画：

(1-1) プロセッサアーキテクチャについての復習を兼ねて、

パイプラインやキャッシュ等の計算の高速化技術について

解説する。

(1-2) 高性能計算機の多くで採用されている並列計算機のア

ーキテクチャについて、スーパスカラプロセッサを中心と

して解説する。

(1-3) その他、計算機アーキテクチャに関する最新の技術動

向を紹介する。

(2-1) フォールト・誤り・障害、フォールトトレランスのレ

ベル等の基本概念を説明し、多重化による耐故障設計、シ

ステム再構成、回復技術について述べる。

(2-2) 回路における故障を検出するためのテスト生成アルゴ

リズムとして、DアルゴリズムとPODEMを取り上げ、アル

ゴリズムの詳細を解説する。

(2-3) 形式的設計検証の基本概念を説明し、CTLモデル検査

のアルゴリズム、およびBDDに基づくその効率的実現方法

について解説する。

Lecturers: Tomohiro Yoneda， Masahiro GoshimaSchedule: Friday， 5th slot(16:30-18:00)Contents:(1-1) Techniques to increase processor speed， e.g. pipeline andcache structures， will be explained with reviews of processorarchitecture.(1-2) Architecture of parallel computers will be explainedfocusing on superscalarprocessor architecture.(1-3) Topics of the cutting-edge technology about computerarchitecture will be introduced.(2-1) The fundamental concept about faults， errors， and failuresas well as the level of fault tolerance will be explained. Then， thefault tolerant architecture based on redundancy， and thetechniques for system reconfiguration and recovery will bediscussed.(2-2) The automatic test pattern generation problem will beexplained， and its two major algorithms， D algorithm andPODEM algorithm will be discussed.(2-3) The fundamental idea of formal verification will beexplained， and the CTL model checking algorithm and itsefficient implementation based on BDDs will be discussed.〔実施場所 Location〕


National Institute of Informatics (NII): Lecture room 1 (12F，room1212)




参考書：

米田、梶原、土屋：ディペンダブルシステム（共立出版，

2005.11）〔関連URL Related URL〕



情報通信システム論 Information and CommunicationSystems　

科目コード(Course Number) 20DIFb02複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻 Departmentof Informatics 　情報基盤科学 Information Infrastructure Sciense


福田　健介（FUKUDA　Kensuke）　計　宇生（YushengJi）　阿部　俊二（ABE　Shunji）　金子　めぐみ

（KANEKO　Megumi）


通信システムの基本原理、アルゴリズム、無線通信の基礎、

および、ネットワーク設計・運用のための性能評価手法、

モデリング手法、について説明する。（講義）

This course provides an introduction of the principle, algorithms,system architecture, wireless communications basics, andperformance evaluation methods of information andcommunication systems. (lecture)〔到達目標 Aim〕

通信システムに関する幅広い知識を身につけることで、理

論的・実践的な通信システムの諸課題に取り組むことがで

きる。

Understanding wide aspect of information and communicationsystems for tackling advanced research on theoretical andoperational issues in communication systems.〔成績評価 Grading criteria〕

授業中のQ&A (5% x 4)ならびにレポート (20% x 4)

Q&A in the class (5% x 4) and reports (20% x 4)〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：計宇生、阿部俊二、福田健介、金子めぐみ

開講日：金曜3限（13:00-14:30）授業計画：

ガイダンス：通信システムの概要 (福田; 1回)トラフィック測定・モデリング、ネットワーク科学等のネ

ットワークの解析・評価技術 (福田; 3回)トラフィックシミュレーション実験とその結果データの解

3

析方法 (阿部; 3回)ネットワークトラフィック解析、通信サービスの品質制御、

新しいネットワークアーキテクチャ (計; 4回)無線通信，無線資源割り当て，アクセスプロトコル，次世

代無線通信システムの原理 (金子; 3回)まとめ (全教員; 1回)

Lecturers: Yusheng Ji, Shunji Abe, Kensuke Fukuda, MegumiKanekoSchedule: Friday, 3rd slot (13:00-14:30)The following topics will be covered:Guidance: Overview of information and communication systems(Fukuda; 1 slot)Measurement, modeling, and analyzing Internet traffic (Fukuda; 3slots)Traffic simulation experiment and its result data analysis method(Abe; 3 slots)Network traffic analysis, QoS control, and next generationnetwork architecture (Ji; 4 slots)Basics on wireless transmission, radio resource allocation, accessprotocols and next-generation systems (Kaneko; 3 slots)Wrap-up (All professors; 1 slot)〔実施場所 Location〕





なし

Nothing〔関連URL Related URL〕



ソフトウェア工学 Software Engineering　

科目コード(Course Number) 20DIFc03複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻Department of Informatics 　ソフトウェア科学 Software Science


中島　震（NAKAJIMA　Shin）


ソフトウェアのディペンダビリティの重要性を理解し、そ

れを達成する技術アプローチの概要を学ぶことで、CPS/IoT/SoSといった新しいソフトウェア・システムで直面する課題

を考える視座を得る。講義と課題演習を組み合わせる。

Understanding the importance of software dependability, gettingfamilar with various methods to achieve requested dependabilitylevels of systems, and obtaininging basic skills necessary to studyrelated issues in new software-rich systems such as CPS, IoT, orSoS. Lectures with excersizes combined.〔到達目標 Aim〕

(1) ソフトウェアのディペンダビリティについての課題を考

えることができる。(2) 新しいソフトウェア向けの工学手法

を考えることができる。(3) 既存ディペンダビリティ技術の

適用範囲を考えることができる。


・課題演習での活動 50%、最終レポート 50%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：中島震開講日：火曜３限

授業計画：

（１）ソフトウェアのディペンダビリティ

（２〜４）ソフトウェア要求と継続運用

（５～７）形式手法と形式検証

（８～１０）ソフトウェア・テスティング

（１１～１４）機械学習ソフトウェアの品質

（１５）まとめ




日本語


参考図書：

(1) 中島震「形式手法入門」オーム社

(2) 中島震・みわよしこ「ソフト・エッジ」丸善出版

(3) Ammann・Offutt 「Introduction to Software Testing」CUP(4) Jackson 「 Software Requirements and Specifications 」Addison-Wesley(5) 東京大学教養学部統計学教室「統計学入門」東京大学出

版会

(6) 徳田・立本・小川「オープン・イノベーション・システ

ム」晃洋書房

(7) 中谷・中島「ソフトウェア工学」放送大学

(8) 高梨・福本・中島「デジタル・プラットフォーム解体新

書」近代科学社




4

確率的情報処理 Probabilistic Models inInformatics　



北本　朝展（KITAMOTO　Asanobu）


情報学において実世界のデータモデリングに重要な役割を

果す確率モデルを対象とし、確率論の基礎から応用までを

扱うとともに、確率モデルを利用するために必要な学習や

評価等の問題についても論じる。

The focus of this course is probabilistic models that playimportant roles in informatics for the modeling of real world data.This course deals from the basics to the application of probabilitytheory， and discuss important topics for using probabilisticmodels such as learning and evaluation.〔到達目標 Aim〕

確率モデルの基本的考え方を理解し、自分自身の研究課題

に確率モデルを適用できるようにすること。

To understand the basic concept of probabilistic models and usethem for student’s own research.〔成績評価 Grading criteria〕

出席（50％、質問などの形での参加も重視する）プレゼンテーション（25％）レポート（25％）

Attendance (50%，including participation to the class) Presentation (25%) Reports (25%)〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：北本朝展

開講日：水曜5限（16:30-18:00）授業計画：

（１）確率論の基礎

（２）確率モデルの概要

（３）確率モデルの学習

（４）確率モデル応用に関する輪講＋プレゼンテーション（５）レポート

Lecturer: Asanobu KITAMOTOSchedule: Wedensday， 5th slot（16:30-18:00）Contents:(1) Basics of probability theory(2) Introduction to probabilistic models(3) Learning of probabilistic models(4) Paper reading and presentation about the application ofprobabilistic models (5) Reports




英語または日本語

English or Japanese〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

特になし




ソフトウェア開発におけるモデリング Modeling inSoftware Development　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester石川　冬樹（ISHIKAWA　Fuyuki）


本講義においては、大規模かつ高品質なソフトウェアを効

率よく開発するためのモデリング技術を学ぶ。開発プロセ

スの様々な工程における活動を俯瞰しつつ，各工程にて用

いられるモデリング技術を論じる．オブジェクト指向開発

やモデル駆動開発，アジャイル開発など，様々な開発パラ

ダイムや先端トピックの議論も行う。

In this lecture course, we learn modeling techniques for efficientdevelopment of large-scale and high-quality software systems.We overview activities in various phases of development processand argue modeling techniques for each phase. We also discussvarious development paradigms, such as object-oriented, model-driven, and agile development, as well as the state-of-the-arttopics.〔到達目標 Aim〕

1. ソフトウェア開発におけるモデルの役割や様々な工程に

ついて理解する。

2. UMLを用いたオブジェクト指向モデリング技術を習得す

る。

3. モデリングに対する目的に応じた様々なアプローチにつ

いて議論する。

1. Understand roles of model and various phases in softwaredevelopment2. Learn object-oriented modeling techniques based on UML

5

3. Discuss different approaches to modeling for differentpurposes〔成績評価 Grading criteria〕

授業時間内に実施する演習および、レポート課題を通して

評価します。

Evaluate exercises during the class and reports〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：石川　冬樹

開講日：金曜2限授業計画：

第1回：ソフトウェア開発プロセス

第2回：オブジェクト指向・UML第3回：ドメイン分析

第4回：要求分析

第5回：システム分析・ロバストネス分析（１）

第6回：システム分析・ロバストネス分析（２）

第7回：中間演習

第8回：アーキテクチャ設計

第9回：詳細設計

第10回：様々なモデル（１）：形式モデル

第11回：様々なモデル（２）：ゴールモデル・アシュアラン

スモデル

第12回：様々なモデル（３）：ドメイン固有モデル

第13回：先端トピック

第14回：議論

第15回：まとめ

Lecturer: ISHIKAWA FuyukiSchedule: Friday, 2nd slotContents:1. Software Development Process2. Object Orientation / UML3. Domain Analysis4. Requirements Analysis5. System Analysis / Robustness Analysis (1)6. System Analysis / Robustness Analysis (2)7. Middle Exercise8. Architectural Design9. Detailed Design10. Various Models (1): Formal Models11. Various Models (2): Goal Models / Assurance Models12. Various Models (3): Domain-Specific Models13. Advanced Topics14. Discussion15. Summary〔実施場所 Location〕




Japanese or English


ユースケース駆動開発実践ガイド，Doug Rosenberg，三河，

船木，佐藤（訳）

他様々な書籍・論文から抜粋（講義内で指定）

Use Case Driven Object Modeling with UML: A PracticalApproach, Doug RosenbergAlso cited from various books and papers (indicated during theclass)〔関連URL Related URL〕



物理情報システムのための形式手法 Formal Methodsfor Cyber-Physical Systems　



蓮尾　一郎（HASUO　Ichiro）


情報システムの応用対象は近年急速に多様化しており，特

に物理ダイナミクスとデジタル制御が複雑に絡み合う物理

情報システムは大きな関心を集めている。代表例たる自動

車をはじめとして，物理情報システムは複雑化の一途をた

どる一方でその安全性が非常に重要であり，その安全性保

証・品質保証は社会的に重要な研究テーマである。また，

物理情報システムに現れる連続量・連続ダイナミクスや確

率，不確かさは，ソフトウェア科学の視点からも独特で興

味深い学術的チャレンジを与える。本科目では，物理情報

システムの品質保証に対して，ソフトウェア科学（特に形

式手法の数学的・論理的理論）による取り組みについてリ

レー形式で講義を行い，いくつかの具体的な先端的手法に

ついて解説する。

Application of information systems is getting rapidly diversified.A notable example is cyber-physical systems (CPS), in whichphysical dynamics and digital control closely interact with eachother. Assuring safety and quality of CPS is a research topic ofsocial impact: CPS serve a number of safety-critical applications,while the scale and complexity of CPS is growing fast. Moreover,from the academic point of view, quality assurance of CPS posesinteresting challenges on software science with their uniquefeatures such as continuous dynamics, quantitative qualitymeasures, stochastic behaviors and uncertainties. In this course,several researchers take turns to present some advancedtechniques in CPS quality assurance. These techniques originatefrom formal methods, a branch of software science wheremathematical and logical rigor is emphasized for the purpose ofquality assurance.

6


(1) 物理情報システムの品質保証について，いくつかの先端

的手法およびその理論的基盤を理解し，これらを活用する

スキルを身につけるとともに，さらなる新たな手法を創出

するための準備的能力を獲得する．

(2) いくつかの先端的手法を学ぶことによって，物理情報シ

ステムの品質保証についての俯瞰的全体像を身につける．

(3) 物理情報システムを例として，ソフトウェア科学の応用

の多様性および学術的広がりについて学ぶ．

(1) Understand some advanced techniques for quality assuranceof cyber-physical systems (CPS), as well as their theoreticalfoundation. Utilize these understandings for using the techniquesas well as creating new techniques.(2) Obtain a bird-eye picture of the field of CPS qualityassurance.(3) Come to know the diversity of application of softwarescience, as well as the width of its scientific extent, taking CPS asan example.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートによる

Based on reports〔授業計画 Lecture plan〕

Lectures are given by researchers at Global Research Center forSystems Design and Mathematics, NII. The overall course ismanaged by Ichiro Hasuo.

Contents:(1-4) Formal methods and empirical quality assurance methods(such as testing)(5-7): Hybrid system falsification and reinforcement learning (8-11): Automata with continuous values, especially timedautomata (12): Deductive verification of hybrid systems(13): Supervisory control of hybrid systems (14): Ranking supermartingales for analysis of probabilisticsystems(15): Template-based synthesis, especially for rankingsupermartingales



NII: Lecture Room 1(12F, 1212)〔使用言語 Language〕

英語限定

English Only〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

講義中に資料を配布

Handouts will be distributed during the lectures〔関連URL Related URL〕



ソフトウェア検証論 Software Verification　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester関山　太朗（SEKIYAMA　Taro）


ソフトウェアの安全性を検証する技術について講義を行う。

本講義では、特に型システムを使った、ソフトウェア全体

を網羅的・厳密的に検証する技術についての理解を深める。

This course gives a lecture on technologies for softwareverification. In particular, it introduces techniques based on typesystems, which make it possible to verify software exhaustivelyand rigorously.〔到達目標 Aim〕

ソフトウェア検証および型システムへの基礎的な理解を深

める。具体的には以下について学ぶ。 (1) プログラムとその

振る舞いに関する仕様の形式化 (2) 型による仕様の検査 (3)ソフトウェア検証手法の正しさ

lTo understand foudations of software verification and typesystems. In particular, the aim is to learn the followings: (1)Formalization of programs and their specifications. (2)Mechanisms of specification checking by types. (3) Correctnessof software verification.〔成績評価 Grading criteria〕

レポートおよび講義中に確認した理解度から総合的に判断

する。

Achievement of the aims will be assessed by reports and thediscussion in the class.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：関山太朗

開講日：金曜5限

Lecturer: Taro SekiyamaSchedule: Friday, 5th slot

授業計画 / Contents:

1. Role of types for software safety2. The simply-typed lambda calculus3. Applied simply-typed lambda calculus4. System F5. Dependent types6. Lambda-omega7. Lambda-cube8. Resource usage management by type systems

7






(1) Types and Programming Languages. (2) Advanced Topics inTypes and Programming Languages. (3) Fornmal Semantics ofProgramming Languages.〔関連URL Related URL〕



メディア処理応用 Applications of MultimediaProcessing　

科目コード(Course Number) 20DIFd03複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻 Departmentof Informatics 　情報メディア科学 Multimedia Information Science


杉本　晃宏（SUGIMOTO　Akihiro）　佐藤　いまり（SATO　Imari）　後藤田　洋伸（GOTODA　Hironobu）　Zheng Yin

Qiang


メディア処理の応用例として、特に、視覚情報と密接に関

わりを持った画像メディアに関して、その処理、解析、加

工・編集、呈示のための技術を学ぶ。具体的には、コンピ

ュータ・ビジョンによる画像からの３次元情報獲得、コン

ピュータ・グラフィックスによる画像生成などについて、

実装可能なアルゴリズムを交えて講究する。さらに、これ

らを組み合せた高度な画像加工技術 (computationalphotography, inverse rendering 等)の基本的概念や方法論につ

いても講究する。

As an application of media processing technologies, this coursefocuses on image media and gives the overview of latest topicson image processing, analysis, editing, and visualization. Thetopics include (i) 3D information reconstruction from imagesusing computer vision techniques, and (ii) realistic visualizationof 3D information using computer graphics techniques.Computational photography and inverse rendering are alsodiscussed which are developed by combining computer visionand computer graphics techniques.〔到達目標 Aim〕

コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスに関

する基本的な概念とアルゴリズムを習得し、それらを自ら

が活用できるようになる。

The course objective is not only to learn but also to use basicconcepts and algorithms in computer vision and computergraphics.


