経済物理学  

  藤原 直哉, 藤木 結香  

  情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻、人間社会情報科学専攻、応用情報科学専攻  

  後期  

  後期 水曜日 2講時 情報-412  

近年、経済現象を物理学の知見を活用して解析する経済物理学と呼ばれる分野が発達しつつある。本講義では、主に都市における現象を題材として経済物理学の基礎を学ぶ。具体的には、複雑ネットワーク、非線形現象、スケーリング則などを取り上げ、空間的ネットワークとその成長過程、およびそれらの生成モデル、などについて概観する。また、人流やSNSなど、近年利用可能となっているデータとその取扱いについても解説する。

  都市地理学 / Analytical urban geography  

  中谷 友樹  

  理  

  後期  

  後期 水曜日 3講時  

都市地理学の主要な論点を確認し、都市環境および都市空間での人の行動に関する分析的研究を実施する上で必要な方法論を講義、一部実習を通して習得を目指す。

Lecture on methodology necessary for conducting analytical research on human geography, particularly about human behaviours and socio-economically constructed spatial structure of cities.

  数理都市解析 / Mathematical Modeling & Analysis of Urban Systems  

  赤松 隆  

  工  

   

   

Google Classroom　クラスコード： s7iedvb

大学院シラバス・時間割・履修登録：　https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html

社会基盤計画や交通・都市・地域計画の立案・分析・評価の際には，空間経済システムのモデリングとそれに基づく計量的分析が欠かせない．本講義は，そのための基本的な枠組みとシステマテックな分析の方法論を提供する．より具体的には，まず，交通・通信ネットワーク・フロー（授業計画の第Ⅱ部），および立地・土地利用現象（授業計画の第Ⅲ部）に対する標準的な均衡モデルを紹介し，それらが，ポテンシャル・ゲームや変分不等式問題として統一的に表現できることを示す．そして，その枠組みを用いたモデル特性の解析や計算アルゴリズム開発の系統的な方法が示される．さらに，これらのモデルを一般化した集団ゲーム（Population Game）の枠組みと変分不等式問題の関係や，進化ゲーム・ダイナミクスに基づく均衡解の安定性について（授業計画の第Ⅳ部）議論する．

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")

Modeling and quantitative analysis of spatial economic systems are indispensable for planning, analysis, and evaluation of infrastructure systems. This lecture provides the basic framework and systematic methodology for this purpose. We will first introduce standard equilibrium models for transportation/communication networks and urban land use, which can be expressed in a unified manner as potential games and variational inequality problems (VIPs). Systematic methods for analyzing model properties and developing computational algorithms will then be presented. Furthermore, the relationship between the VIPs and the theory of population game and evolutionary game dynamics will be discussed.

See also the following web page for this course:

http://www.plan.civil.tohoku.ac.jp/~akamatsu/MathUrban/syllabus.html

  数理都市解析　  

   

  人間社会情報科学専攻  

  前期  

  前期 木曜日 3講時 人間環境系教育研究棟203  

社会基盤計画や交通・都市・地域計画の立案・分析・評価の際には，空間経済システムのモデリングとそれに基づく計量的分析が欠かせない．本講義は，そのための基本的な枠組みとシステマテックな分析の方法論を提供する．より具体的には，まず，交通・通信ネットワーク・フロー（授業計画の第Ⅱ部），および立地・土地利用現象（授業計画の第Ⅲ部）に対する標準的な均衡モデルを紹介し，それらが，ポテンシャル・ゲームや変分不等式問題として統一的に表現できることを示す．そして，その枠組みを用いたモデル特性の解析や計算アルゴリズム開発の系統的な方法が示される．さらに，これらのモデルを一般化した集団ゲーム(population game)の枠組みと変分不等式問題の関係や，進化ゲーム・ダイナミクスに基づく均衡解の安定性について（授業計画の第Ⅳ部）議論する．

  空間情報解析  

   

  人間社会情報科学専攻  

  後期  

  後期 金曜日 3講時  

本講義では，『空間情報』の統計解析手法を学ぶ．空間情報とは，空間的な位置に関連した情報のことをいい，都市や地域の実態を分析・把握する上で有用な情報を含んでいる．空間情報の種類として，施設立地点など点事象の空間分布に関する情報，気温など一部の地点において観測された情報，あるいは，市区町村人口などの空間単位に基づき集計された情報，のように複数の種類の情報があり，それぞれ異なるアプローチによる分析が必要である．本講義では，それぞれの空間情報に関する統計解析手法を習得し，その類似点・相違点を把握することを目的とする．

