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本講義の前半では，経済経営数学入門A・Bで学んだ知識を前提に，中級以上の経済学・経営学理論を理解するうえで重要な静学的な最適化問題を講義する。本講義の後半では，微分方程式の解法を学ぶとともに，経済を長期的に分析する動学的な最適化問題について講義する。コロナ禍において，経済学者が行った緊急事態宣言の実施や期間が経済（GDP）に与えるシミュレーション分析が，報道等を通して大きな注目を集めたが，それも動学的最適化問題をベースにしたモデルである。動学モデルは，様々な政策変更による人々の行動変容を考慮したうえで，長期の経済を予測するために有用な経済モデルである。
In the first half of this course, based on the knowledge acquired in Introduction to Mathematics of Economics and Management A and B, static optimization problems will be taught, which are important for understanding economics and management theory at the intermediate level and above. In the second half of the course, students will learn how to solve differential equations and learn dynamic optimization problems that analyze the economy in the long run. For example, during the COVID-19 pandemic, the economists' simulation analysis of the impact of the declaration of a state of emergency and its duration on the economy (GDP) received considerable press attention. The dynamic optimization problem is an economic model that predicts the economy over a long period of time by taking into account changes in people's behavior due to policy changes.
大学院修士課程1年生レベルのミクロ経済学の講義を行います。ミクロ経済学は、経済分析の基礎となる科目であり、近代経済学の研究をするにあたって必要不可欠な分析手法を提供しています。講義と演習問題を通じて、ミクロ経済学の中級レベルの分析手法を身につけることを目的とします。
In this course, students learn about the intermediate level microeconomics. Positive participation in classes is expected
大学院修士課程1年生レベルのミクロ経済学の講義を行います。ミクロ経済学は、経済分析の基礎となる科目であり、近代経済学の研究をするにあたって必要不可欠な分析手法を提供しています。講義と演習問題を通じて、ミクロ経済学の中級レベルの分析手法を身につけることを目的とします。
In this course, students learn about the intermediate level microeconomics. Positive participation in classes is expected
クラスコード:j44zymr
経済学、経営学で用いられる数学について講義を行う。特に、微積分、線形代数についての講義を行う。前期に実施さ
れる講義、経済経営数学入門Ａ では最低限の線形代数について説明を行い、その後、微積分の基礎について講義を行う。
This course will cover the mathematics used in economics and management, with a focus on calculus and linear algebra.
We will cover linear algebra for beginners. Advanced topics in linear algebra will be covered in Introduction to Economic and Management Mathematics B. In the second part of the course, we will cover the basics of calculus.
クラスコード urqyyay
経済学、経営学で用いられる数学について講義を行う。特に、線形代数、2変数(または高次の)関数、積分についての講義を行う。
This course will cover the mathematics used in economics and management, with a focus on calculus and linear algebra.
We will cover linear algebra, and calculus in the second (or higher) dimensional space and integration.
１セメの基礎物理数学に続き，物理学の理解に必要となる基礎的な数学（複素解析，フーリエ解析，偏微分方程式）を学ぶ。
This course introduces basic mathematics necessary for physics students. The topics include complex functions, fourier analysis and partial differential equations.
医用工学におけるハードウェアの設計と理解、CTやMRIなどの医用イメージング、また得られた画像などのデータを処理および解析する上での数理的問題を理解し、その解決に必要となる様々な数学の道具についての知識を獲得する
To understand mathematical problems for design and understanding of hardware, medical imaging such as CT and MRI, and processing and analyzing the obtained data such as images, and to acquire knowledge of the various mathematical tools needed to solve these problems.
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)
この科目ではClassroomを使用して講義情報を発信します。
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１．目的
工学部に入学した直後の１年生が、高校で学習した数学と物理の内容を踏まえて、大学で学習する数学（微積分学）と物理学の基礎を理解し、実際に手を動かして問題を解くことにより計算力と応用力を身につける。
２．概要
数学はベクトル場の積分、フーリエ解析等について、また物理学は物理学A, Bの内容を中心に、基礎事項と例題の説明を受けたあと、学生各自が与えられた演習問題を解く。
３．達成目標等
微分方程式、ベクトル場の積分、フーリエ解析、力学、振動、弾性体力学、流体力学、波動等の演習問題を解くことにより、数学と物理学が密接に関係していることを理解し、かつ数学と物理学の計算力と応用力を身につける。
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)
Lectures are given face-to-face class. Details will be uploaded in Google Classroom.
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Purpose: To understand the relation between mathematics and physics.
Abstract: Lecture and practice of mathematics and physics. Relating lectures are Vector calculus, Linear algebras, Fourier analysis, Physics A, and Physics B.
Objective: To acquire calculating ability and applied skill of mathematics and physics.
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 ラプラス変換，特殊関数，２階線形偏微分方程式について，それらの基礎を学習・理解し，計算力と応用力を身につける。
２．概要 工学に現れる現象の解明に重要な役割をはたす応用数学の一部であるラプラス変換，２階線形微分方程式について，また工学に応用される特殊関数のうち，特にガンマ関数，ベータ関数，ルジャンドル関数，ベッセル関数について，それらの基礎を学習する。
３．達成目標等 上記のいくつかの特殊関数の基礎的な性質を理解し，その工学への応用とそれらの公式を用いた計算ができるようになること。ラプラス変換とその逆変換を理解し，それらが計算でき，微分・積分方程式などが解けるようになること。さらに，２階線形偏微分方程式が工学にどのように応用されているかを理解して，変数分離法を身につけること。
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)
Object and summary: Students learn and understand the concepts of Laplace transformation, special functions and partial differential equations. In the first part, students learn Laplace transformation and its applications for solving linear differential equations. In the second part, some special functions, gamma function and beta functions are introduced and Legendre functions and Bessel functions are also explained as the series solutions of Legendre and Bessel differential equations. In the third part, students learn how to solve some partial differential equations, Laplace equations, Poisson equations, diffusion equations and wave equations. These concepts are important in engineering sciences.
Goal: Students will develop the abilities necessary to calculate Laplace transformation and in applying them to solve some differential and integral equations. Students will understand some concepts and mathematical properties of gamma, beta, Legendre, and Bessel functions and their isolated singular points in the complex plane and will be able to calculate some improper integrals by using some theories of complex analysis.
経済学、経営学の問題のみならず社会における様々な問題を解決するため、データに基づく意思決定はますます重要となってきている。データから得られる根拠（エビデンス）に基づく問題解決を実践するためには、その問題に対して有効なデータ分析手法を適用する必要がある。本講義では、既に学習した統計的検定と回帰分析の知識に基づいて、最尤法、ベイズ統計、多変量解析、因果効果推定などのトピックに関する知識を身に付けることを目的とする。
In this course, students learn the basic mathematical statistics for economics and management.