授業の達成目標に達しているかどうかをレポートによって

評価する。また、授業の出席態度も加味する。

Evaluation on whether the course objective has been achieved isbased on submitted class reports. Additionally, active attitudes toparticipate in discussion during the class may be taken intoconsideration.〔授業計画 Lecture plan〕

開講日：水曜4限（14:45-16:15)

各回の講義後、90分以上の復習が必要である。

授業計画：

１．オリエンテーション、画像メディアの位置づけ

２．撮像系のモデル

３．ステレオ視

４．カメラ位置推定

５．パラメータ推定のロバスト化

６．時系列画像からの3次元情報の復元

７．３次元情報の復元技術の新進歩

８．コンピュータビジョンとコンピュータグラフィクスの接点

９．イメージベースドモデリング＆レンダリング

１０．色情報に基づくコンピュータビジョン

１１．コンピューテーショナルフォトグラフィ

１２．局所照明モデル

１３．大域照明効果のシミュレーション

１４．コンピュータグラフィックス技術の現状

１５．総合討論

Schedule: Wedensday, 4th slot（14:45-16:15)

After each lecture, review is required for more than 90 min.

Contents:1. Introduction to image media2. Camera model for capturing images3. Stereo vision4. Camera pose estimation5. Robust parameter estimation6. 3D reconstruction from image sequence7. Recent trends in 3D reconstruction8. Inverse rendering: converging computer vision and computergraphics9. Image-based modeling and rendering10. Color and hyperspectral analysis11. Computational photography12. Local reflection models13. Simulating global illumination14. The state-of-the-arts on computer graphics technologies15. Discussion on computer vision and computer graphicstechnologies

8






なし




インタラクティブメディア Interactive Media　

科目コード(Course Number) 20DIFd04複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻 Departmentof Informatics 　情報メディア科学 Multimedia Information Science


山岸　順一（YAMAGISHI　Junichi）　新井　紀子（ARAI　Noriko）　相原　健郎（AIHARA　Kenro）　Yu, Yi


本講義では、人間と情報システム、および、人間同士のイ

ンタラクションについて扱う。具体的には、モデリング、

設計方法、評価法、機械学習、音声科学など基礎的な手法

の解説から、音声対話、情報検索、読解問題といった具体

的な応用例を実践として紹介する。

In this course, we will explain human interaction withinformation system and human interaction with human. We firstexplain basic fundamental concepts and techniques such as userhebavior modeling, design method, evaluation method, machinelearning, speech science, multimedia retrieval. We then elaboratepractical applications such as spoken dialogue system, cross-modal retrieval system, and reading comprehension problem.〔到達目標 Aim〕

人間と情報システム、および人間同士のインタラクション

におけるメディアの役割について理解すること。

Understanding for the role of media for human-machine andhuman-human interaction.〔成績評価 Grading criteria〕

講義への出席とレポートにより評価する。

Achievement of the aim will be assessed by the attendance in theclass and a report.


担当教員：山岸順一、新井紀子、相原健郎、Yi YULecturer: Junichi Yamagishi， Noriko Arai， Kenro Aihara， YiYU

開講日：火曜3限（13:00-14:30）Schedule: Tuesday， 3rd slot（13:00-14:30）

Contents授業計画：

相原　准教授(Assoc. Prof. Aihara)：インタラクションとは

・インタラクション入門

Introduction to interaction ・インタラクティブシステム

Interactive system ・ユーザビリティ評価

Usability evaluation・ユーザ中心の設計、ユーザモデリング

User-centered design and user modeling

山岸　准教授(Assoc. Prof. Yamagishi)：音声インタラクショ

ンの要素技術

・音声科学

Speech science ・深層学習入門

Introduction to deep learning ・音声認識

Speech recognition ・音声合成

Speech synthesis

ユイ　助教(Assistant Prof. YU )：マルチメディア情報検索の

要素技術

・マルチメディア情報検索

Multimedia Information retrieval ・マルチモーダル深層学習

Multi-modal deep learning ・テキストと画像間のクロスモーダル検索

Cross-modal Retrieval between text and image・オーディオと歌詞間のクロスモーダル検索

Cross-modal Retrieval between audio and song lyrics

新井　教授（Prof. ARAI) ・人間とAIの類似点と相違点（その１）

The possibilities and the limitation of AI (1)・人間とAIの類似点と相違点（その２）

The possibilities and the limitation of AI (2)・人の読解診断に関する話題

How can we measure the reading skills〔実施場所 Location〕


9




教科書:なし

参考書:必要に応じて指定する

Textbooks:NoneReferences:References will be introduced as necessary.〔関連URL Related URL〕



知識共有システム Knowledge Sharing System　

科目コード(Course Number) 20DIFe03複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻Department of Informatics 　知能システム科学 Intelligent Systems Science

学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester武田　英明（TAKEDA　Hideaki）


本講義ではインターネットを通じて知識共有を実現するた

めの技術の基礎と応用について学習する。基礎的な技術と

してセマンティックWeb、オントロジー、社会ネットワーク

の分析を取り上げる。

Firstly the concept of knowledge sharing is identified. Then keytechniques are introduced; Semantic Web， Ontology and Socialnetwork analysis.〔到達目標 Aim〕

基本概念の理解と個別の技術の習得

Understanding of the basic concept and individual techniques〔成績評価 Grading criteria〕

出席、授業中の小リポート、最終リポートからの総合評価

Evaluation by attendance rate， mini reports and the final report〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：武田英明

開講日：月曜6限（18:15-19:45）授業計画：

(1) 情報・コミュニケーション活動 (2) 知的情報統合 (3) セマンティックWeb (4) オントロジー (5) 記述論理 (6) 社会ネットワークの分析

Lecturers: Hideaki Takeda

Schedule: Monday， 6th slot（18:15-19:45）Contents:(1) Introduction: Information and Communication Activities(2) Intelligent Information Integration(3) Semantic Web(4) Ontology(5) Description Logis(6) Social network Analysis〔実施場所 Location〕





教科書:なし

参考書:Linked Data: Webをグローバルなデータ空間にする仕

組み: トムヒース，クリスチャンバイツァー (近代科学社）

Textbooks:Nothing References:Linked Data: Evolving the Web into a Global DataSpace: Tom Heath ，Christian Bizer〔関連URL Related URL〕



ヒューマンエージェントインタラクション Human-Agent Interaction　



山田　誠二（YAMADA　Seiji）


HAI（ヒューマンエージェントインタラクション）につい

て、その基礎概念、方法論、応用例について説明、議論する。

This course will introduce fundamental concepts ，

methodologies， and applications of HAI.〔到達目標 Aim〕

HAIの目的を理解し、その要素技術である人工知能、ヒュー

マンロボットインタラクションなどについてHAIに関連する

先端的知識を習得する。

Understanding HAI's purpose ， and acquiring advancedknowledge of AI， Human-Robot Interaction related to HAI.

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授業の達成目標に達しているかどうかをレポート、輪講お


Achievement of the aim will be assessed by questions in theclass， a report and presentation.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：山田誠二

開講日：月曜1限(9:00-10:30)授業計画：

(1) HAIの目的、背景、関連する研究分野について説明する。

さらに、HAIにおける重要概念である、相互適応、適応ギャ

ップなどについて説明する。

(2) 人間と擬人化エージェント間のインタラクション設計に

ついて、研究例を紹介しながら説明し、議論を行なう。

(3) 人間とロボット間のインタラクション設計について、研

究例を紹介しながら説明し、議論を行なう。特に、ロボッ

トの外見の設計論、ロボットの外見と機能の関係について

議論する。

(4) エージェントが介在する人間同士のインタラクションの

設計について、研究例を基に解説する。

Lecturers: Seiji YamadaSchedule: Monday， 1st slot(9:00-10:30)Contents:(1) Explaining purpose， background and related research fieldsof HAI. Furthermore explaining significant concepts， mutualadaptation， adaptation gap in HAI.(2) Explaining and discussing interaction design of a human and alife-like agent by showing research examples.(3) Explaining and discussing interaction design of a human and arobot by showing research examples. Particularly explainingdesign of robot's appearance and relationship between theappearance and the function.(4) Explaining and discussing agent-mediated communicationbetween humans by showing research examples.〔実施場所 Location〕


National Institute of Informatics (NII): Lecture room 1 (12F，room1212)




教科書:なし

山田誠二（監著）『人とロボットの＜間＞をデザインする』，

東京電機大学出版局 (2007)

nothing〔関連URL Related URL〕



クラスター分析 Cluster Analysis　



Michael Houle


本講義では、知識発見のためのクラスター分析のテーマを

取り巻く理論上、実用上の問題を扱う。アプリケーション

やサポートに必要なデータ構造とともに、クラスタ化戦略

を比較再検討する。特に、検討するさまざまな手法のスケ

ーラビリティと適用可能性に関するデータ表現の含意とア

ルゴリズム的設計選択に注目する。

This course deals with the theoretical and practical issuessurrounding the topic of cluster analysis for knowledge discovery.A comparative review of clustering strategies will be presented,as well as their applications， and the data structures needed tosupport them. Particular attention will be given to theimplications of data representations and algorithmic designchoices on the scalability and applicability of the variousapproaches studied.〔到達目標 Aim〕

クラスター分析を取り巻く主要問題、特に、実装に関する

問題を理解すること。最新の手法に精通すること。クラス

タ化戦略のスケーラビリティと効果を評価する能力を身に

つけること。

An understanding of the main issues surrounding cluster analysis,particularly as regards implementation. Familiarity with state-of-the-art methods. The ability to assess the scalability andeffectiveness of clustering strategies.〔成績評価 Grading criteria〕

授業参加、レポート、プレゼンテーションを基に評価する。

Assessment based on class participation, reports, andpresentations.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：Michael Houle開講日：木曜4限（14:45-16:15)授業計画：

(1) クラスタリングvs 分類

(2) 特徴、類似、および検索

(3) スケーラビリティと次元のコース

(4) クラスター化戦略の概要

(5) 分割型クラスタリング

(6) 階層型手法

(7) 格子に基づく手法

(8) モデルに基づく手法

(9) 密度に基づく手法

11

(10) 共有近傍手法

(11) サブスペース　クラスタリング

(12) その他のクラスタリング戦略

(13) アプリケーション：外れ値検出

(14) アプリケーション：特徴選択

(15) その他のアプリケーション

Lecturers: Michael HouleSchedule: Thursday， 4th slot（14:45-16:15)Contents:(1) Clustering versus classification. (2) Features， similarity and search. (3) Scalability and the curse of dimensionality. (4) Overview of clustering strategies. (5) Partitional clustering. (6) Hierarchical methods. (7) Grid-based methods. (8) Model-based methods. (9) Density-based methods. (10) Shared-neighbor methods. (11) Subspace clustering. (12) Other clustering strategies. (13) Application: outlier detection. (14) Application: feature selection. (15) Other applications.〔実施場所 Location〕



英語

English〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

教科書:なし

参考書:論文

Textbooks: None. References: Research papers.〔関連URL Related URL〕



知的ユーザインターフェース Intelligent UserInterfaces　



Helmut Prendinger（ヘルムト　プレンディンガー）


知的システムならびにインターフェイスについて学ぶ。

We will study a selection of intelligent systems and interfaces.〔到達目標 Aim〕

Understanding an important field at the intersection of Human-Computer Interaction and Artificial Intelligence〔成績評価 Grading criteria〕

Contribution in class and presentation of a paper， or thestudent’s own research (if relation to course can be established)〔授業計画 Lecture plan〕

Lecturers: Helmut PrendingerSchedule: Monday, 2nd slot（10:45-12:15）〔実施場所 Location〕



英語


Textbooks:Conference proceedings of IUI， AAMAS， etc.〔関連URL Related URL〕



コミュニケーション環境論 CommunicationEnvironments　



坊農　真弓（BONO　Mayumi）


我々は対面した環境のみならず，携帯電話を介した環境，

インターネットを介した環境において，人々と様々な情報

をやり取りし，人と人との関係を構築している．本講義は，

このような我々の日常における「コミュニケーション環境」

を議論するために，関連する従来研究の多様性とその方法

論について包括的に解説する．

12

We exchange various kinds of information and establish humanrelationships not only in face-to-face conversation but also in talkvia mobile phone， internet environment， and so on. This coursedescribes a diversity of communication studies and themethodologies to discuss about communication environments(hereinafter called ‘CE’) in our daily lives.〔到達目標 Aim〕

コミュニケーション研究において提案される様々な方法論

と理論的背景及びその応用を理解し，情報学における自ら

の研究と興味の位置づけを明確にする．

The aims of this course are to understand methodologies，theoretical backgrounds and the applications in communicationstudies， and to make clear a position of your own researchproject and interest in informatics.〔成績評価 Grading criteria〕

評価：15～20分の発表(50%)，授業への積極的な参加(50%)

Grading: 15-20 minute class presentation (50%)， Contributionsto the class (50%).〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：坊農真弓

開講日：水曜3限（13:00-14:30）授業計画：

第1回：オリエンテーション

第2回～第4回：心理学からみたコミュニケーション環境

第5回～第7回：言語学からみたコミュニケーション環境

第8回～第10回：手話学からみたコミュニケーション環境

第11回～第13回：情報学からみたコミュニケーション環境

第14回～第15回：発表と議論

Lecturers: Mayumi bonoSchedule: Wednesday， 3rd slot（13:00-14:30）Contents:Orientation(1st class)CE from the perspectives of Psychology (2nd - 4th)CE from the perspectives of Linguistics (5th - 7th)CE from the perspectives of Sign language studies (8th - 10th)CE from the perspectives of Informatics (11th - 13th)Presentations and Discussions (14th - 15th)〔実施場所 Location〕





教科書:適宜資料を配布

参考書:坊農・高梨共編/人工知能学会編(2009)『知の科学　

多人数インタラクションの分析手法』オーム社

Textbooks:Copies of relevant material (papers， chapters， etc.)are distributed to students during the class〔関連URL Related URL〕



経済物理学 Econophysics　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester水野　貴之（MIZUNO　Takayuki）


ビッグデータやシミュレーションを用いた社会現象の解明

は、情報学のみならず経済学や物理学の重要なテーマであ

る。本講義では、情報学者のための、マクロ経済学や計量

経済学、統計物理学の基本的な概念や分析手法、分析結果

の解釈を学ぶ。

You can learn the basic concepts and analysis techniques formacroeconomics， econometrics， and statistical physics to beuseful in information science. I will explain the Big data andmodeling for social phenomena.〔到達目標 Aim〕

経済物理学における基礎的な分析手法の習得

Acquirement of fundamental analytical techniques inEconophysics〔成績評価 Grading criteria〕

授業の達成目標に達しているかどうかをレポート。輪講お


Achievement of the aim will be assessed by questions in theclass， a report and presentation.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：水野貴之

開講日：月曜5限（16:30-18:00）授業計画：

(1)経済物理学とは

(2)株価の経済物理学

(3)財の経済物理学

(4)企業成長の経済物理学

(5)空間経済の経済物理学

(6)経済ネットワーク

(7)計算社会科学

Lecturers: Takayuki MizunoSchedule: Monday， 5th slot(16:30-18:00)Contents:(1) Introduction to Econophysics

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(2) Financial Market Complexity(3) Econophysics of Product Markets(4) Statistical law of firm growth and its modelling(5) Spatial Econophysics(6) Economic and Social Networks(7) Computational Social Science〔実施場所 Location〕