授業にはGoogle Classroomを利用（クラスコード *******）

すべて対面で開催予定．

  都市経済学  

   

  人間社会情報科学専攻  

  後期  

  後期 火曜日 3講時  

都市・地域における経済活動の空間的分布を分析する学問分野として地域科学(Regional Science)がある。経済学・都市計画・地理学等を基盤とする学際領域であるが，そこでの空間の捉え方は，「国」「地域」等の離散的な点としての扱いと，連続的な平面としての扱いに大別される。本科目では，後者のアプローチに重点を置きながら、地域科学における重要な話題について網羅的に解説する。はじめに中心地理論とvonThünen の農業国モデル等の古典モデルに触れた後，Alonso 型単一中心モデルを紹介する。また、当該分野における様々なテーマについて、古典的から現代的なものまで、理論・実証の双方の視点から幅広く紹介する。

本年度において、本講義は対面で実施する。ただし、一部の講義はビデオなどのオンデマンド資料配布によって代替する可能性がある

  都市計量解析 / Urban Information Analysis  

  井上 亮  

  工  

   

   

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)

国土や地域，都市の現状を把握し，将来計画を立案する際の道具となる計量解析に関して，データやモデルを用いた分析に関する基礎知識の修得を目的とする．

前半は，地理空間情報の定義や解析手法について説明する．地理空間情報とは，空間的な位置に関連づけられたあらゆる情報を指す．地図上に描かれる地物だけではなく，市町村で集計された統計データなども地理空間情報の一種である．地理空間情報を活用した解析を行う上で必要となる前提知識に関して解説を行う．

後半は，地域や都市の基本的指標である人口や産業立地・土地利用，移動に関するモデルを用いた解析について紹介する．

対面での開催を基本とする．

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)

This course introduces data analysis tools that are useful for the better understandings of the present status of cities, regions and nations. The first half covers the basics of modeling of demographics, transportation, and location choice. The latter half covers the basics of geographic information analysis.

The class will be held in face-to-face classes.

  計量システム分析  

   

  人間社会情報科学専攻  

  前期  

  前期 水曜日 2講時  

経済における諸現象に関する仮説は、実データから検証される必要がある。計量経済学は、この目的に対して有用な手法を提供する。この科目では、計量経済学の基礎、および空間計量経済モデルの推定および検定のための基本的な手法について講義する。具体的には、線形回帰モデルの基礎と仮説検定、操作変数法、空間重み行列、空間的自己相関と種々の空間計量経済モデル、等のテーマが含まれる。なお、授業中に計算機による実装について紹介するため、ノート PC あるいはタブレット PC を持参することが望ましい。

  統計的モデリング  

   

  情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻、人間社会情報科学専攻、応用情報科学専攻  

  後期  

  後期 月曜日 2講時  

不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し問題解決に役立てる統計的モデリングは，自然科学，社会科学の様々な分野で広く用いられる。

本講義では，現象の統計的モデリングの基礎理論から始めて，近年の複雑多様な構造を有するデータから効率的に情報を抽出するための柔軟なモデルの設定法, モデルのパラメータの推定法, そして最適なモデルの選択法に着目する。

なお，学部初年級の確率統計の知識を前提とする。

  空間情報解析 / Spatial Information Analysis  

  井上 亮  

  工  

   

   

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。

本講義では，『空間情報』の統計解析手法について取り扱う.

空間情報とは，空間的な位置に関連した情報のことをいい，都市や地域の実態を分析・把握する上で有用な情報を含んでいる．

一口に空間情報といっても，施設立地点など点の空間的分布に関する情報，気温など一部の地点において観測された情報，あるいは，市区町村人口など何らかの空間単位に基づいて集計された情報と異なる種類の情報があり，これらの解析を行うには異なったアプローチが必要である．

本講義では，空間情報に関する統計解析手法を網羅的に習得し，その類似点・相違点を把握することを目的とする．

なお，本講義は情報科学研究科の同名の講義と同じである．対面での実施を基本とする．

The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:

https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")

This lecture covers the statistical analysis methods for spatial information. Spatial information is data that is related to spatial positions, and is useful information to understand the current status of cities and regions.

The spatial information is divided into three types: spatial point pattern data such as locations of facilities, observation data at certain locations such as temperature data, and aggregated data by certain spatial boundaries such as population of municipalities. These data types require different methods to analyze.

The purpose of lecture is to study the statistical analysis methods of spatial data in a comprehensive manner, considering their similarities and differences.

This lecture is the same as the one of the same title in the Graduate School of Information Sciences.

The class will be held in face-to-face classes.