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オペレーションズ・リサーチとは，組織の活動をシステムとして捉え，運営上の課題解決を目指す手法の体系である．そこでは，モデル化を通じた課題の表現，システムの構成要素間の関係の定量的な把握，数理的・数値的な技法の適用などのアプローチが用いられる．
本講義では，オペレーションズ・リサーチの基本的な技法を説明すると同時に，それらの手法の実際の適用事例もあわせて紹介することによって，受講者が問題のモデル化、モデルの操作、結果の解釈の方法を身につけることを目的とする．
【トピックス統計学】ＯＲ／オペレーションズ・リサーチⅠにおいては、最適化技法を中心とした内容を取り扱う。
Operations Research is a field that considers an organization and its activities as a complex and coordinated system. It aims to find effective solutions for decision-making problems in different phases of an organization's operation. To achieve this, Operations Research uses systematic methods, including modeling to represent a managerial problem, quantitatively measuring system components' relations, and applying mathematical and computational techniques.
This course will provide an introduction to the basic and standard methods of Operations Research. It will also provide practical examples of how these methods are applied. Students are expected understand how to model a typical problem, operate the model, and interpret the result derived from the model.
The primary focus of the course is on optimization techniques in Operations Research I.
オペレーションズ・リサーチとは，組織の活動をシステムとして捉え，運営上の課題解決を目指す手法の体系である．そこでは，モデル化を通じた課題の表現，システムの構成要素間の関係の定量的な把握，数理的・数値的な技法の適用などのアプローチが用いられる．
本講義では，オペレーションズ・リサーチの基本的な技法を説明すると同時に，それらの手法の実際の適用事例もあわせて紹介することによって，受講者が問題のモデル化、モデルの操作、結果の解釈の方法を身につけることを目的とする．
【トピックス統計学】ＯＲ／オペレーションズ・リサーチIIにおいては、ネットワーク構造を持つ問題を中心とした内容を取り扱う。
Operations Research is a field that considers an organization and its activities as a complex and coordinated system. It aims to find effective solutions for decision-making problems in different phases of an organization's operation. To achieve this, Operations Research uses systematic methods, including modeling to represent a managerial problem, quantitatively measuring system components' relations, and applying mathematical and computational techniques.
This course will provide an introduction to the basic and standard methods of Operations Research. It will also provide practical examples of how these methods are applied. Students are expected understand how to model a typical problem, operate the model, and interpret the result derived from the model.
The course of Operations Research II mainly covers the problems with a network structure.
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
社会には様々な問題が存在する。本講義では、それらの問題を数学的にモデル化する方法を学ぶとともに、数理的な解法を学ぶことを目的とする。
２．概要
数理最適化の基本的な考え方を講義するとともに、線形計画法、ネットワーク最適化、非線形計画などの代表的な数理最適化手法について講義する。
３．達成目標等
数理最適化の工学における役割を理解するとともに、代表的な解法を理解する。
講義形態等の詳細は Google Classroom で確認すること。
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)
1. Purpose
In this course, students will learn the method for mathematical modeling of various problems and the mathematical solution.
2. Outline
This course provides the fundamental idea of mathematical optimization and the typical mathematical optimization techniques such as linear programming, network optimization, and nonlinear programming.
3. Goal
The goal of this course is to understand typical solutions and the role of the mathematical optimization in the engineering field.
For more information, see the information on the Google Classroom.
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を使用して講義資料と講義情報を発信します。
クラスコードは ffuweyi です。
Classroomにアクセスし、クラスコードを入力してください。
目的と概要：
現代の社会は、電気エネルギーシステム、情報通信システムなど様々なシステムを基盤としている。本講義では、このようなシステムの設計・計画・運用の基礎となる数理最適化の考え方と代表的な方法を学ぶ。
達成目標等：
数理最適化の代表的な方法である線形計画法と非線形計画法の工学における役割および最適化問題の定式化と解法を理解し、簡単な問題にそれらの手法を応用できるようになることを目標とする。加えて、システムの計画・運用等に関わる手法の概要を説明できるようになることも目標とする。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
The materials and information for the course are delivered to you with Google Classroom. The class code is ffuweyi. Access to Classroom and input the class code.
Purpose and Summary:
Modern society is supported by various systems such as electric power systems, information and communication systems and so on. In the course, fundamental theories and typical methods related with mathematical optimization which are based on designing, planning and operation of the systems are studied.
Goal of the class:
- Understanding formulation of optimization problems
- Studying how to apply linear programming and nonlinear programming to simplified problems
- Explaining the outlines of methods related to system planning and operation
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.