日本語


参考書：




データマイニング Data mining　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester杉山　麿人（SUGIYAMA　Mahito）


データマイニングに関して、基礎理論から実践的手法まで

を学ぶ

This course introduces data mining from theory to practice.〔到達目標 Aim〕

データマイニングの理論，アルゴリズム，評価の理解

Understanding data mining theories, algorithms, and evaluation.〔成績評価 Grading criteria〕

レポート及び発表

Achievement of the aim will be assessed by reports andpresentations.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：杉山麿人

開講日：金曜3限（13:00-14:30）授業計画：

(1) パターンマイニングに代表されるデータマイニング技術

について学ぶ

(2) クラス分類，クラスタリング，特徴選択などの機械学習

手法について学ぶ

(3) 統計的仮説検定などの統計的手法について学ぶ

Lecturer: Mahito Sugiyama

Schedule: Friday, 3rd slot (13:00-14:30)Contents:(1) We study data mining techniques such as pattern mining.(2) We study machine learning methods including classification,clustering, and feature selection.(3) We study statistical inference methods such as hypothesistesting.〔実施場所 Location〕


National Institute of Informatics (NII): Lecture room 1 (12F,room1212)〔使用言語 Language〕



教科書：なし

参考書：M. J. Zaki and W. Meira Jr.: Data Mining and Analysis.Cambridge University Press (2014)Textbooks: NoneSuggested readings: M. J. Zaki and W. Meira Jr.: Data Miningand Analysis. Cambridge University Press (2014)〔関連URL Related URL〕



認知ロボティクス Cognitive Robotics　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester村田　真悟（MURATA　Shingo）


認知ロボティクスとは，認知神経科学・ロボティクス・機

械学習等の観点を融合することで，構成論的に人間の知能・

認知メカニズムについて理解することを目指す研究分野で

ある。本講義では特に，その基礎概念や方法論，実際の研

究例について解説する。また，Robot Learningや計算論的精

神医学といった関連分野についても概説する。

Cognitive robotics tries to synthetically understand the humanintelligence and cognitive mechanisms by integrating theperspective of cognitive neuroscience, robotics, and machinelearning. This course introduces its fundamental concepts,methodologies, and recent research topics. Related research fieldssuch as robot learning and computational psychiatry are alsobriefly introduced.〔到達目標 Aim〕

認知ロボティクスの基礎概念や方法論，実際の研究例につ

いて理解することを目的とする．

14

This course aims to understand the fundamental concepts,methodologies, and recent research topics of cognitive robotics.〔成績評価 Grading criteria〕

中間レポート（40%），最終レポート（40%)，輪講（20%）

Intermediate Report (40%), Final Report (40%), and PaperReading/Presentation (20%)〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：村田真悟

開講日：火曜4限授業計画：

1．イントロダクション

2．認知ロボティクスと関連分野の歴史

3．機械学習：教師あり学習，教師なし学習，強化学習

4．ニューラルネットワークI：基礎

5．ニューラルネットワークII：深層学習

6．認知ロボティクスI：模倣

7．認知ロボティクスII：言語

8．認知ロボティクスIII：道具身体化

9．認知ロボティクスIV：コミュニケーション

10．認知ロボティクスV：その他

11．関連分野I：Robot Learning12．関連分野II：計算論的精神医学

13．輪講I14．輪講II15．まとめと議論

Lecturer: Shingo MurataSchedule: Tuesday, 4th slotContents:1. Introduction2. History of Cognitive Robotics and Related Research Fields3. Machine Learning: Supervised Learning, UnsupervisedLearning, and Reinforcement Learnnig4. Neural Networks I: Basics5. Nueral Networks II: Deep Learning6. Cognitive Robotics I: Imitation7. Cognitive Robotics II: Language8. Cognitive Robotics III: Tool-Body Assimilation9. Cognitive Robotics IV: Communication10. Cognitive Robotics V: Other Topics11. Related Research Field I: Robot Learning12. Related Research Field II: Computational Psychiatry13. Paper Reading/Presentation I14. Paper Reading/Presentation II15. Summary and Discussion〔実施場所 Location〕




Japanese or English


教科書：特になし

参考図書：

J. Tani, Exploring Robotic Minds: Actions, Symbols, andConsciousness as Self-Organizing Dynamic Phenomena, OxfordUniversity Press, 2016.A. Cangelosi & M. Schlesinger, Developmental Robotics: FromBabies to Robots, MIT Press, 2015.

Textbooks: NoneReferences:J. Tani, Exploring Robotic Minds: Actions, Symbols, andConsciousness as Self-Organizing Dynamic Phenomena, OxfordUniversity Press, 2016.A. Cangelosi & M. Schlesinger, Developmental Robotics: FromBabies to Robots, MIT Press, 2015.〔関連URL Related URL〕



情報検索 Information Retrieval　

科目コード(Course Number) 20DIFf02複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　情報学専攻Department of Informatics 　情報環境科学 Information Environment Science


神門　典子（KANDO　Noriko）


テキスト情報を対象とした情報検索の理論、検索モデル、

言語横断検索、多言語情報アクセス、システム指向及び利

用者指向の評価手法等について、基礎、応用、課題、展望

を考究する。

Principles and methods of information retrieval. An examinationof the central concept in Information Retrieval, methods,consideration for the relationship to user's context, retrievalpurpose, task and need as well as characteristic of informationobjects.〔到達目標 Aim〕

詳細は初回講義で案内予定

Details will be given in the first lecture〔成績評価 Grading criteria〕


Details will be given in the first lecture〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：神門　典子

開講日：水曜4限授業計画：


Lecturer: KANDO NorikoSchedule: Wednesday, 4th slot

15

Contents:Details will be given in the first lecture〔実施場所 Location〕






Details will be given in the first lecture〔関連URL Related URL〕



16

モデリング科学概論Ⅰ Introduction to StatisticalModeling Ⅰ　

科目コード(Course Number) 10SMS001複合科学研究科 School of Multidisciplinary Sciences 　複合科学研究科共通 Common Subjects ofMultidisciplinary Sciences 　複合科学研究科共通 Common Subjects of Multidisciplinary Sciences

学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester南　和宏（MINAMI　Kazuhiro）


実社会から得られるデータは多様で複雑であり、時間とと

もに特性が推移し、データ量も巨大化する。このようなデ

ータに対しては博物学的に対処するのではなく、情報源の

基本的特性を明らかにし、モデル化に基づく有効な解析法

を構築することが求められている。

本講座では代表的な分析手法である回帰分析に焦点を合わ

せ、その枠組みを規定する古典的推論手法と代表的な統計

モデルを扱う。（講義）

Since data obtained from the real world are huge and diverse, it isimportant to establish a set of analytic methods based onstatistical modeling, which enables us to capture basiccharacteristics of such big data. In this course, we study variousstatistical models along with classical inference techniques withinthe framework of regression analysis.〔到達目標 Aim〕

線形システムのモデリングと解法アルゴリズムの習得をめ

ざす。

To learn modeling and methodology for linear systems with basisof statistics.〔成績評価 Grading criteria〕

出席、並びに、課題リポート等を総合的に判断して評価する。

Evaluation is based on attendance and reports.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：南　和宏

開講日：木曜日3時限（13:00～14:30）授業計画：

１．統計科学の基礎とベイズ統計

　(1) 確率過程と分布モデル　(2) ベイズ統計と適用

２．推定統計

　(1) 尤度

　(2) 仮説検定

３．統計モデル　

　(1) 線形回帰モデル

　(2) 非線形回帰モデル

　(3) マルコフ過程

Lecturer: Kazuhiro MinamiSchedule: Thursday， The 3rd Class period (13:00-14:30)Contents:1. Baysian approach with basis of statistics

(1) Stachastic processes and models(2) Bayes' theorem and the applications 2. Statistical inferences(1) Likelihood(2) Estimation and Hypothesis Testing3. Statistical models(1) Linear Regression Models(2) Nonlinear Regression Models(3) Stochastic Models


統計数理研究所 3階セミナー室4（D312B）

ISM 3rd Floor Seminar Room 4 (D312B)〔使用言語 Language〕



教科書：Statistical Models (Cambridge Series in Statistical andProbabilistic Mathematics)参考書：Statistical Models: Theory And Practice (CambridgeUniversity Press)

Textbooks: Statistical Models (Cambridge Series in Statisticaland Probabilistic Mathematics)References: Statistical Models: Theory And Practice (CambridgeUniversity Press)〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：

キーワード：データサイエンス

Assignment: Pre-requisites: Keyword: Data Science

モデリング科学概論Ⅱ Introduction to StatisticalModeling Ⅱ　





統計モデルに関する基本事項として、尤度と最尤法、AICなどの情報量規準、推定や予測、ベイズ統計とマルコフ連鎖

モンテカルロ法(MCMC)の初歩、などに関する講義を行う。

1

The lectures cover fundamental concepts about statisticalmodeling such as likelihood， maximum likelihood method， AICand other information criterions ， statistical inference andprediction, Bayesian statistics and MCMC.〔到達目標 Aim〕

最尤法、情報量規準、ベイズ推定、階層モデル、モデル診

断、等々の、統計モデルに関する基礎的概念の習熟を図る。

統計を専門としない人にこうした事項について尋ねられた

時に、納得してもらう回答をできるくらいの理解を目標と

する。

This course aims at understanding basic concepts about statisticalinferences and statistical modeling. Understanding should be notjust to know but to be able to explain what are these to end usersof statistics.〔成績評価 Grading criteria〕

演習(30%)、小試験(30%)、課題リポート(40%)から評価する。

Evaluation is based on excercies (30%), examination (30%) andreports (40%).〔授業計画 Lecture plan〕

1. 講義の概要と基礎的な準備（確率変数、確率分布など）

2. 一般化線形モデルと尤度・最尤法

3. 一般化線形モデルと最尤法・情報量規準

4. 情報量規準の数理的背景 15. 情報量規準の数理的背景 26. 時系列モデルの初歩 7. 空間モデル1 クリギング

8. 空間モデル2 ポアソン点過程

9. 空間点モデル3 クラスター点過程とモーメント法

10. 方向統計モデル

11. ベイズ推定

12. マルコフ連鎖モンテカルロ法

13. 階層モデル114. 階層モデル215. 補足と小試験

1.Introduction and basic concepts about probability and statistics(e.g. random variables，probability distribution)2.Generalized linear model and maximum likelihood method3.Generalized linear model, maximum likelihood method andinformation criterion4. Mathematical background about information criterion 15. Mathematical background about information criterion 26. Introductory time-series model7. Spatial model 1: kriging8. Spatial model 2: Poisson process9. Spatial model 3: cluster processes10. Circular statistics11. Introduction to Bayesain statistics12. Introduction to Markov chain Monte Carlo13. Hierarchical model 114. Hierarchical model 215. Examination



The Institute of Statistical Mathematics, Tachikawa〔使用言語 Language〕



教科書：

特になし

参考書：

島谷健一郎著.「フィールドデータによる統計モデリングと

AIC」. 近代科学社.小西貞則・北川源四郎著.「情報量規準」. 朝倉書店.

Textbooks:NoneReferencesKonishi S. and Kitagawa G. Information Critera abd StatisticalModeling. Springer.〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



データ科学概論Ⅰ Introduction to StatisticalData Science Ⅰ　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester前田　忠彦（MAEDA　Tadahiko）


広く諸科学において用いられる様々なデータ取得法と実践

的なデータ解析の方法について講義を行う。また、統計解

析ソフトウェアRあるいはSASなどを用いたデータ解析の実

習を行う。

This course deals with various data collection methods andpractical data analysis methods widely applied in scientificinvestigation and research, involving practices using statisticalsoftware R, SAS, etc.

2


・実践的なデータ解析の方法，特に多変量データ解析の方

法について理解し、説明することができる

・RあるいはSAS等のデータ解析ソフトウェアを用いたデー

タ解析を行うことができる

The goals of this course are (1) To understand and explainpractical methods of data analysis, especially multivariate dataanalysis, for scientific investigation and research. (2) To apply thedata analysis methods using statistical analysis software such asR or SAS.〔成績評価 Grading criteria〕


・出席と授業で行う課題報告における達成度：50%・レポート：50%

Your overall grade in the class will be decided based on thefollowing:(1) Attendance and presentations in classes (All participantsshould have presentations for given tasks): 50%(2) Term-end paper: 50%


1. オリエンテーション

2. 講義「様々なリサーチ・デザイン」

3. 講義「社会調査のサンプリング(I)」4. 講義「社会調査のサンプリング(II)」5. 講義・演習1　「記述統計とグラフィックス」

6. 講義・演習2　「相関と連関，回帰」

7. 講義・演習3　「代表値に関する1標本・2標本検定」

8. 講義・演習4　「検出力とサンプルサイズの設計」

9. 講義・演習5　「回帰分析(I)　基礎」

10. 講義・演習6　「回帰分析(II)　発展的モデル」

11. 講義・演習7　「多変量データ解析(I)　外的基準がある場

合の方法」

12. 講義・演習8　「多変量データ解析(II)　外的基準がない場

合の方法」

13. 講義・演習9　「多変量データ解析(III)　その他の方法」

14. 講義・演習10　「多変量データ解析(IV) 発展的なモデル」

15. 補足とまとめ

Contents:1. Guidance2. Various Research Designs3. Survey Sampling in Social Research (1)4. Survey Sampling in Social Research (2)5. Descriptive Statistics and Graphics6. Correlation, Association, and Regression 7. One-sample and Two-sample test on means and averages 8. Power and Sample Size Calculation9. Regression Analysis (1) Basics10. Regression Analysis (2) Extensions11. Multivariate Data Analysis (1) Methods with criterionvariables12. Multivariate Data Analysis (2) Methods without criterion

variables13. Multivariate Data Analysis (3) Some other methods 14. Multivariate Data Analysis (4) Advanced models15. Addendum and Course summary〔実施場所 Location〕

統計数理研究所セミナー室4The Institute of Statistical Mathematics Seminar Room 4〔使用言語 Language〕

日本語


参考書

Dalgaard, P. (2008). Introductory Statistics with R, 2nd edn.Springer.（邦訳：岡田昌史監訳，Rによる医療統計学，丸善

出版，2017年）

Rencher, A. C. (2012) Methods of Multivariate Analysis, 3rd ed.Wiley

References:Dalgaard, P. (2008). Introductory Statistics with R, 2nd edn.Springer.Rencher, A. C. (2012). Methods of Multivariate Analysis, 3rd ed.Wiley〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



データ科学概論Ⅱ Introduction to StatisticalData Science Ⅱ　





統計モデル、尤度と最尤法、エントロピーと情報量、赤池

情報量規準、モデル評価などの情報量統計学のトピックを

中心に講義を行う。

The lectures are centered around information theory andstatistics， covering statistical models， likelihood， maximumlikelihood method， entropy and information quantity， Akaikeinformation criterion， and model evaluation.

3


統計的推測や統計モデルに関する基礎的概念を学ぶ。

一般化線形モデルから始め、変数選択やモデル評価などの

数理並びに実践的学習を行う。

後半は、時間や空間を伴うデータのモデリングや、観察モ

デル等の最近の研究事例も扱う。

This course aims at understanding basic concepts about statisticalinferences and statistical modeling.For the earlier part ， using generalized linear models ，mathematical background and practical utility about informationcrieterion such as AIC and BIC are lectured. Later， models areadvanced to time-series and spatial modeling.We also select couple of recent issues.〔成績評価 Grading criteria〕


・出席と授業で行う課題報告における達成度：50%・レポート：50%

Your overall grade in the class will be decided based on thefollowing:(1) Attendance and presentations in classes (All participantsshould have presentations for given tasks): 50%(2) Term-end paper: 50%〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：足立淳（島谷健一郎）

1. 講義の概要と基礎的な準備（確率変数、確率分布など）

2. 一般化線形モデルと尤度・最尤法

3. 一般化線形モデルと最尤法・情報量規準[1]4. 一般化線形モデルと最尤法・情報量規準[2]5. 一般化線形モデルと最尤法・情報量規準[3]6. 情報量規準の数理的背景[1] AIC7. 情報量規準の数理的背景[2] AIC， TIC8. 情報量規準の数理的背景[3] BIC9. 情報量規準とブートストラップ

10. 時系列モデル

11. 空間明示モデル

12. 観察モデルとシステムモデル

13. 研究事例114. 研究事例215. 統計モデルとデータの科学の最近の動向

Lecturer: Jun ADACHI (Kenichiro SHIMATANI)Contents:1.Introduction and basic concepts about probability and statistics(e.g. random variables，probability distribution)2.Generalized linear model， likelihood， maximum likelihoodmethod3.Generalized linear model， maximum likelihood method，information criterion [1]4.Generalized linear model， maximum likelihood method，information criterion [2]5.Generalized linear model， maximum likelihood method，

information criterion [3]6.Mathematical background about information criterion [1] AIC7.Mathematical background about information criterion [2] AICand TIC8.Mathematical background about information criterion [2] BIC9. Information criterions and bootstrap methods10.Time-series models11.Spatially explicilit models12.Observation model and system model13.Recent studies [1]14.Recent studies [2]15. Recent developments around statistical modeling and scienceof data〔実施場所 Location〕

統計数理研究所セミナー室8

The Institute of Statistical Mathematics Seminar Room 8〔使用言語 Language〕

日本語


教科書：

特になし

参考書：

島谷健一郎著.「フィールドデータによる統計モデリングと

AIC」. 近代科学社.小西貞則・北川源四郎著.「情報量規準」. 朝倉書店.坂元慶行・石黒真木夫・北川源四郎著. 「情報量統計学」.共立出版.

