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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 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。
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。
Google Classroom code: pjmzeuj
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")
Statistical modeling is widely used in various fields of natural and social sciences to extract information from data and to solve problems. In this lectures, we will start from the basic theory underlying statistical modeling of phenomena , and then focuses on (1) how to set up flexible models, (2)how to estimate parameters of models, and (3) how to select optimal models in order to efficiently extract information from recent data with complex and diverse structures.
Background knowledge on elementary probability and statistics are required.
データ科学・AIの核となる統計数理モデルは，不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し，様々な分野で問題解決に用いられる. 本授業科目の目的は，主に予測と関連性の説明を目的とした統計数理モデルについて，理論と実践の両面から学び，理解することにある．
Modeling in Statistical Mathematics, which is the core of data science and AI, is used to extract effective information from data with variation and to solve problems in various fields. The purpose of this course is to learn and understand several modeling in statistical mathematics from both theoretical and practical techniques for applying models to data.
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：交通需要予測・交通プロジェクト評価・経済分析・数理計画に関する演習を通して，計画学の実践を理解する．
２．概要：各授業で提示される演習を行う．演習テーマは交通需要予測・交通プロジェクト評価・経済分析・数理計画に関するものである．
３．達成目標等：交通需要予測・交通プロジェクト評価・経済分析・数理計画に関して，基本的な分析スキルを獲得することを達成目標とする．
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)
In this course, students learn the practice of infrastructure planning through the various exercises, including transport demand forecasting, project evaluation, economic analysis and mathematical programming.
In each class, the lecturer gives a small exercise, and students do it, individually or by group. In some exercises, students are required computer calculation or presentation.
The goal of this course is to acquire the basic skills of transport demand forecasting, project evaluation, economic analysis and mathematical programming.