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ネットワーク科学は、広範な社会現象・自然現象に観測されるネットワークを対象にした学際的な学問領域である。こうしたネットワークには、コミュニティにおける人間関係のネットワーク、企業間関係などの経済ネットワーク、交通網や電力網などのインフラのネットワーク、インターネット、言語の共起ネットワーク、食物連鎖、代謝ネットワーク、神経回路網などの生物学的ネットワークなどがある。本授業では、ネットワーク科学を構成する基礎的な理論について学ぶ。
Network science is an interdisciplinary field that analyzes networks observed in a broad range of social and natural phenomena. They include human-relation networks in communities, economic networks such as BtoB relationships, infrastructure networks such as traffic and power grids, internet, cooccurence networks in languages, biological networks such as food chains, metabolic networks, and neural networks. This course offers the basic theories of network science.
このコースでは、コンピュータ通信ネットワークの設計と実装における基本的な概念を紹介します。このコースでは、ネットワーク・アーキテクチャの概要、アプリケーション、ネットワーク・セキュリティとモビリティに関する特別なトピックを取り上げます。例としては、主にインターネット・プロトコル・スイートを使用します。授業では、筆記課題、プログラミング課題、ハンズオンラボ（インターネットに接続されたPCで実施可能）を行います。
授業ではClassroomを使用します。
クラスコード：xxxxxxx
生物群集は同じ生息地に共存する生物種が相互作用することで作り出す巨大な複雑系である。生物群集の構造と動態を理解するためには、種間相互作用が個体数動態に及ぼす影響や、それが群集や生態系といった上位の生物学的レベルにスケールアップする仕組みを捉えることが求められる。本授業では、それに必要な生態学の知識を提供すると同時に、生態系ネットワーク研究に必要な数理的手法について学ぶ。
Ecological communities are large, complex systems, where a number of coexisting species interact with each other.For its understanding, one need to know what is the population dynamical consequences of interspecific interactions and how it scale-ups to higher organization levels such as community adn ecosystem.The basic knowlegde required to understand structure and dynamics of ecological networks and some relevant theoretical tools to capture the ecological dynamics and analyze real ecological data will be provided and explained.
この講義では，道路交通ネットワークの分析に必要な数理的手法，特に交通流理論とネットワーク交通流配分に関する理論を学習することを目的とする．
交通流理論においては，いわゆるマクロ交通流理論の代表であるLWR(Lighthill-Whitham-Richards)モデルの定式化と，主に単路を対象としたLWRモデルの解法を学習する．これにより，ボトルネックや交通信号等により発生する道路の遅れ時間と渋滞長の変動の詳細を計算できるようになる．
ネットワーク交通流配分においては，ドライバーの一般化交通費用最小化行動を前提とした利用者均衡配分について主に学習する．確定的利用者均衡配分の定式化とその解法に加えて，確率的利用者均衡配分についても学習する．交通流モデルとしては簡便な静的モデルを主に用いるが，交通流理論を正確に反映する動学的なモデルによる利用者均衡配分についても学習する．さらに，利用者均衡配分の均衡解の安定性の概念を理解することを目的として，進化ゲーム理論についてもその概要を学習する．
上記の学習内容は実際に数値計算を行うことで理解が深まるものが多い．この講義では，主にPythonを用いたプログラミングを受講者自身に行なってもらうことにより，学習目標が確実に達成できることを狙っている． なお，Pythonの知識を受講生には要求しないが，Pythonに限らず何らかのコンピュータ言語で簡単なプログラミングを行なった経験があることが望ましい．
The aim of this lecture is to study the mathematical methods necessary for the analysis of road traffic networks, in particular the theory of traffic flow and network traffic assignment models.
In traffic flow theory, students learn the formulation of the Lighthill-Whitham-Richards (LWR) model, which is a representative of so-called macroscopic traffic flow theory, and learn how to solve the LWR model mainly for single roads. This will enable us to calculate the details of travel time delay and congestions length caused by bottlenecks and traffic signals.
For the network traffic flow assignment models, we mainly study the user-equilibrium assignment, which assumes that drivers choose routes so as to minimise their generalised travel costs. In addition to the formulation and solution algorithms of deterministic user-equilibrium assignments, stochastic user-equilibrium assignments are also studied. A simple static flow model is mainly used as a traffic flow model, but a dynamical model that accurately reflects the traffic flow theory is also studied. We also study evolutionary game theory in order to understand the concept of stability of equilibrium solution.