Textbooks:NoneReferences:Konishi S. and Kitagawa G. Information Critera abd StatisticalModeling. Springer.Sakamoto Y. Ishiguro M. and Kitagawa G. Akaike InformationCriterion Statistics. Kluwer Academic Publishers.〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



4

推測数理概論Ⅰ Introduction to StatisticalInference Ⅰ　





・講義

・統計的推測理論を理解するために必要な確率論の基本を

学ぶ

・Lecture・To learn basics of probability theory needed to understandstatistical inference.〔到達目標 Aim〕

・確率論の基本的な概念を説明することができる

・To be able to explain basic concepts of probability theory〔成績評価 Grading criteria〕

・毎回のレポート 100%・Reports in each classes 100%〔授業計画 Lecture plan〕

講義

第 1 回〜第 2 回「確率の基礎」

第 3 回〜第 5 回「分布関数と期待値」

第 6 回〜第 7 回「分布族」

第 8 回〜第10回「多次元の確率変数」

第11回〜第13回「統計量と標本分布」

第14回〜第15回「データの縮約」

Lecture1st - 2nd "Basics of Probability"3rd - 5th "Distribution Functions and Expectations"6th - 7th "Families of Distributions"8th - 10th "Multiple Random Variables"11th - 13th "Statistics and Sampling Distributions"14th - 15th "Data Reduction"〔実施場所 Location〕





参考図書：

・Casella and Berger "Statistical Inference", 2nd Ed. Duxbury(2002)・竹村彰通『現代数理統計学』創文社 (1991)・吉田朋広『数理統計学』朝倉書店 (2006)・伊藤清三『ルベーグ積分入門』裳華房 (1938)・船木直久『確率論』朝倉書店 (2004)〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



推測数理概論Ⅱ Introduction to StatisticalInference Ⅱ　





統計的推測理論の全体にわたって，それらの基本的な考え

方と数理についての講義を行う．具体的には，確率論の復

習，統計的推定理論，仮説検定論，決定理論，漸近理論な

どを扱う．

The lectures in this subject explore fundamental concepts relatingto theories of statistical inference. More specifically, the subjectcovers the fundamentals of probability theory, theory of statisticalestimation and hypothesis testing, asymptotic theory, linearmodels and so on.〔到達目標 Aim〕

推測数理概論Ⅰ，Ⅱを通して，統計的推測理論の全体にわ

たる基本的な考え方とその数理を習得する．とくに後期の

推測数理概論Ⅱにおいては，統計的推定理論，仮説検定論，

漸近理論などを理解する．

Introduction to Statistical Inference I and II aim at an overview ofthe theory of statistical inference. The second half II is devoted totheory of statistical estimation and hypothesis testing, asymptotictheory and so on.〔成績評価 Grading criteria〕

各回，授業範囲に対応する参考書の演習問題から宿題を課

す．出席，リポートを総合して評価する．

Evaluation is based on attendance and reports.〔授業計画 Lecture plan〕

1. 確率論の復習（確率空間，期待値，条件付期待値，収束，

大数法則，中心極限定理）

2. 統計的推定理論（十分統計量，不偏推定とラオ-ブラック

ウェルの定理，指数型分布族，有効推定，漸近有効推定）

3. 仮説検定論（最強力検定，不偏検定，ネイマン構造と相

似検定，同時信頼区間と多重比較，決定理論）

4. 補遺：確率過程入門

1. Review of probability theory (probability space, expectation,

5

conditional expectation, convergence, law of large numbers,central limit theorem)2. Statistical estimation theory (sufficient statistics, unbiasedestimation and Rao-Blackwell, exponential family, efficientestimation, asymptotically-efficient estimation)3. Statistical theory of hypothesis testing (most powerful test,unbiased test, Neyman-structure and similar test, simultaneousconfidence interval and multiple comparisons, decision theory)4. Appendix: Introduction to statistical processes〔実施場所 Location〕





Optimal Statistical Inference in Financial Engineering, M.Taniguchi, J. Hirukawa, and K. Tamaki, Chapman and Hall/CRC,2007.〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



計算推論科学概論Ⅰ Computational Methodology inStatistical Inference Ⅰ　



伊藤　聡（ITO　Satoshi）　宮里　義彦（MIYASATO　Yoshihiko）　上野　玄太（UENO　Genta）


応用／数値線形代数、行列関数の微分法、大規模線形シス

テムの数値解法、最適化の理論とアルゴリズム、動的シス

テムの状態空間表現と正準形など計算推論の基礎について

講義する。

The lectures cover fundamentals of computational inference suchas applied/numerical linear algebra, matrix differential calculus,large-scale linear computing, theory and algorithms ofoptimization, state space representations of dynamical systemsand canonical forms.


・線形代数の基本的な事項について理解している

・行列の微分法を理解し、行列関数の導関数を導出するこ

とができる

・反復法を用いて連立1次方程式の数値解を求めることがで

きる

・最適化の基礎的な概念について理解し、説明することが

できる

・動的システムと状態空間表現の基礎を理解し、正準形や

正準分解表現の導出が行える

Participants are expected tounderstand the fundamentals of linear algebra，- understand the concepts of matrix differential calculus anddifferentiate matrix functions,- be able to solve numerically linear systems using an iterativemethod，- understand (and be able to explain) the basic concepts ofoptimization，- understand the basic concepts of dynamical systems and statespace representations，and be able to deduce canonical forms andcanonical decompositions of linear systems.〔成績評価 Grading criteria〕

講師ごとに課題あるいは最終レポートに基づき評価（100%）

し、算術平均により総合点とする。

The final grade will be calculated as an arithmetic mean ofsubgrades in four areas， which are based on assignments or finalreports (100%).〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：伊藤聡、宮里義彦、上野玄太

開講日：木曜日4時限（14:45～16:15）授業計画：

【行列代数、数値解法】（担当：上野教授）

1. 多変量正規分布

2，3，4. 行列の微分法

5. 連立一次方程式の数値解法

【最適化】（担当：伊藤教授）

6. 最適化とニュートン法

7. 近似ニュートン法

8. Karush-Kuhn-Tucker 条件

9. 双対理論

10. 最適化に関するその他の話題

【状態空間表現】（担当：宮里教授）

11. 状態空間方程式（動的システムの状態空間表現）

12. 可制御性と可観測性（動的システムの基本的な性質）

13. 可制御正準形と可観測正準形（基本的な性質と結びつい

た正準形表現）

14. 正準分解と実現問題（性質に応じたシステムの分解と実

現）

15. 関連する話題

Lecturer: Satoshi Ito， Yoshihiko Miyasato， Genta UenoSchedule: Thursday， The 4th Class period (14:45-16:15)Contents:【Matrix Algebra and Numerical Methods】（Genta Ueno）1. Multivariate Normal Distribution

6

2，3，4. Matrix Differential Calculus5. Numerical Methods for Linear Systems【Optimization】（Satoshi Ito）

6. Optimization and Newton's Method7. Variants of Newton’s Method8. Karush-Kuhn-Tucker Conditions9. Duality Theory10. Other Topics on Optimization【State Space Representation】（Yoshihiko Miyasato）

11. State Space Equation (State Space Representation ofDynamical System)12. Controllability and Observability (Basic Properties ofDynamical System)13. Controllable Canonical Form and Observable Canonical Form(Standard Form Based on Basis Properties)14. Canonical Decomposition and Realization (SystemDecomposition and Realization Based on Basic Properties)15. Related Topics〔実施場所 Location〕

統計数理研究所 3階セミナー室4（D312B）ISM 3rd Floor Seminar Room 4 (D312B)〔使用言語 Language〕



教科書：

特になし。

参考書：

特になし

Textbooks:NoneReferencesNone〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



計算推論科学概論Ⅱ Computational Methodology inStatistical Inference Ⅱ　





計算推論科学概論IIでは，グラフィカルモデル，隠れマルコ

フモデル，階層ベイズモデル，EMアルゴリズム，変分ベイ

ズ法，マルコフ連鎖モンテカルロ法など，機械学習におい

て有用な統計モデルとそのための計算推論法について講義

する。

This course deals with statistical models in machine learning andcomputational methodologies for treating such models. Topicsinclude graphical modeling， hidden Markov model， hierarchicalBayesian models， EM algorithms， variational Bayesianalgorithms， and Markov chain Monte Carlo methods.〔到達目標 Aim〕

・隠れマルコフモデルなどのグラフィカルモデリングと，

確率推論のための近似手法に関する基本が説明できる

・乱数を用いる手法，特に重点サンプリング，マルコフ連

鎖モンテカルロ法などについての基本を理解し応用できる

・計算推論の技法がさまざまな対象に分野横断的に応用さ

れる様子が理解できる

The goal of this course are to (1) Obtain basic knowledge aboutgraphical modeling (such as hidden Markov model) andapproximation methods for probabilistic inference. (2)Understand basics and applications of algorithms that usesrandom numbers， such as importance sampling， Markov chainMonte Carlo. (3) Understand cross-disciplinary ， broadapplications of computational methodologies for statisticalinference.〔成績評価 Grading criteria〕

・毎回の課題 50%・最終リポート50%・70%以上の出席を単位取得の条件とする

Short Report 50%. Final Report 50%. To pass students shouldattend more than 70% of the class.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：持橋大地、松井知子

開講日：木曜日3時限 (13:00～14:30)を基本とし、受講者と

相談の上決定する.授業計画：

1. イントロダクション（持橋・松井）

2. ベイズ推論とグラフィカルモデルの基礎

3. 混合モデルとＥＭアルゴリズム

4. 隠れマルコフモデルの計算法

5. 効率的な確率計算：確率伝搬法

7

6. 隠れマルコフモデルのベイズ推定

7. 確率計算の近似手法：変分ベイズ法

8. 確率計算の近似手法：変分ベイズ法（2）9. 乱数を使う計算と重点サンプリング

10. ギブス・サンプラー

11. MCMCの一般論とメトロポリス・ヘイスティングス法

12. 階層ベイズモデルへの応用(1)　簡単な例

13. 階層ベイズモデルへの応用(2)　STANの利用

14. MCMCの収束の証明（有限状態）

15. 音声認識等への応用

※1を持橋・松井が担当

※2～8を持橋が担当

※9～15を松井が担当

Lecturer: Daichi Mochihashi, Tomoko MatsuiSchedule: Thursday, The 3rd Class period (13:00-14:30)Contents:(1) Introduction(2) Bayesian inference and Graphical modeling(3) Mixture model and EM algorithm (4) Computation for hidden Markov model(5) Efficient computation: belief propagation(6) Bayesian Inference for hidden Markov modelI(7) Approximate computation: Variational Bayes (1)(8) Approximate computation: Variational Bayes (2)(9) Random numbers， Importance sampling(10) Gibbs Sampler (11) Markov chain Monte Carlo(MCMC) and Metropolis-Hastings algorithm (12) Application to hierarchical BayesianModels (1) : Simple Examples(13) Application to hierarchical Bayesian Models (2) : STAN(14) Convergence of MCMC(15) Application to speech recognition and other areasLecture by: (1) Mochihashi and Matsui， (2)-(7) Mochihashi， and(8)-(13) Matsui〔実施場所 Location〕

統計数理研究所 3階セミナー室4（D312B）

ISM 3rd Floor Seminar Room 4 (D312B)〔使用言語 Language〕



参考図書：

C. M. Bishop著，樋口他訳『パターン認識と機械学習」(下)（Springer）

David MacKay著、『Information Theory, Inference, and LearningAlgorithms」（Cambridge University Press）伊庭幸人ほか著『計算統計II』岩波書店

松浦健太郎著『StanとRでベイズ統計モデリング』（共立出版）

岩波データサイエンス刊行委員会編『岩波データサイエン

ス1』（岩波書店）

References:C. M. Bishop，Pattern Recognition and Machine Learning

（Springer）David MacKay, Information Theory, Inference, and LearningAlgorithms（Cambridge University Press）〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



極域複合科学概論 Introduction to PolarMultidisciplinary Science　




本講義では、わが国が南極、北極域で進めている科学観測

がどのように始まり、国際的枠組みの中で、どのように発

展してきたかを歴史的、社会的、設営工学的視点から述べ、

極地というユニークなプラットフォームの上で、複合科学

として発展してゆく姿を講述する。

Introduction to Polar Multidisciplinary Science describes how theJapanese scientific obserevations in the polar regions haveinitiated and developed into Multidisciplinary Science， i.e.，Polar Science， from historical， social and logistic engineeringpoint of view.〔到達目標 Aim〕

我が国の南極，北極研究の概要，歴史，国際的背景，設営

工学的特徴などを理解する。

Understanding the outline， history， international background，logistic characteristics on the Japanese Arctic and Antarcticactivities.〔成績評価 Grading criteria〕

全体の6割以上の出席が単位取得条件。課題の理解度を評価

する。

Attendance of at least 60% is requirement of earn credit.Comprehensively evaluate degree of understanding of presentedtopics.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：極域科学専攻教員

開講日：5月～7月

8

授業計画：

「極域探検から極域観測へ１，２」「内陸観測の発展史」

「北極探検から北極環境研究の最前線へ１，２」

「南極条約の歴史的意義、南極の国際共同研究体制」

「複合科学の誕生と発展」「日本の南極観測の設営」他

Schedule: May to JulyContents:History of polar exploration and expeditionSystem of Japanese Antarctic Research Expedition (JARE)System of Japanese Arctic ResearchAntarctic Treaty system and international collaborationEstablishment and development of Multidisciplinary SciencesLogistics of JARE activities〔実施場所 Location〕


National Institute of Polar Research， Lecture room(C401)〔使用言語 Language〕

日本語


特になし




準備学習：

履修条件：



先端地球科学通論Ⅰ Introduction to AdvancedEarth Science Ⅰ　




極域科学全般に亘る国内外の研究現況について、各分野の

先端的な課題を取り上げ講述する。（講義）

Topics from each research discipline are studied with specialinterest of international circumstances.