本講義では，持続可能な地域の実現に向けた計画や課題を分析をするための理論的基礎として，数理計画法，統計分析の方法について学びます．また，フリーソフトウェアを使用した演習を通じて，これらの方法の習得を目指します．
／This course covers a theoretical basis for analyzing regional problems toward sustainable development. Students will learn basic mathematical programming and statistical analysis through exercises using free software.
Google classroomcode:
https://classroom.google.com/c/NjYxNjY0ODU4NDM4?cjc=mzfijqk
随時投稿するので、最新情報はこちらを参照してください。
本講義「計量分析」は経済学部データサイエンス科目群の一つです。データサイエンスを学びたい方は次の年限で履修してください。
1. 統計学入門（１年次前期）
2. 計量分析（２年次前期）
3. 数理統計（２年次後期）
4. データサイエンス（２年次後期）
特に、学部大学院一貫教育プログラム「データ科学」を希望する方は履修してください。
現代的な機械学習を学ぶための基本となる「回帰分析」からスタートし、「分類問題」、「ニューラルネットワークモデル」を扱います。データサイエンスでは、データ分析プログラミングが必須です。本講義では、コーディングが初めてという方を想定して入門から講義します。プログラミング未経験者も安心してPythonコーディングに挑戦してください。
なお、教科書として「経済経営のデータサイエンス」（共立出版）を指定します。上記データサイエンス科目すべての参考図書として有効に使えます。
We will introduce basics to learn modern data science, ie. regression analysis, classification methods and deep learning. In order to learn data science, model fitting to actual data by programming is necessary. We suppose class members has no programming experiences and will guide intensive introductions pf Python coding. We do hope you challenge Python coding for big data with modern data science tools.
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
線形代数の基礎的な考え方と代表的な数値解析法を学ぶとともに，線形代数の設計・計画・推定等への応用能力を養う。
２．概要
まず，ベクトルと行列を基礎に，連立一次方程式・固有値問題の解法を学ぶ。次に，線形代数の
応用である最小二乗法，ゲーム理論，マルコフ連鎖，線形計画法等の考え方，モデルの作り方，解法を学ぶ。
３．達成目標等
講義内容を十分に理解し，線形代数を様々な設計・計画・推定等へ応用できる能力を取得することを目標とする。
なお、本講義はGoogle Classroom を用いる場合がある。その場合のクラスコードは「eae2fhw」である。
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)
1. Class subject
Numerical analysis is intended to be an advanced study of linear algebra and numerical analysis.
2. Object and summary of class
To obtain the knowledge of advanced level of linear algebra is the object of the class. Applications to several engineering issues are included.
3. Goal of study
To master the application of linear algebra and numerical analysis is the goal of study.
Classrooms may be used if necessary. Its class code is "eae2fhw".
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
古典制御理論（制御工学I）に続き，現代制御理論について学ぶ．
２．概要
本講義では，多変数の線形動的システムを制御する方法である状態空間法と呼ぶアプローチについて学ぶ．現代制御理論の主題は，状態方程式で表されたシステムの特性を解析する方法論と，望みの特性をもつシステムの設計法である．多変数の動的システムを状態方程式で表現する方法を学んだあと，安定性，可制御性，可観測性など，多変数システムの基本的な性質に関する基本概念を導入し，さらにそれをもちいて状態フィードバックによる極配置，オブザーバによる状態推定，最適レギュレータによる最適制御などの具体的な制御方策について学ぶ．
３．達成目標
与えられた動的システムを状態方程式で表現できるようになること．その可制御性，可観測性の判定法．状態フィードバック，極配置，オブザーバ，最適レギュレータなど，望みの特性をもつ制御系の設計方法を習得すること．
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)
1. Purpose
Following classical control theory (Control Engineering I), learn about modern control theory.
2. Overview
In this lecture, we will study an approach called the state space method, which is a method to control multivariable linear dynamic systems. The main subject of modern control theory is how to analyze the characteristics of a system represented by the state equation and how to design a control system to achieve desired characteristics. After learning the representation method of a multivariable dynamic system with a state equation, we introduce basic concepts of multivariable systems, such as stability, controllability, and observability. We also learn specific control strategies based on concepts such as pole assignment by state feedback, state estimation by an observer, and optimal control by an optimal regulator.
3. Goal
To be able to express a given dynamic system by a state equation and determine its controllability and observability. To be able to design control systems with desired characteristics by using a method such as state feedback, pole assignment, observer, and optimal regulator.