2026年4月からの教育体制です。
教員・研究室情報
| 取得学位 |
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|---|---|
| 研究室・ユニット名 | データサイエンス |
| 研究テーマ | 身近な自然現象を抽象化し、数学的・情報科学的側面からアプローチし分析する |
| 研究キーワード |
データサイエンス
再生核ヒルベルト空間
機械学習
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| 教育・研究への取り組み |
データサイエンスの核となる数学や情報科学などに関する授業を担当します。高校教員の経験を生かして基礎から丁寧に教えることを心がけます。多少難しいことがあっても「わからないことをわからないと言える勇気」が次の一歩に進みます。 |
受験生へのメッセージ
データサイエンスは農学はもちろんのこと、実社会で生かすことができる新しい科学です。文系・理系は関係ありません!手法として主にコンピュータ科学、統計学を用いますが、課題設定能力、情報収集能力、コミュニケーション能力、問題解決能力などを育みます。これからの社会に生きる皆さんにとって大きな力になる学問です。ともに切磋琢磨していきましょう!
研究シーズ
| 研究キーワード |
作用素論
再生核ヒルベルト空間
数学教育
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|---|---|
| 研究テーマ | 作用素論の基礎研究・数学教育 |
| 研究の概要・特徴 |
数学分野では、関数の集まりを一つの空間として捉え、その上で働く「作用素」の性質を調べる関数解析・作用素論を専門としています。特に、関数空間上の乗算作用素やToeplitz作用素を対象として、作用素の構造を研究しています。作用素の働きを、より基本的な部分に分けて理解できるか、どのような分解が可能かという問いに、厳密な数学的証明によって取り組んでいます。また、関数解析の知見を生かし、カーネル法を実学的な課題に応用することも視野に入れています。 |
| 産業界等への アピールポイント (用途・応用例等) |
数学の専門性と、高校・大学での数学教育経験を生かし、課題の構造を捉え、論理的に整理・検討する視点を提供します。また、学習者の背景を踏まえ、基礎数学の学び直しや、数学的な考え方の理解を支える教育・教材づくりに協力できます。数学に関わる理論的な課題から教育・人材育成まで、企業や教育機関との対話を通じた連携を目指しています。 |
| SDGs |
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