未記入


講義中にレポート作成、もしくは口頭試問を実施し、その

ときの担当教員が学生の理解度に応じ、A(優)、B(良)、C(可)、D(不可)の評価を行う。A、B、C、Dをそれぞれ3、2、1、0点（欠席は0点）として、全講義終了時に点数を集

計し、平均点を計算する。平均点が2.2以上をA、1.4～2.2未満をB、0.7～1.4未満をC、0.7未満をDとする。ただし、平均

点が0.7以上でも、2/3以上の出席がない場合は、Dとする。


担当教員：海田博司、野木義史、菅沼悠介、三澤啓司、

金尾政紀、堀江憲路、奥野淳一、渡辺佑基、高橋晃周、塩

見こずえ、工藤栄、高橋邦夫、茂木正人、田邊優貴子、青

山雄一

開講日：4月19日～8月9日授業計画：

・南極隕石

・大陸分裂と南極海

・地球気候システム進化と南極氷床

・同位体年代学と太陽系の歴史

・地球温暖化と氷河地震

・地質年代学と地殻進化

・氷床変動と地殻変動

・極地の動物たちは寒さをどうしのぐ？

・南極におけるペンギンの行動と生態

・野生動物のナビゲーション研究

・南極湖沼：静かな世界のダイナミクス

・海洋酸性化と翼足類

・南大洋の魚類

・南極湖沼研究から探る地球生態系

・GPS を活用した地球計測

・Antarctic meteorites・Continental breakup and the Southern Ocean・Evolution of the Earth's climate system and the Antarctic icesheet・Isotope geochronology and history of the Solar System・Global warming and glacial earthquakes・Gechronology and crustal evolution・Ice sheet dynamics and crustal deformation・How do animals cope with the cold in polar regions?・Behavior and ecology of Antarctic penguins・Animal navigation・ Antarctic lakes: Environmental dynamics in the silentecosystem・Ocean acidification and pteropods・Fishes in the Southern Ocean ecosystem・Exploring the earth ecosystem from・GPS application for measurement of the Earth〔実施場所 Location〕


National Institute of Polar Research， Lecture room(C401)

9


日本語


特になし




準備学習：

履修条件：



先端地球科学通論Ⅱ Introduction to AdvancedEarth Science Ⅱ　




極域科学全般に亘る国内外の研究現況について、各分野の

先端的な課題を取り上げ講述する。（講義）

Topics from each research discipline are studied with specialinterest of international circumstances.〔到達目標 Aim〕

未記入


毎回講義の最後の5～10分でレポートを書いてもらい、その

ときの担当教員がＡ（優）、Ｂ（良）、Ｃ（可）、Ｄ（不可）

の評価を行う。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄをそれぞれ3、2、1、0点（欠

席は0点）として、全講義終了時に点数を集計し、平均点を

計算する。平均点が2.2以上をＡ、1.4～2.2未満をＢ、0.7～1.4未満をＣ、0.7未満をＤとする。ただし、平均点が0.7以上

でも、2/3以上の出席がない場合は、Ｄとする。


担当教員：牛尾収輝、藤田秀二、川村賢二、後藤大輔、平

沢尚彦、橋田元、中澤文男、江尻省、西村耕司、田中良昌、

西山尚典、岡田雅樹、片岡龍峰、門倉昭

開講日：10月18日～1月31日授業計画：

・海氷研究から探る南大洋の姿とその変動

・極地の雪・フィルン・氷

・極域氷床コアから探る過去の気候変動

・極域の大気中温室効果気体研究

・地球温暖化時期における南極の気候変化

・南大洋海氷圏の生物地球化学と海洋酸性化

・アイスコアを用いた古代DNA解析

・光で探る超高層大気

・大気レーダーの信号処理

・地磁気脈動による宙空圏診断

・衛星・地上観測による粒子降下とオーロラの関係

・衛星によるオーロラと波動観測

・オーロラの高速撮像

・オーロラ現象の地上多点ネットワーク観測

Schedule: October 19 to February 15Contents:・Feature and variation of the Southern Ocean exploring from seaice research・Snow, firn and ice in polar regions・Past climatic variations viewed from polar ice cores ・Atmospheric greenhouse gas research in polar regions・Antarctic climate change during global warming・Oceanic acidification and Global biogeochemistry in theseasonal sea ice zone of the Southern 　Ocean ・Ancient DNA analysis in ice core studies・Optical remote sensing of the middle and upper atmosphere・Signal processing of atmospheric radar・Diagnosis of geospace by using magnetic pulsations・Relationship between precipitating particles and auroras byground-based and in-situ 　　　　observations・Aurora and wave observation by satellite・High-speed imaging of aurora・Ground-based multi-point network observations of auroralphenomena〔実施場所 Location〕



日本語


特になし




準備学習：

履修条件：



10

地球計測学概論 Introduction to Earth'sMetrology　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester土井　浩一郎（DOI　Koichiro）


極域の自然環境を把握するためには、人工衛星を用いた遠

隔観測を始め、様々な地球物理学的観測手段が必要になる。

また、長い人類の歴史のなかで、例えば時間や位置、距離

などをどうやって測定し、どうやってその精度を高める工

夫をこらしてきたかを知ることも有意義である。この授業

では、各種地球物理学的測定（センサー）の歴史、現状、

将来についての知識を得ることを目的としている。


地球物理学的計測の基本的方法が理解できること。


8割以上の講義に出席すること。出席状況及び試験またはレ

ポートから総合的に評価する。80点以上は優、60-80点は良、

50-60点は可、50点以下は不可。


１．全体概要

２．距離測定

長さの基準、測定技術、距離変化測定

３．位置の決定

基準座標系、衛星測位

４．時間の計測

地球回転、原子時計

５．高さの測定

高さの定義、水準測量、衛星高度計、数値地形モデル

６．重力場の測定

相対重力測定、絶対重力測定、衛星重力ミッション

７．衛星リモートセンシング

光学衛星観測、合成開口レーダー


国立極地研究所　講義室（C401)〔使用言語 Language〕

日本語


地球観測ハンドブック(東京大学出版会)地球が丸いってほんとうですか？（大久保修平編・朝日新

聞社）




準備学習：

履修条件：


Assignment:

Pre-requisites: Keyword: Data Science

宙空圏計測学 Metrology for space andatmosphere　



西村　耕司（NISHIMURA　Koji）　冨川　喜弘（TOMIKAWA　Yoshihiro）


宙空圏（惑星間空間、磁気圏、電離圏、超高層大気、中層

大気）の物理量の計測は，飛翔体による直接計測の他，電

磁波などを用いた遠隔計測が多く用いられ，本質的に逆問

題となっている．本講義では、宙空圏に関わる計測・逆問

題の理論的骨格と，データ解析の基礎理論について講義す

る．


計測（や観測）という用語に厳密な定義はありませんが，

これらが本質的に難しくなるのは，例えば，

・遠隔，非接触，非侵襲，非破壊のために対象を直接計測

できない

・目的とする物理量の射影しか計測できない

・目的とする物理量の混合量しか計測できない

などに該当する場合であり，宙空圏の研究に関わる観測は

ほとんど全てこれらに該当します．このような状況で物理

量を計測（＝推定）する問題は一般に逆問題と呼ばれ，適

切に解を推定するためには十分な理論的理解が必要となり

ます．本講義では，このような計測系を適切に利用し，あ

るいは設計するために最低限必要な数学的理解を得ること

を目標とします．


出席，レポート，および試験による．


授業計画（西村分担部分）

１．データの表現

　　・内積，射影，直交性

　　・基底，分解

２．フーリエ解析

　　・離散フーリエ変換

　　・自己・相互相関関数

３．関数フィッティング

　　・線形・非線形最小二乗法

　　・一般逆行列

４．逆行列，一般逆行列，特異値分解

　　・計測的逆問題

　　・過完備系，劣完備系

11

５．非線形最適化

　　・ラグランジュ法

　　・拘束なし最適化

　　・拘束つき最適化

６．フィルター

　　・逆フィルター問題

　　・正則化とウィナー解

　　・フィルターの設計

７．モデル選択

　　・最尤推定

　　・情報量規準

８．システム同定問題

　　・状態空間モデル

　　・カルマンフィルター

９．スパースモデリング

　　・LASSO　　・L0/L1/L2ノルム解

授業計画（冨川分担部分）

１０.．データの取り扱いの基礎

　－欠損値処理、ゴミ取り、標準化等

　－誤差の取り扱い、誤差伝播

１１．統計的取り扱いの基礎

　－統計の基礎

　－推定・検定の実例

１２．時空間解析

　－合成図解析（検定との併用）

　－相関解析（自己相関、ラグ相関、1点相関）

１３．スペクトル解析とフィルタリング

　－フィルタリングの基礎

　－スペクトル計算法

　－スペクトルの応用（２・３次元、球面、波動成分の分

離、クロススペクトル）

１４．主成分分析

　－主成分分析の計算法

　－結果の解釈における注意点

１５．その他の解析手法


国立極地研究所・５階講義室


日本語


参考図書（冨川担当部分）：

・伊藤久徳、見延庄士郎『気象学と海洋物理学で用いられ

るデータ解析法』

・気象研究ノート第221号、日本気象学会




準備学習：

履修条件：



海洋生態学概論 Marine Ecology　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester真壁　竜介（MAKABE　Ryusuke）


海洋は、地球の表面のおよそ７０％を占め、浅海から１万

メートルをこえる深海まで広大な空間を生物に提供し、そ

の活動を支える重要な場となっている。海洋生態系は、生

態系の区分の中の最大のものであり、他のどの区分よりも

大きな生活圏の空間を占めている。本講義では海洋のさま

ざまな環境における生物群集について紹介し、海洋環境と

海洋生物の特徴について学ぶ。また、特に漂泳生態系を中

心にそこでの生物活動，陸上生態系との違い、人間社会と

の関わり等広く基本的な事柄について講義する。なお、本

講義の一部は夏季において現場（船上）での海洋観測法研

修を実施することがある。（講義及び実習）

The world ocean covers approximately 70% of the earth’ ssurface and has an average depth of about 3，800 m. The Oceanprovide a vast living space for marine life. This subject exploresvarious types of marine environmental systems， in particularthrough the biological processes associated with planktoncommunity of the pelagic ecosystem. Sampling and observationof marine organisms at sea will be carried our as a field course.〔到達目標 Aim〕

海洋生態系の成り立ちを理解し，地球環境問題や食糧問題，

エネルギー問題等に対して幅広い視野を持つ。

Understanding the overall oceanography and biologicalphenomena of world oｃean.〔成績評価 Grading criteria〕

全体６割以上の出席とレポートの提出。試験及び出席状況

を総合的に判断して評価する。提出したレポートをもとに、

12

到達目標に掲げた目標にどの程度到達したかを評価する。

優：８０点以上、良：８０点以上未満７０点以上、可：７

０点未満６０点以上、不可：６０点未満並びに単位取得要

件を満たさなかった者。

Overall class attendance of at least 60% and submission ofreports.A comprehensive assessment based on exams andattendance.Assessment of the extent to which the listed goals aremet， based on submitted reports:Excellent: ≧ 80 pointsGood: 70 to 79 pointsPass: 60 to 69 pointsFail: < 60 points or failure to meet requirements to earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：真壁竜介

授業計画：

第1-2回．　海洋生態学とは

第3-5回．　海洋環境

第6-8回．　漂泳生態系とプランクトン

第9-11回．　食物連鎖とエネルギー転送

第12-13回．　深層生態系と物資輸送物

第14-15回．　海洋観測法野外研修（夏季）

Lecturer: Ryusuke MakabeContents:1-2. Introduction to Marine Ecology3-5. Marine environmental systems6-8. Pelagic ecosystem and plankton9-11. Marine food webs12-13. Energy flow in a marine ecosystem14-15. Field sampling and observation at sea〔実施場所 Location〕



日本語


・Plankton and Productivity in the Oceans， (2nd edition). Vol. 1Phytoplankton， J.E.G. Raymont， Pergamon Press， 1980.・Plankton and Productivity in the Oceans， (2nd edition). Vol. 2Zooplankton， J.E.G. Raymont， Pergamon Press， 1980.・Biological Oceanographic Processes 3rd ed. (Parsons et al.，Pargamon Press)・Marine Ecological Processes (Steele et al.， Acdemic press，2010)〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



大気・水圏の科学概論 Introduction to theatmospheric and hydrospheric sciences　




地球の大気圏、雪氷圏、海洋圏における諸現象を理解する

ための基礎となる物理学・化学に関する事項を習得すると

共に、極域で生じている諸過程と関連させて概説する。（講義）

This subject is designed to provide a fundamental grounding inthe physics and chemistry needed to understand phenomenaoccurring in the atmosphere， cryosphere and ocean of the Earth.〔到達目標 Aim〕

各現象について基礎的な知識や考え方を理解し、極域環境

の形成や変動に果たしている大気・水圏の役割の概要を説

明することができる。

An understanding of the fundamental knowledge about eachphenomenon and explaining the outline of the roles of cryosphereand atmosphere in polar and global changes.〔成績評価 Grading criteria〕

全回数の7割以上に出席すること。担当教員が課すレポート

または演習をもとに評価する。

Ａ（優）：80点以上　Ｂ（良）：70〜79点　Ｃ（可）：60〜69点　（Ｄ）不可：60点未満または単位取得要件の基準を満た

さない場合。

Attendance rate of at least 70%. Evaluation based on reports orexercises.

Ａ（Excellent）: ≧ 80 points，Ｂ（Good）: 70 to 79 points，Ｃ（Pass）: 60 to 69 points，ＤFail: < 60 points or failure to meetrequirements to earn credits.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：榎本浩之、藤田秀二、牛尾収輝、猪上淳、近藤豊

授業計画：順不同であるが、以下の項目について、各教員

が講義を分担し、全15回行なう。　　　　　　　　　　　　

・雪氷圏と気候

・衛星による雪氷圏観測

13

・極域雪氷圏での研究

・海洋の構造　

・海氷の形成と融解過程　

・海洋循環

・大気-海氷-海洋相互作用

・極温暖化増幅と異常気象

・予測と観測　

・大気の放射収支、温室効果

・大気の化学反応と地球環境問題

・エアロゾル・雲と気候変動

・極地氷床での雪・氷・フィルン

・極地氷床の構造と、存在の物理プロセス

・氷床のリモートセンシング

Lecturers: Hiroyuki Enomoto， Shuji Fujita， Shuki Ushio， JunInoue, Yutaka Kondo

Contents:

・Cryosphere and climate

・Satellite observation of Cryosphere

・Research of snow and ice

・Hydrography of polar oceans

・Formation and melting processes of sea ice

・Ocean circulation

・Air-ice-sea interaction

・Polar amplification and extreme events

・Predictions and observations

・Radiation budget of the Earth and Greenhouse effect

・Chemical reactions of the atmosphere and environmentalproblems

・Aerosol and clouds as important factors influencing climate

・The snowfall to ice conversion process

・Glaciers and ice sheets

・Remote sensing in the cryosphere　　　




日本語


特になし




準備学習：

履修条件：



論理学基礎 Introduction to Mathematical Logic　



龍田　真（TATSUTA　Makoto）


数理論理学の基礎として一階述語論理について概説する。

Basic knowledge of mathematical logic, in particular, first-orderlogic will be explained.〔到達目標 Aim〕

数理論理学の基礎知識と形式的手法の本質を理解し、ソフ

トウェア作成に形式的手法を応用する場合に必要となる基

礎知識を身につけること。

To understand basic knowledge of mathematical logicand essence of formal method,which are necessary to apply formal method to softwaredevelopment.

14


(1) 講義中に課す演習問題とレポート(最終授業後２週間以

内)により評価する。

(2) 評価割合は、授業への参加貢献度（20%）、レポート（80%）.(3) 評価基準は、一階述語論理の証明図が書けるか、

一階述語論理のモデルが計算できるか、

ホーア論理の証明図を書くことができるか、による。

(1) Evaluated by exercises at the class and report (in two weeksfromthe last class).

(2) Evaluated by contribution to the class (20%), and report(80%).