Many of the above topics can be understood by performing numerical calculations. In this lecture, we aim to achieve the learning goals via programming mainly in Python. Experience on Python is not necessary to take this class, but students are expected to have experience in programming in any computer language.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的：
大規模な土木事業は我々の日常における社会活動や経済活動に対して，社会に対する便益の最大化，コストの最小化といった様々な形で関わる。各種要因が相互に絡み合う複雑なシステムを分析し，問題を解決するための数理的手法やモデリングを学ぶ．
２．概要：
現象をモデリングし，最適化手法や数理的な解析手法を用いて問題を解決する能力を身につける．
３．達成目標等：
この授業では，主に以下のような能力を修得することを目標とする．
・最適化問題を定式化する能力．
・定式化した問題を解析する能力．
・定式化した問題を解く能力．
Googleクラスコードはq6bbs4n
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Purpose
Large-scale civil engineering projects are closely related with our daily social and economic activities. You are going to study how to solve various problems in a complicated system involving many interacting factors.
2. Outline
We study various approaches of Operations Research including linear programming, nonlinear programming, dynamic programming, graph theory and etc.
3. Objectives
Students are expected to master the following two abilities.
- To formulate optimization problems
- To analyze the formulated problems
- To solve the formulated problems
Google classroom code is q6bbs4n
Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
道路・航空・港湾ネットワークを基盤とする社会システムを対象とし，その状態記述および管理方法について学ぶ．特に，混雑や環境破壊といった外部不経済に対し，競争市場による調整機能の長所と限界，およびその解決方法としての制度設計を解説する．その過程において，数理計画，交通工学，メカニズム設計などの諸理論を分野横断的に学習する．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
This course aims to study the descriptions and management of social systems basing on transportation networks. Relating theories, regarding mathematical programming, transportation engineering and mechanism design, also would be introduced as necessary.
プログラミング言語Pythonを用いて大量のデータ処理を扱う方法について学び、簡単な処理を行うスクリプトを自ら作成したり、適切なライブラリを用いて複雑な処理を実行する技術を習得する。
Students will learn how to handle large amounts of data processing using the Python programming language, and acquire the skills to create their own scripts to perform simple processing and to execute complex processing using appropriate libraries.
この講義では，道路交通ネットワークの分析に必要な数理的手法，特に交通流理論とネットワーク交通流配分に関する理論を学習することを目的とする．
交通流理論においては，いわゆるマクロ交通流理論の代表であるLWR(Lighthill-Whitham-Richards)モデルの定式化と，主に単路を対象としたLWRモデルの解法を学習する．これにより，ボトルネックや交通信号等により発生する道路の遅れ時間と渋滞長の変動の詳細を計算できるようになる．
ネットワーク交通流配分においては，ドライバーの一般化交通費用最小化行動を前提とした利用者均衡配分について主に学習する．確定的利用者均衡配分の定式化とその解法に加えて，確率的利用者均衡配分についても学習する．交通流モデルとしては簡便な静的モデルを主に用いるが，交通流理論を正確に反映する動学的なモデルによる利用者均衡配分についても学習する．さらに，利用者均衡配分の均衡解の安定性の概念を理解することを目的として，進化ゲーム理論についてもその概要を学習する．
上記の学習内容は実際に数値計算を行うことで理解が深まるものが多い．この講義では，主にPythonを用いたプログラミングを受講者自身に行なってもらうことにより，学習目標が確実に達成できることを狙っている． なお，Pythonの知識を受講生には要求しないが，Pythonに限らず何らかのコンピュータ言語で簡単なプログラミングを行なった経験があることが望ましい．
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
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目的
情報数学（離散数学）は，情報技術（Information Technology）を理解するための基礎理論として重要性が高まっている。この授業では，情報数学の基本概念と方法論を学ぶ。
概要
集合論，組合せ論およびグラフ理論を中心に情報数学の基礎を学ぶ。多くの具体的な応用例を題材にして，情報数学の考え方と問題の証明法を身に付ける。演習問題を解きながら実践的に情報数学の方法論を学ぶ。
達成目標等
この授業では，主に以下のような能力を修得することを目標とする。
・ 集合論や関係などの抽象的な概念を用いて表現された情報数学の問題を理解し，定理や性質を証明することができる。
・ 組合せ論や差分方程式の基礎を理解する。
・ グラフ理論のさまざまな問題を理解し，定理や性質を証明することができる。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
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Objective.
Discrete mathematics is becoming increasingly important as a basic theory for understanding information technology. In this class, you will learn the basic concepts and methodologies of discrete mathematics.
Overview.
Students learn the fundamentals of discrete mathematics with a focus on set theory, combinatorics, and graph theory. Students learn the methodology and ways to prove problems through many concrete application examples as well as supplementary materials including many exercises.
Goal.
The goal of this course is to acquire the following skills:
- To be able to understand problems in discrete mathematics expressed using abstract concepts such as set theory and relations, and to be able to prove theorems and properties.
- To understand basic solutions of difference equations.
- To be able to understand various problems in graph theory, and to be able to prove theorems and properties of graphs.