(3) Evaluation criteria areability to write proofs in first-order logic,ability to calculate models of first-order logic, andability to write proofs in Hoare’s logic.〔授業計画 Lecture plan〕

(1回目) 論理式

(2--3回目) 推論規則と証明

(4--5回目) モデル, 健全性定理

(6回目) 完全性定理

(7--8回目) ペアノ算術

(9--11回目) ホーア論理

(12--13回目) シーケント体系

(14回目) 部分帰納関数, 停止問題, 不完全性定理

(15回目) ZF集合論

(Day 1) Logical formulas(Day 2--3) Inference rules and proof figures(Day 4--5) Model and soundness theorem(Day 6) Completeness theorem(Day 7--8) Peano arithmetic(Day 9--11) Hoare logic(Day 12--13) Sequent system(Day 14) partial recursive function, halting problem, andincompleteness theorem(Day 15) ZF set theory〔実施場所 Location〕





教科書: なし

Textbook: None参考書 : Raymond M. Smullyan, First-Order Logic, DoverPublications (1995).References: Raymond M. Smullyan, First-Order Logic, DoverPublications (1995).〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



ハイパフォーマンスコンピューティング概論 High-Performance Computing　



合田　憲人（AIDA　Kento）　鯉渕　道紘（KOIBUCHI　Michihiro）　竹房　あつ子（TAKEFUSA　Atsuko）


スーパーコンピュータ、PCクラスタ、オンチップマルチプ

ロセッサ、グリッドコンピューティング等を用いたハイパ

フォーマンスコンピューティング技術について、理論と実

践、応用事例、課題を解説する。

This course gives lectures on theory, implementation, applicationand future directions of the high performance computingtechnology utilizing supercomputers, PC clusters, on-chipmultiprocessors and grid computing.〔到達目標 Aim〕

この授業の目的は、ハイパフォーマンスコンピューティン

グ技術に関する基礎知識を身につけるとともに、同技術の

研究動向を調査して発表する能力を身につけることである。

The goal of this course is understanding the fundamentaltechnologies of high-performance computing and developingability to investigate/present the advanced research topics.〔成績評価 Grading criteria〕

授業の達成目標の(1)(2)が習得できたかどうかをレポートな

らびに授業中のディスカッションにより判定する。

Achievement of the aims will be assessed by presentation anddiscussion.〔授業計画 Lecture plan〕

(1) システムアーキテクチャおよび相互結合網

(2) 並列計算アルゴリズムおよびプログラミング言語

(3) グリッドコンピューティング・クラウドコンピューティ

ング

(1) computer system architecture and interconnection network(2) parallel algorithm and programming language(3) grid computing, cloud computing





15


なし

not required[1] W.J.Dally and B.Towles, “Principles and Practices ofInterconnection Networks” (Morgan Kaufmann, 2004)[2] 合田憲人・関口智嗣, グリッド技術入門（コロナ社、2008）[3] I. Foster and C. Kesselman, “The Grid, Blue print for a NewComputing Infrastructure” (Morgan Kaufmann, 1999)[4] R. Chandra et.al, “Parallel Programming with OpenMP”(Academic Press, 2001)[5] P. Pacheco, “Parallel Programming with MPI” (MorganKaufmann, 1997)[1] W.J.Dally and B.Towles, “Principles and Practices ofInterconnection Networks” (Morgan Kaufmann, 2004)[2] I. Foster and C. Kesselman, “The Grid, Blue print for a NewComputing Infrastructure” (Morgan Kaufmann, 1999)[3] R. Chandra et.al, “Parallel Programming with OpenMP”(Academic Press, 2001)[4] P. Pacheco, “Parallel Programming with MPI” (MorganKaufmann, 1997)〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



情報流通システムアーキテクチャ概論 InformationSharing System Architecture　



漆谷　重雄（URUSHIDANI　Shigeo）　高倉　弘喜（TAKAKURA　Hiroki）　栗本　崇（KURIMOTO　Takashi）


多様なネットワークサービスを実現する情報通信ネットワ

ークにおける (1)ネットワークアーキテクチャ、通信プロト

コル、ネットワークシステムアーキテクチャ、(2)回線交換

方式とパケット交換方式、ネットワークの階層化と各階層

における実現技術等のネットワークシステムアーキテクチ

ャと、(3)セキュリティー技術を含む情報流通アーキテクチ

ャについて概説する。

This course will discuss information and communication networkarchitectures, including (1) advanced networking technologiesand network systems technologies for a variety oftelecommunication network services, and (2) circuit switching

and packet switching, network layering and each layer’ sfunction. (3)Security Technology.〔到達目標 Aim〕

この授業の目的は、ネットワーク、ネットワークシステム

技術、デジタル流通技術を総合的に理解し、実践的な知識

を身につけてもらうことにある。

The purpose of this course is to give comprehensive and practicalknowledge on advanced networking, network systems, and digitalcommerce technologies to students.〔成績評価 Grading criteria〕

授業の達成目標が達成できたかどうかをレポート及び授業

中の質問等により判定する。

Achievement of the aims described above will be assessed byquestions in the class and/or an assignment report.〔授業計画 Lecture plan〕

多様なネットワークサービスを実現する情報通信ネットワ

ークにおける (1)ネットワークアーキテクチャ、通信プロト

コル、ネットワークシステムアーキテクチャ、(2)回線交換

方式とパケット交換方式、ネットワークの階層化と各階層

における実現技術等のネットワークシステムアーキテクチ

ャと、(3)セキュリティー技術について概説する。

This course will discuss information and communication networkarchitectures, including (1) advanced networking technologiesand network systems technologies for a variety oftelecommunication network services, and (2) circuit switchingand packet switching, network layering and each layer's function.(3) Security Technology.〔実施場所 Location〕





なし

Noneなし




準備学習：

履修条件：



16

応用線形代数 Applied Linear Algebra　



速水　謙（HAYAMI　Ken）　後藤田　洋伸（GOTODA　Hironobu）　佐藤　真一（SATO　Shinichi）　岸田　昌子

（KISHIDA　Masako）


線形代数の基礎を概観し、その応用に触れる。

We will give an overview of the fundamentals of linear algebraand introduce some applications〔到達目標 Aim〕

線形代数の基礎を復習または習得し、その応用を理解する。

To review or master the fundamentals of linear algebra and tounderstand its applications.〔成績評価 Grading criteria〕

上記の内容を理解すること。レポート、授業の出席、質疑

により評価する。

The comprehension of the above material. Evaluation will bedone by reports, participation of classes, questions and answers.〔授業計画 Lecture plan〕

基礎(速水12回)１．行列と行列式２．ベクトル空間、線形写像、二次形式、射影３．固有値４．特異値分解と一般逆行列

応用 1．対称行列の標準化と二次形式：

　　二次曲面の分類、主成分分析への応用（後藤田, 1回,7/5） 2．固有値分解・特異値分解：

　　顔認識、物体識別、３次元形状復元への応用（佐藤真

一(国立情報学研究所), 1回, 7/12) 3. 線形行列不等式の定義とその性質、制御理論への応用　

(岸田, 1回, 7/19)

3．Fundamentals (Hayami 12 lectures)1. Matrices and determinants2. Vector space, linear transformation, quadratic form, projection3. Eigenvalues4. Singular value decomposition and generalized inverse

Applications1. Canonical forms of symmetric matrices and quadratic forms:classification of quadratic surfaces, application to principalcomponent analysis. (Gotoda, 1 lecture) 2. Eigenvalue decomposition, singular value decomposition:Applications to face recognition, object recognition,reconstruction of three-dimensional shape. (Shin'ichi Satoh(NII),

1 lecture) 3. Definition of linear matrix inequalities (LMI) and theirproperties and applications to control theory (Kishida, 1 lecture)〔実施場所 Location〕



英語または日本語

English or Japanese〔教科書・参考図書 Textbooks and references〕

伊理：線形代数汎論（朝倉書店）

Horn and Johnson, Matrix Analysis, Cambridge University Press〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



ソフトウェア科学概論Ⅰ Introduction to SoftwareScience Ⅰ　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　前学期 1st semester石川　冬樹（ISHIKAWA　Fuyuki）


ソフトウェア科学の主要テーマ中、ソフトウェアの表現（プ

ログラミングとモデリング）ならびにシステムについて、

その技術概要を知り情報学における意義を理解する。

This course presents two main themes in Software Science,representation of software (programming and modeling) andsoftware systems.〔到達目標 Aim〕

(1) ソフトウェア科学の意義を理解すること

(2) 各テーマの技術概要を理解すること

(1) Understand the role of Software Science in InformationScience and Technology(2) Understand technological aspects on each topic〔成績評価 Grading criteria〕

達成目標(1)，(2)が習得できたかどうかを，テーマごとに実

施する課題により総合判定する．

Achievement of the aims (1) and (2) will be assessed by exerciseson each topic and a final term report.

17


Ａ．プログラミングとモデリング

ソフトウェア構築の科学と工学（担当：中島）

ソフトウェア科学における数理的構造（担当：蓮尾）

型システム（担当：関山）

Ｂ．ソフトウェアシステム

コンパイラ（担当：対馬）

分散ソフトウェア（担当：石川）

A. Programming and ModelingScience and Engineering of Software Development (Nakajima)Mathematical Structure in Software Science (Hasuo)Type Systems (Sekiyama)

B. Software SystemsCompiler (Tsushima)Distributed Systems (Ishikawa)〔実施場所 Location〕



日本語/英語


なし

None テーマごとに基本図書、基本文献を紹介する

Appropriate textbooks and basic references are introduced at thelectures.〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



ソフトウェア科学概論Ⅱ Introduction to SoftwareScience Ⅱ　



橋爪　宏達（HASHIZUME　Hiromichi）


データの管理・処理・解析の観点からソフトウェア科学の

基礎知識を講義する

This course presents basic knowledge of Software Sciencefocusing on the data management, data processing, and dataanalysis.〔到達目標 Aim〕

(1) データ管理ソフトウェアの構成と関連技術を理解する (2) データ解析の基礎となる>統計学の基礎とシミュレーシ

ョンソフトウェアの関連技術を理解する

(3)データモデリングおよびマイニングの基礎とそのソフト

ウェアの関連技術を理解する

(1) Understand the structure of software and relatedtechnologyfor data management(2) Understand the basics of statistics for data analysis andtechnologies related to simulation software(3) Understand technological aspects on each topic〔成績評価 Grading criteria〕

学習成果・習得する技能や知識(1)～(3)を習得できたかどう

かを、テーマごとに実施する演習課題ならびレポートによ

り判定する

Achievement of the aims (1) to (3) will be assessed by exercisesand reports on each topic.〔授業計画 Lecture plan〕

(1) データのモデル、データベース管理システムのインデキ

シング、問い合わせ処理、データ統合について概説する。 (2)オペレーティングシステムの基本原理と最新動向

(3)シミュレーションに関して、広範なシステム解析に使わ

れる待ち行列モデルを例に、その考えかたとプログラミン

グを紹介する。

(4) データモデリングに関しては、ビッグデータのマイニン

グに関する基礎的手法を概説するとともに、実問題のケー

ススタディにおけるソフトウェアの課題についても議論する。

(1) We overview data models and technologies for data indexing,query processing, and data integration.(2) Operating Systems: Principles and Recent Advances(3) On simulation technology, picking up queueing model as anexample, we discuss the theory and practical programming.(4) We overview data modeling in terms of basic methods formining big datawith discussion on software-related issuesthrough the case studies ofreal-world problems.〔実施場所 Location〕



日本語


なし

Noneテーマごとに基本図書、関連文献を紹介する

Appropriate textbooks and articles are introduced at the lectures〔関連URL Related URL〕


18


準備学習：

履修条件：



情報メディア概論 Introduction to MultimediaInformation Science　



杉本　晃宏（SUGIMOTO　Akihiro）　新井　紀子（ARAI　Noriko）　佐藤　いまり（SATO　Imari）　越前　功

（ECHIZEN　Isao）　相原　健郎（AIHARA　Kenro）　片山　紀生（KATAYAMA　Norio）　児玉　和也（KODAMA　

Kazuya）　後藤田　洋伸（GOTODA　Hironobu）　山岸　順一（YAMAGISHI　Junichi）　安東　遼一（ANDO　

Ryoichi）　池畑　諭（IKEHATA　Satoshi）　高山　健志（TAKAYAMA　Kenshi）　Zheng Yin Qiang　孟　洋（MO　

Hiroshi）　Yu, Yi


情報メディア科学がカバーする学問領域に関して、情報メ

ディア科学担当教員全員によるオムニバス講義を行う。

This lecture is an omnibus lecture series by the all facultymembers of Multimedia Information Science. The course willcover a broad range of topics of Multimedia Information Science.〔到達目標 Aim〕

情報メディア科学を構成する基盤分野における知識を習得

し、それらを自らが活用できるようになる。

The aim of this course is to acquire not only knowledge onfundamental fields for multimedia information science but alsocapability of using such knowledge efficiently.〔成績評価 Grading criteria〕

授業の達成目標に達しているかどうかをレポートおよび授

業中の質問により判定する。

Achievement of the aim will be assessed by questions in theclass, a report and presentation.〔授業計画 Lecture plan〕

開講日：水曜3限（13:00-14:30)

各回の講義後、90分以上の復習が必要である。

授業計画

１．視覚メディアによる知覚と認識（杉本）

２．敵対的生成ネットワークに基づく画像生成（池畑)３．大規模画像データに基づく三次元形状の復元（ジェン）

４．ディープクロスモーダル相関学習による画像とテキス

間の検索（Yu）５．多次元信号処理に基づく映像メディア技術（児玉）

６．点集合をベースにした三次元形状モデリング（後藤田）

７．ポリゴンメッシュによる形状処理（高山）

８．CG物理シミュレーションのための数値計算法（安東）

９．統計モデルによる音声認識と音声合成（山岸)１０．マルチモーダル処理に基づく映像解析（孟）

１１．大規模映像コーパス解析のためのデータベース高速

化技術（片山）

１２．コンピュータビジョン技術による実世界のモデリン

グ（佐藤いまり）

１３．メディアセキュリティ概説（暗号プロトコル、情報

ハイディング、産業応用）（越前）

１４．ユーザモデリング（相原）

１５．AI for exam（新井）

Schedule: Wedensday, 3rd slot（13:00-14:30)

After each lecture, review is required for more than 90 min.

Contents:1. Visual perception and recognition (Prof. Sugimoto)2. Generative image modeling using adversarial networks (AssistProf. Ikehata)3. 3D reconstruction using large-scale image collections (AssocProf. Yinqiang Zheng)4. Deep cross-modal correlation learning for image-text retrieval(Assist Prof. Yu)5. Image media technologies based on multi-dimensional signalprocessing (Assoc Prof. Kodama)6. Point-based graphics for 3D shape modeling (Assoc Prof.Gotoda)7. Geometry processing with polygonal meshes (Assist Prof.Takayama)8. Numerical algorithms for physics simulation in computergraphics (Assist Prof. Ando)9. Statistical speech recognition and speech synthesis (AssocProf. Yamagishi)10. Video analysis based on multi-modal processing (Assist Prof.Mo)11. Database technologies for analyzing large-scale video corpora(Assoc Prof. Katayama)12. Computer vision techniques for modeling reality (Prof. SatoImari)13. Media security (techniques and systems for fair use ofmultimedia content) (Prof. Echizen)14. User Modeling (Assoc Prof. Aihara)15. AI for exam (Prof. Arai)〔実施場所 Location〕





なし

None

19

なし




準備学習：

履修条件：



知能システム科学概論Ⅰ Introduction toIntelligent Systems Science Ⅰ　



村田　真悟（MURATA　Shingo）　井上　克巳（INOUE　Katsumi）　山田　誠二（YAMADA　Seiji）　市瀬　龍太郎

（ICHISE　Ryutaro）　稲邑　哲也（INAMURA　Tetsunari）　Michael Houle


知能システム科学の基礎学問である，人工知能，ソフトコ

ンピューティング，認知科学，ロボティクスなどの基礎に

ついて講義を行う。

This course gives knowledge on fundamental fields, AI, softcomputing, cognitive science, and robotics for intelligent systemsscience.〔到達目標 Aim〕

知能システム科学を構成する基盤分野における知識を習得

する。

Acquirement of knowledge on fundamental fields for intelligentsystems science.〔成績評価 Grading criteria〕

授業の達成目標に達しているかどうかをレポート、輪講お



(1) 人工知能に関して、論理・推論、問題解決・探索、

(2) ソフトコンピューティングに関して、ファジー、進化計算、

(3) 認知科学に関して、人間における知覚と行為に関する諸

問題、

(4) 知能ロボティクスに関して、視聴覚情報処理、行動学習、

対話的行為構成法、

(5) 機械学習に関して、バージョンスペース、決定木、クラ

スター分析、

(6) 認知ロボティクスに関して、構成論的アプローチ、認知

モデル、ニューラルネットワーク、

それらの概要を講義し、議論する。

(1) Artificial intelligence including logic, reasoning, problemsolving and search,(2) Soft computing including fuzzy systems, evolutionarycomputation,(3) Cognitive science including problems on human perceptionand actions,(4) Intelligent Robotics including audio-visual informationprocessing, behavior learning, interactive behavior constitution,(5) Machine learning including version space, decision tree, andcluster analysis,(6) Cognitive robotics including synthetic approach, cognitivemodels and neural networks〔実施場所 Location〕





未定

TBA〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



知能システム科学概論Ⅱ Introduction toIntelligent Systems Science Ⅱ　



佐藤　健（SATO　Ken）　武田　英明（TAKEDA　Hideaki）　Helmut Prendinger（ヘルムト　プレンディンガー）　大

向　一輝（OMUKAI　Ikki）　水野　貴之（MIZUNO　Takayuki）　坊農　真弓（BONO　Mayumi）　杉山　麿人

（SUGIYAMA　Mahito）


知能システム科学の基礎学問である、高次推論、エージェ

ント技術、インターフェース，データ解析技術などの基礎

について講義を行う。

This course gives knowledge on fundamental fields, such asadvanced reasoning, agent technology, interface, and dataanalysis methods, for intelligent systems science.〔到達目標 Aim〕

知能システム科学を構成する基盤分野における知識を習得

する。

20

Acquirement of knowledge on fundamental fields for intelligentsystems science.〔成績評価 Grading criteria〕

授業の達成目標に達しているかどうかをレポート。輪講お



(1) 高次推論

(2) セマンティックWeb(3) 知的ユーザーインタフェース

(4) ネットワーク分析

(5) 多人数・マルチモーダルインタラクション

(6) 経済物理学

(7) 機械学習によるデータ解析

(1) Foundation of Advanced Reasoning, (2) Ontology and Semantic Web(3) Intelligent User Interface (4) Network Analysis(5) Multiparty and Multimodal Interaction(6) Econophysics(7) Machine learning for data analysis〔実施場所 Location〕





なし




準備学習：

履修条件：



情報環境科学概論 Introduction to InformationEnvironment Science　



大山　敬三（OYAMA　Keizo）　神門　典子（KANDO　Noriko）　山地　一禎（YAMAJI　Kazutsuna）　孫　媛

（Sun　Yuan）　西澤　正己（NISHIZAWA　Masaki）　岡田　仁志（OKADA　Hitoshi）


情報化の進展により、社会のさまざまな領域でこれまでに

ない変化が生じている。この講義では、情報の生成・流通・

利用・蓄積など多様な視点から情報と社会の関わりについ

て扱う。

As the progress of information technology,interaction of society,technology and information is facing　great changes. This courseintroduces researches on information　environment from variousapproaches such as economics,　politics and policy assessment.〔到達目標 Aim〕

情報の生成・流通・利用・蓄積に関わる研究分野と、情報

と社会の関わりについての諸論点について理解する。

As the progress of information technology, interaction of society,technology and information is facing great changes. This courseintroduces researches on creation, distribution, usage and storageof information. Participants are expected to understand the issuesand trend of researches on the relationships between informationand society.〔成績評価 Grading criteria〕

講義への参加およびレポートの提出によって評価する。詳

しくは、初回講義時に示す。

Evaluation is based on the participation and a term-end report.More details are given in the first lecture.〔授業計画 Lecture plan〕

各教員の扱うテーマは以下の通りである。大山教授：Webにおける情報アクセス・利用環境、学術情報

環境等に関して現状と研究動向を紹介する。

神門教授：情報の利用としての情報検索の評価を論じ、情

報検索の最新の動向を紹介する。

山地教授：科学を進めるためだけではなく、産業界におい

ても重要な意義をもつようになってきた、データサイエン

スに関する概論を学ぶ。

孫准教授：情報化時代の科学政策・研究マネジメントを論

じる上で不可欠となるビブリオメトリックスの具体的分析

事例や研究の最新動向を解説する。

西澤准教授：情報の生成・流通などを分析する計量書誌学

（ビブリオメトリックス）を中心として、データの前処理等

のデータの取り扱い、統計・分析手法を解説し、データ分

21

析を主とする研究能力を習得する。

岡田准教授：電子商取引や電子マネーなどの新しい技術を

普及させるために必要とされる情報法制のあり方を、消費

者行動分析に基づいて論じる。

The themes of lectures:

Prof. Oyama will introduce the current status and research trendsof information access and usage in the web as well as academicinformation environment.

Prof. Kando will introduce the research trend of informationretrieval by evaluating the value of retrieval as information usage.

Understanding data centric methodology is now widelyrecognized as an important approach in both scientific andindustrial fields. Prof. YAMAJI will introduce basic knowledgeand practical examples in data science.

Assoc. Prof. Sun will introduce the trends of bibliometricresearch, which is nowadays essential and important in discussingscience policy and research management.

Based on the technique of bibliometrics, Assoc. Prof. Nishizawawill introduce the methods of handling of data, statistics,analytical skills, etc. for the purpose of improvement in theresearch competency.

Based on the consumer behavior analysis, Assoc. Prof. Okadawill discuss the issues of information public policy which enablesthe ICT services like electronic commerce or electronic money.〔実施場所 Location〕



日本語


なし

None随時資料を配布する Handouts are used when necessary.関連URL Related URL〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



科学プレゼンテーション Scientific Presentation　



Michael Houle


（I）科学プレゼンテーション、質疑応答、討論能力を培う。

具体的には、

(1) 良いプレゼンテーション技術や英語のスキルについて述

べる。（1回、金子准教授）　

(2) 初期評価：各自の研究または学習内容に関してプレゼン

テーションを行い、討論、評価する。（1-2回、全教員）

(3) JONES講師による8回の授業は各学生が自分のプレゼンテ

ーションの材料と技術を向上させるための実用的な指導を

提供する。各自が行った科学プレゼンテーションを参照し

ながら、科学プレゼンテーションの機能、構造、形式、内

容を詳細に探究する。彼らの研究をいかにして最大限に異

なる状況（例えば、彼らの研究グループで、彼らの分野の

学会で、そして一般の科学者の聴衆に対して）で、彼らの

研究を伝えるかを議論する。また、学生たちは彼らのプレ

ゼンテーションを改善させるために意見や提案を提供する

ために共に学ぶ。全ての授業は相互作用的(interactive)であ

る。学生たちは授業の間に、発表者が直面する共通の問題

点を能動的に解決し発表に関するあらゆる面について練習

する。

(4) 最終評価： (3)の指導に基づき、再度、各自の研究または

学習内容に関してプレゼンテーションを行い、討論、評価

し、進歩を見る。(1-2回、全教員)

(II) 科学ライティングの訓練：様々な品質の研究論文の題

目、概要、序文を批評し、修正してもらう。次に、受講者

自身の論文を扱う。(3回、HOULE客員教授）

(I) We will foster skills for scientific presentation, asking andanswering questions, and debate. Specifically: (1) Material on good presentation technique and some Englishlanguage skills will be presented (1 class, Assoc. Prof.KANEKO)(2) Initial Evaluation: We will ask you to present on your researchor study, and debate. (1-2 classes, all teachers)(3) 8 classes by Ms. JONES provide practical instruction forstudents to improve their presentation materials and presentingskills. We explore in detail the function, structure, form, andcontent of scientific presentations, referring to the individualscientific presentations they have made. We discuss how best toconvey their research in different settings (e.g., in their researchgroup, at a scientific conference in their field, and to a generalscience audience). Students also work together to providefeedback and suggestions for improving their scientific

22

presentations. All classes are interactive. Students actively problem-solvecommon issues facing presenters and practice all aspects ofpresenting during the classes. (4) Final Evaluation: We will ask you to present on your researchor study, and debate, and measure the progress. (1-2 classes, allteachers)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

(II) Training for scientific writing: The students will be asked toread the titles, abstracts and introductions of several real researchpapers of varying quality, to critique them, and to correct one ofthem. Then, examples of the students' own technical writing willbe treated. (3 classes, Prof. HOULE)〔到達目標 Aim〕

英語による研究発表、英語論文の執筆能力の向上。

To improve skills in orally presenting one's research results inEnglish, and writing research papers in English.〔成績評価 Grading criteria〕

毎回のプレゼンテーション、英作文の課題により評価する。

Assessment will be according to presentation and writing tasksgiven in the lectures.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：金子めぐみ准教授，岸田昌子准教授，MichaelHoule客員教授，速水謙教授（情報学専攻），Caryn Jones講師（統計科学専攻，Think Science社）　

開講日：木曜5限(16:30-18:00)，情報学専攻の学生はJones講師の講義は水曜2限(10:45-12:15) ．授業計画：詳細は情報学専攻のURLに掲載します．

Lecturers: Prof. Ken Hayami, Visiting Prof. Michael Houle, Prof.Megumi Kaneko, Prof. Masako Kishida (Department ofInformatics), Ms. Caryn Jones (Department of Statistical Science,Think SCIENCE Inc.) Schedule: Thursday, 5th slot (16:30-18:00), For students ofDepartment of Informatics, lectures by Ms. Jones will be givenon Wednesday 2nd slot (10:45:12:15).Contents: Details will be posted on the URL of Department ofInformatics.〔実施場所 Location〕

国立情報学研究所：講義室1（12階1212号室）、統計数理研

究所(立川）：D222（5/29はC205）注：

(1) 基本的に全ての講義は学生の所属キャンパスで受講でき

る．情報学専攻の教員の講義，および初期および最終評価

のセッションは国立情報学研究所で行われ，TV会議システ

ムにより立川でも受講できる．

(2) ただし，特に評価のためのプレゼンテーションを行う学

生は，国立情報学研究所で受講することを推奨する．

(3) Jones講師による8回の講義は，国立情報学研究所では水

曜日の2限に行われ，統計数理研究所（立川）では木曜の5限に行われる．

NII: Lecture Room 1(12F, 1212), The Institute of MathematicalStatistics (Tachikawa): D222(C205 for May29)

Note:(1) Basically， all the lectures can be attended at the student’sown campus.Lectures by Informatics teachers and the initial and finalevaluation sessions will be done at NII，and also provided by TVconference system to Tachikawa.(2) However， students are encouraged to attend the lectures atNII， especiallywhen they give their presentation for the evaluations.(3) The 8 lectures by Ms. Jones will be given on Wednesday， 2ndslot at NII， and on Thursdays， 5th slot at IMS(Tachikawa).〔使用言語 Language〕


特になし




準備学習：

履修条件：



科学ライティング Scientific Writing　



Michael Houle


(I) 英論文執筆の訓練を行う。具体的には、

(1) JONES講師による8回の授業は、いかにして効果的な研究

論文を書くかに焦点を当てる。下記について詳細に検討す

る：学術出版業界における著者と他の関係者の役割、異なる関

係者と効果的に意思疎通を行うこと、学術出版における最

近の変化とそれが著者に及ぼす影響、(研究の着想から執筆、

投稿、査読、出版そしてその先に至る）効果的な科学論文

執筆を基礎づける良い習慣、（剽窃と自己剽窃、著者である

こと、著作権、略奪的な論文誌や学会、等の）共通の問題

点を回避し解決すること、構造と論理的な流れを確立する

こと、明瞭に、正確に、簡潔に、信憑性のあるように書く

ための戦略と実践的な秘訣、自己編集と校正。

全ての授業は相互作用的（interactive）で実際的な演習を伴

い、問題解決を奨励する。学生はこのコースの一環として

短い執筆の宿題を完成させる。 (2) 科学ライティングの訓

練：様々な品質の研究論文の題目、概要、序文を批評し、

23

修正してもらう。次に、受講者自身の論文を扱う。(HOULE教授、3回）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

（II) 読解力（速水教授、岸田准教授、3回）

　NatureやScienceなどの論文を読む。各学生は交代で段落毎

に朗読し、要約する。その後質問し、討議する。

(I) We will train the ability to write scientific papers. Specifically:(1) 8 classes by Ms. JONES focus on how to write effectiveresearch papers. We examine in detail: the roles andresponsibilities of authors and other actors in the scholarlypublishing industry; communicating effectively with the differentactors; recent changes in scholarly publishing and theimplications for authors; good practices to underpin effectivescience writing (from conception of the research through writing,submission, and peer review to publication and beyond); avoidingand resolving common issues (plagiarism and self-plagiarism,authorship, copyright, predatory journals and conferences, etc.);establishing structure and logical flow; strategies and practicaltips for writing clearly, accurately, concisely, and authoritatively;and self-editing and proofing. All classes are interactive, involving practical exercises andencouraging problem-solving. Students complete a short writingassignment as part of this course. (2) 3 classes by Prof. HOULE:Training for scientific writing: The students will be asked to readthe titles, abstracts and introductions of several real researchpapers of varying quality, to critique them, and to correct one ofthem. Then, examples of the students' own technical writing willbe treated. 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

(II) Reading (3 classes by Prof. HAYAMI and Assoc. Prof.KISHIDA)We will read English articles, for example from Nature orScience. We will ask each student to read aloud a paragraph ortwo in turn, and summarize.Then, we will ask questions and we will have discussions relatedto the article.〔到達目標 Aim〕

英論文の執筆，読解の能力の向上．

To improve skills in writing and reading English-languageresearch papers.〔成績評価 Grading criteria〕

毎回の英作文，英文読解の課題により評価する．

Assessment will be based on writing and reading tasks.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：金子めぐみ准教授，岸田昌子准教授，MichaelHoule客員教授，速水謙教授（情報学専攻)，Caryn Jones氏（ThinkSCIENCE社，極域科学専攻），速水謙教授（情報学専

攻)開講日：木曜5限(16:30-18:00)、情報学専攻の学生はJones講師の講義は水曜2限(10:45-12:15) ．

授業計画：詳細は情報学専攻のURLに掲載する．

Lecturers: Prof. Ken Hayami, Visiting Prof. Michael Houle, Prof.Masako Kishida (Department of Informatics), Ms. Caryn Jones(ThinkSCIENCE Inc., Department of Polar Science), Prof. KenHayami (Department of Informatics).Schedule: Thursday, 5th slot (16:30-18:00); for students ofDepartment of Informatics, lectures by Ms. Jones will be givenon Wednesday 2nd slot (10:45-12:15).Contents: Details will be posted on the Department of Informaticswebsite.〔実施場所 Location〕

国立情報学研究所：講義室1（12階1212号室），統計数理研

究所(立川）：D222室注：

(1) 基本的に全ての講義は学生の所属キャンパスで受講でき

る．情報学専攻の教員の講義は国立情報学研究所で行われ，

TV会議システムにより立川でも受講できる。

(2) Jones講師による8回の講義は，国立情報学研究所では水

曜日の2限に行われ，統計数理研究所（立川）では木曜の5限に行われる。

National Institute of Informatics (NII): Lecture Room 1 (12F,1212), Institute of Statistical Mathematics (ISM, Tachikawa):Room D222Note:(1) In principle, all the lectures can be attended at the student’sown campus.Lectures by Department of Informatics teachers will be done atNII, and also provided via teleconferencing system to Tachikawa.(2) 8 lectures by Ms. Jones will be given on Wednesday, 2nd slotat NII, and on Thursdays, 5th slot at ISM (Tachikawa).〔使用言語 Language〕

英語限定


特になし．

None.〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



24

情報セキュリティ基盤概論 Introduction toinformation security infrastructure　



越前　功（ECHIZEN　Isao）　高倉　弘喜（TAKAKURA　Hiroki）　岡田　仁志（OKADA　Hitoshi）


情報通信サービスにおける情報セキュリティについて、技

術、システム、法制度、経済性について概括する。

Information security technology, service, system, rule, and lawgive a fundamental framework for providing ICT (informationand communication technology) systems and services. Thiscourse will introduce information security and give its explain inan ICT governance way.〔到達目標 Aim〕

情報通信システム、サービスを提供するあたり必要となる

情報セキュリティに関する基礎知識と情報セキュリティに

関する課題解決の方法論を習得する。

(1) Understanding of the introductory part of ICT service relatedinformation security technology, system and service.(2) Ability of applying information security technologies topractical problems in providing ICT services.〔成績評価 Grading criteria〕

社会の中で必要となる基本知識の習得と課題に対する問題

解決能力によって評価する。

Achievement of the aims (1) and (2) will be assessed byquestions in the class and a report.〔授業計画 Lecture plan〕

3名の専門分野の教員による講義と課題設定に対する報告と

その評価、研究アドバイスを実施する。

Introduction to ICT governance, modern cryptography andseveral examples of designing and attacking cryptosystems, ICTservice-related security and privacy technologies, media securityand digital rights management technologies, Web content trustsystem, ICT application security systems and services, socialrules and laws, Cyber attack detection and preventiontechnologies.〔実施場所 Location〕





なし

None現代暗号概論、公開鍵暗号基盤(PKI)、PKI安全性概念、コン

テンツ配信、電子商取引、法と経済学、著作権法、個人情

報保護法、電子署名法、情報セキュリティ統一基準、サイ

バー攻撃検知・防御技術など教科書を特定せずに教材を準

備する。

Appropriate textbooks and articles are introduced at the lectures.〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



ビッグデータ概論 Introduction to Big DataScience　


学年(Recommended Grade) 1年　2年　3年　4年　5年2単位(credit) 　後学期 2nd semester水野　貴之（MIZUNO　Takayuki）


ビッグデータを支える大規模データの処理と分析、セキュ

リティ、可視化について、理論と実践、応用事例、課題を

解説する。

This course will introduce basic concepts and methodologies oflarge scale data processing, analysis, security, and visualizationby discussing relevant applications.〔到達目標 Aim〕

大規模データを対象とした処理と分析、セキュリティ、可

視化に関する基礎知識、及びそれらの技術を活用した課題

解決の方法論を習得する。

Understanding methodologies as well as basic knowledge of largescale data processing, analysis, security, and visualization.〔成績評価 Grading criteria〕

基本知識の習得と課題に対する問題解決能力によって評価

する。

Achievement of the aims will be assessed by questions in theclass and/or an assignment report.〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：越前功、高須淳宏、佐藤一郎、宇野毅明、北本朝展、宮尾祐介、水野貴之、山岸順一、相原健郎、小林亮太、杉山麿人、佐藤真一

Prof. Echizen, Prof. Takasu, Prof. Ichiro Sato, Prof. Uno,Assoc.Prof. Kitamoro, Assoc. Prof. Miyao, Assoc. Prof. Mizuno,Assoc.Prof. Yamagishi, Assoc. Prof. Aihara,Assist. Prof.Koabayshi,Assoc. Prof. Sugiyama, Prof. Shinichi Sato

概説（佐藤（一）） Overview of Big Data Science (Prof. IchiroSato) データ解析（小林） Data Analysis (Assist. Prof. Kobayashi)

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計算基盤（宇野） Computational Foundation (Prof. Uno) 地球環境・防災への応用（北本） Application to GlobalEnvironment and Disaster Prevention (Assoc. Prof.Kitamoto) セキュリティ（越前） Information Security (Prof. Echizen) 機械学習（杉山） Machine Learning (Assoc. Prof. Sugiyama) モバイルセンシングとその応用（相原） Mobile Sensing andIts Applications (Assoc. Prof. Aihara) 経済・社会分析への適用（水野） Application to Economicsand Social Analysis (Assoc. Prof. Mizuno) 放送映像への適用（佐藤（真）） Application to Broadcast Video(Prof. Shinichi Sato) テキスト解析・推論への応用（宮尾） Application to TextAnalysis and Reasoning (Assoc. Prof. Miyao) 音声認識，音声合成への応用（山岸） Application to SpeechRecognition and Speech Synthesis (Assoc. Prof.Yamagishi) 社会インフラモニタリングへの適用（高須）Application toCivil Infrastructure Monitoring (Prof. Takasu)〔実施場所 Location〕





なし

Noneテーマごとに基本図書、関連文献を紹介する。

Appropriate textbooks and articles are introduced at the lectures.〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



実践データサイエンス Practical Data Science　



山地　一禎（YAMAJI　Kazutsuna）


データサイエンス実践のため、リレー形式で講義を行い、

データ取得、データ形成、データ分析等について考究する。

To practice data science, several researchers take turns to presentand discuss subjects such as data acquision, data construction anddata analysis.


データサイエンス実践技術の習得

Acquiring practical skills of data science〔成績評価 Grading criteria〕

レポート×2 プレゼンテーション×2

Report×2 Presentation×2〔授業計画 Lecture plan〕

担当教員：担当教員：山地一禎（代表教員）及びNIIオープ

ンサイエンス基盤研究センター所属特任研究員

開講日：月曜1限授業計画：　

第01週（4/15）：イントロダクション

第02週（4/22）：ソフトウェア

第03週（5/13）：プログラミング

第04週（5/20）：プログラミング

第05週（5/27）：データ取得・形成

第06週（6/03）：データ取得・形成

第07週（6/10）：データ可視化

第08週（6/17）：プレゼンテーション

第09週（6/24）：データ分析

第10週（7/01）：データ分析

第11週（7/08）：シミュレーション

第12週（7/22）：シミュレーション

第13週（7/29）：データサイエンスリテラシー



　　　　　　　　　　

Lecturers: Lectures are given by researchers at Research Centerfor Open Science and Data Platform, NII. The overall course ismanaged by Kazutsuna Yamaji.Schedule: Monday, 1st slotContents:Week 01 (4/15)： IntroductionWeek 02 (4/22)： SoftwareWeek 03 (5/13)： ProgrammingWeek 04 (5/20)： ProgrammingWeek 05 (5/27)： Data Acquision & ConstructionWeek 06 (6/03)： Data Acquision & ConstructionWeek 07 (6/10)： Data VisualizationWeek 08 (6/17)： PresentationWeek 09 (6/24)： Data AnalysisWeek 10 (7/01)： Data AnalysisWeek 11 (7/08)： SimulationWeek 12 (7/22)： SimulationWeek 13 (7/29)： Data Science LiteracyWeek 14 (8/05)： PresentationWeek 15 (8/06)： Presentation　　　　　　　　　　

26




留学生の履修者がいる場合は英語


参考図書：

Cathy O'Neil, Rachel Schutt: Doing Data Science: Straight Talkfrom the Frontline, O'Reilly Media, 2013.Joel Grus: Data Science from Scratch, O'Reilly Media, 2015.Hadley Wickham, Garrett Grolemund: R for Data Science:Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, O'ReillyMedia, 2017.

References: Cathy O'Neil, Rachel Schutt: Doing Data Science: Straight Talkfrom the Frontline, O'Reilly Media, 2013.Joel Grus: Data Science from Scratch, O'Reilly Media, 2015.Hadley Wickham, Garrett Grolemund: R for Data Science:Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, O'ReillyMedia, 2017.〔関連URL Related URL〕



準備学習：

履修条件：



27

フレッシュマンコース（前学期） Freshman Course(1st semester)　

科目コード(Course Number) 30PCS501特別教育プログラム Interdepartmental Program 　総合教育科目プログラム ComprehensiveSubjects Program 　総合教育科目プログラム Comprehensive Subjects Program

学年(Recommended Grade) 1年　3年2単位(credit) 　前学期 1st semester


フレッシュマンコースでは新入生を主たる対象にして、

「Exploring Diversity in Academia (EDA)」「研究者と社会」「研

究者のための“伝える“技術」の3つの講義・演習等を行

う。（集中講義）

Freshman Course is an intensive course for newly-enrolledstudents, and consists of three sections: "Exploring Diversity inAcademia (EDA)", "Researchers and Society," and"Communication skills for Researchers" Each secions includeslectures, workshops, and practices.〔到達目標 Aim〕

本授業科目は、

○研究者としての基礎的な能力や素養を身につける。

○研究者ネットワークを構築し、広い視野を身につける。

○将来社会の中で責任ある役割を果たす研究者に成長して

いくための心構えを身につける。

○理解される文章を書く、プレゼンテーションを行うため

の基礎技術を習得する。


○To learn the basic knowledge and skills for all resarchers○To create a network beyond research field, and to gain a broadperspective○To learn an attitude of being a socially responsible researcher○To learn the basic skills for writing and presentation


各セクションごとに定める

『Exploring Diversity in Academia (EDA)』（30％）：授業内レポ

ート、グループディスカッションへの貢献度による評価

『研究者と社会』（40％）：授業内エッセイ、グループワーク

成果物（ポスター）、グループディスカッションへの貢献度

による評価

『研究者のための“伝える“技術』（30％）：授業中の小問題

への回答、パラグラフ添削を中心に評価

Requirements defined in each section:“Exploring Diversity in Academia (EDA)” (30%): In-Class

writing assignment and contribution to group discussions.“Researchers and Society”(40%):In-class essays, posters andcontribution to group discussions“ Communication skills for Researchers ” (30%):Result of

paragragh editing workshop


開講日：2019年4月9日（火）－4月12日（金）

授業計画

　 4月9日（火）　1時限　「Exploring Diversity in Academia(EDA）」

　 4月9日（火） 2時限　「Exploring Diversity in Academia(EDA）」

　 4月10日（水） 3時限「Exploring Diversity in Academia(EDA）」

　 4月10日（水） 4時限　「Exploring Diversity in Academia(EDA）」

　 4月10日（水） 5時限　「研究者と社会」

　 4月10日（水） 6時限「研究者と社会」


　 4月11日（木）　8時限　「研究者と社会」

　 4月11日（木） 9時限　「研究者と社会」




4月12日（金） 13時限　「研究者のための”伝える”技術」

　 4月12日（金）　14時限　「研究者のための”伝える”技術」

　 4月12日（金） 15時限　「研究者のための”伝える”技術」


Schedule：April 9 (Tue.) - April 12(Fri.), 2019Contents :　April 9（Tue.）　1st　「Exploring Diversity in Academia(EDA) )」　April 9（Tue.) 2nd　「Exploring Diversity in Academia(EDA) 」　April 10（Wed.） 3rd 「Exploring Diversity in Academia(EDA)」　April 10（Wed.） 4th　「Exploring Diversity in Academia(EDA)」　April 10（Wed.） 5th　「Researchers and Society」　April 10（Wed.） 6th 「Researchers and Society」　April 10（Wed.） 7th　「Researchers and Society」　April 11（Thur.）　8th　「Researchers and Society」　April 11（Thur.） 9th　「Researchers and Society」　April 11（Thur.） 10th　「Researchers and Society」　April 11（Thur.）　11th　「Researchers and Society」　April 11（Thur.） 12th　「Researchers and Society」April 12（Fri.） 13th　「Communication skills for Researchers」　 April 12 （ Fri. ）　 14th 　「 Communication skills forResearchers」　April 12（Fri.） 15th　「Communication skills for Researchers」　 April 12 （ Fri. ） 16th 　「 Communication skills forResearchers」〔実施場所 Location〕

葉山キャンパス

SOKENDAI, Hayama campus〔使用言語 Language〕

日本語

Japanese

1


『研究者のための“伝える“技術』：レポートの組み立て方　

木下是雄著　※授業時に配布

“Communication skills for researchers”: Koreo Kinoshita 'Howto compose their report' ※To be distributed during the lecture〔関連URL Related URL〕



本授業科目の履修は、原則として全日程の出席を前提とす

る。

また、特別な事情により、やむを得ず参加できない場合は、

総研大フレッシュマンコース実施事務局に問い合わせるこ

と。

以下の研究科においては必修科目です。

・物理科学研究科

・複合科学研究科（ただし、統計科学専攻の３年次編入者

を除く）

・生命科学研究科

・先導科学研究科

新入生を対象としますが、それ以外の年次の学生の受講も

可能です。

Attendance at all programs is required to complete this course.Absentees with unavoidable reasons should contact office forSOKENDAI Freshman Course.Freshman course is the compulsory subject for the student of theSchools below: ・School of Physical Sciences・School of Multidisciplinary Sciences (Except students of three-year doctoral program of the department of Statistical Science)・School of Life Science・School of Advanced SciencesAlthough this course is mainly for the newly enrolled students, allstudents are welcome to apply to the course.

フレッシュマンコース（後学期） Freshman Course(2nd semester)　

科目コード(Course Number) 30PCS501特別教育プログラム Interdepartmental Program 　総合教育科目プログラム ComprehensiveSubjects Program 　総合教育科目プログラム Comprehensive Subjects Program

学年(Recommended Grade) 1年　3年2単位(credit) 　後学期 2nd semester


フレッシュマンコースでは新入生を主たる対象にして、

「Exploring Diversity in Academia (EDA)」「研究者と社会」「研

究者のための“伝える“技術」の3つの講義・演習等を行

う。（集中講義）

Freshman Course is an intensive course for newly-enrolledstudents, and consists of three sections: "Exploring Diversity inAcademia (EDA)", "Researchers and Society," and"Communication skills for Researchers" Each secions includeslectures, workshops, and practices.


本授業科目は、

○研究者としての基礎的な能力や素養を身につける。

○研究者ネットワークを構築し、広い視野を身につける。

○将来社会の中で責任ある役割を果たす研究者に成長して

いくための心構えを身につける。

○理解される文章を書く、プレゼンテーションを行うため

の基礎技術を習得する。


○To learn the basic knowledge and skills for all resarchers○To create a network beyond research field, and to gain a broadperspective○To learn an attitude of being a socially responsible researcher○To learn the basic skills for writing and presentation〔成績評価 Grading criteria〕

各セクションごとに定める

『Exploring Diversity in Academia (EDA)』（30％）：授業内レポ

ート、グループディスカッションへの貢献度による評価

『研究者と社会』（40％）：授業内エッセイ、グループワーク

成果物（ポスター）、グループディスカッションへの貢献度

による評価

『研究者のための“伝える“技術』（30％）：授業中の小問題

への回答、パラグラフ添削を中心に評価

Requirements defined in each section:“Exploring Diversity in Academia (EDA)” (30%): In-Class

writing assignment and contribution to group discussions.“Researchers and Society”(40%):In-class essays, posters andcontribution to group discussions“ Communication skills for Researchers ” (30%):Result of

paragragh editing workshop〔授業計画 Lecture plan〕

開講日：2019年10月8日（火）ー10月11日（金）

授業計画

　 10月8日（火）　1時限　「Exploring Diversity in Academia(EDA）」

　 10月8日（火） 2時限　「Exploring Diversity in Academia(EDA）」

　 10月9日（水） 3時限「Exploring Diversity in Academia(EDA）」

　 10月9日（水） 4時限　「Exploring Diversity in Academia(EDA）」


　 10月9日（水） 6時限「研究者と社会」







10月11日（金） 13時限　「研究者のための”伝える”技術」

　 10月11日（金）　14時限　「研究者のための”伝える”技術」



Schedule：October 8 (Tue.) - October 11(Fri.), 2019

2

Contents :　October 8（Tue.）　1st　「Exploring Diversity in Academia(EDA) )」　October 8（Tue.) 2nd　「Exploring Diversity in Academia(EDA) 」　October 9（Wed.） 3rd 「Exploring Diversity in Academia(EDA)」　October 9（Wed.） 4th　「Exploring Diversity in Academia(EDA)」　October 9（Wed.） 5th　「Researchers and Society」　October 9（Wed.） 6th 「Researchers and Society」　October 9（Wed.） 7th　「Researchers and Society」　October 10（Thur.）　8th　「Researchers and Society」　October 10（Thur.） 9th　「Researchers and Society」　October 10（Thur.） 10th　「Researchers and Society」　October 10（Thur.）　11th　「Researchers and Society」　October 10（Thur.） 12th　「Researchers and Society」October 11（Fri.） 13th　「Communication skills for Researchers」　October 11（ Fri.）　 14th　「Communication skills forResearchers」　 October 11 （ Fri. ） 15th 　「 Communication skills forResearchers」　 October 11 （ Fri. ） 16th 　「 Communication skills forResearchers」〔実施場所 Location〕

葉山キャンパス

SOKENDAI, Hayama Campus〔使用言語 Language〕

英語


講義中に配布する

To be distributed during the lecture〔関連URL Related URL〕



本授業科目の履修は、原則として全日程の出席を前提とす

る。

また、特別な事情により、やむを得ず参加できない場合は、

総研大フレッシュマンコース実施事務局に問い合わせるこ

と。

以下の研究科においては必修科目です。

・物理科学研究科

・複合科学研究科（ただし、統計科学専攻の３年次編入者

を除く）

・生命科学研究科

・先導科学研究科

新入生を対象としますが、それ以外の年次の学生の受講も

可能です。

Attendance at all programs is required to complete this course.Absentees with unavoidable reasons should contact office forSOKENDAI Freshman Course.Freshman course is the compulsory subject for the student of the

Schools below: ・School of Physical Sciences・School of Multidisciplinary Sciences (Except students of three-year doctoral program of the department of Statistical Science)・School of Life Science・School of Advanced SciencesAlthough this course is mainly for the newly enrolled students, allstudents are welcome to apply to the course.

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統計モデリング特論Ⅰ Special Topics in Statistical Modeling Ⅰ

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