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物理定数の測定や電子回路の実習を行う。実験・観測を通じて、地球物理学の基礎をよりよく理解することが第一の目的である。実験のテーマや方法の考案から、実験計画の策定、実験装置系の設計・製作、計測の実施、取得データの解析・考察、レポート作成および中間・最終発表までを、自主的に行い、実験・観測の進め方を実践的に学ぶことが第二の目的である。
The purpose of this course is to provide hands-on training in geophysical experiments and observations. A variety of modern and historical experiments and observations are covered, with emphasis on experimental design, experimental techniques, data acquisition and analysis, scientific communication, and time management.
物理定数の測定や電子回路の実習を行う。実験・観測を通じて、地球物理学の基礎をよりよく理解することが第一の目的である。実験のテーマや方法の考案から、実験計画の策定、実験装置系の設計・製作、計測の実施、取得データの解析・考察、レポート作成および中間・最終発表までを、自主的に行い、実験・観測の進め方を実践的に学ぶことが第二の目的である。
The purpose of this course is to provide hands-on training in geophysical experiments and observations. A variety of modern and historical experiments and observations are covered, with emphasis on experimental design, experimental techniques, data acquisition and analysis, scientific communication, and time management.
今日の天文学の研究においてはコンピュータは不可欠の道具であり、理論シミュレーションはもちろんのこと、解析的な研究や観測、装置開発などあらゆる分野で高度な計算機技術が必要となる。本実習では、基礎的なプログラミングを含む将来の研究に活用できる計算機技術を修得することを目的とし、実際にコンピュータを用いて天体物理学の具体的な課題に取り組む。
Computers are indispensable tools for astrophysics today. Not only in theoretical simulations but also in analytical studies, observations, and instrument development, virtually all the fields require a high level of computing skills. In this class, students will learn practical computer skills useful for research in astrophysics through excersises using computers.
講義においては天体の測光、撮像、分光観測、データ解析の基本を学習する。
その知識を基に随時夜間の観測実習を行い、望遠鏡の原理と観測の手法を実際に学ぶ。
実習では合同C棟屋上ドームの51cm 望遠鏡にCCD カメラ及び分光装置を取り付けて行う。
この授業で習得を目指す知識と技術は、天文学において観測的な研究を行ってゆく上で必須のものである。
また理論的な研究を行う上でも観測の知識は不可欠である。
本授業は選択科目であるが、宇宙地球物理学科天文学コースの学生は履修することを強く推奨する。
This course provides a grounding in observations with photometric, imaging, and spectroscopic techniques, and analysis methods of the observed data set in modern astronomy.
With basic knowledge given in the lecture, students will experience operations of a 51-cm telescope and observational instruments (CCD camera and spectrograph) equipped on Science Complex C building during night-time aiming for practical understanding of telescope structure and mechanisms, and astronomical observing methods.
The knowledge and skills that students will acquire in this course are essential for observational research in astronomy and even for theoretical studies as well.
It is strongly recommended that students in the astronomy course take this class.
地震活動や火山活動のモニタリングと，地殻内部や火山体内部の構造探査にとって，欠くことができない地球物理学的計測手法について，基礎的な測定原理から最新技術による計測や解析手法とその結果の実例まで紹介する．次のような内容を予定している．
[1] ディジタル信号処理
[2] データ統計処理
[3] 地震計の原理と地震観測
[4] 衛星測地観測
[5] 重力と海底測地観測
[6] 地震探査
We will give a series of lectures on geophysical measurement methods, which are indispensable for monitoring the seismic/volcanic activities and investigating the structures in the earth/volcanoes. We will explain the fundamental measurement principles, state-of-the-art measurement technologies, and analysis techniques, as well as examples of the measurement/analysis results as follows:
[1] Digital signal processing
[2] Statistical data processing
[3] Seismograph principles and seismic observation
[4] Satellite geodetic observation
[5] Gravity and seafloor geodetic observation
[6] Seismic survey
変動現象の実験・観測を計画し、実施する。
その実験・観測を通じて、地球物理学の基礎をよりよく理解することが第一の目的である。
実験のテーマや方法の考案から、実験計画の策定、実験装置系の設計・製作、計測の実施、取得データの解析・考察、レポート及び口頭による成果発表までを、主体的に行い、実験・観測の進め方を実践的に学ぶことが第二の目的である。
This course is the second part of the two-semester sequence to introduce students to geophysical experiments and observations. This course covers a variety of modern and historical experiments and observations, focusing on experimental design and techniques, data acquisition and analysis, scientific communication, and time management. In this part, students perform practical training in the measurement of temporally and/or spatially varying phenomena, learn basic analysis methods for temporally and/or spatially varying data, and consider and discuss physical processes behind the obtained data.
このデータ科学コースは、データ科学で使用される基本的な技術とツールについて紹介することを目的としています。毎週、データ科学のパイプラインから始まり、ニューラルネットワークや時系列解析などの高度なトピックまで、一つずつトピックをカバーします。それらは洗練されたスライドとわかりやすいPythonコードを用いて説明されます。
この学期では、すべてのトピックを網羅できる1つの包括的なデータセットを使用します。これにより、学生がデータセットを理解するために多くの時間を費やすことなく、データサイエンスの概念を容易に理解できます。
達成方法：
- 講義: 基本的な概念を教え、その後Pythonでデモンストレーションを行います。
- 授業内演習: 短い実践活動。（主にコードをコピー&ペーストし、変数を変更ぐらい。）
- 週次実践コース: 1.5時間の課題で理解を深めます。
構造地質学や地殻変動の基礎理論の講義と野外観察・実習・実験を統合的に実施し、この分野の基礎素養を修得させる。
Lectures on fundamental theories of structural geology and crustal deformation unifying the field observation and laboratory experiments toward comprehensive understanding on the basic knowledge in this field.
海洋生物学実習Iは、2024年8月16日（金）から8月24日（土）まで浅虫海洋生物学教育研究センターにて開催される、オムニバス形式の実習である。
動物の初期発生過程の観察（美濃川）
本実習では動物の初期発生過程を観察する。また、発生観察に必要な光学顕微鏡の基礎的観察技術を習得する。観察の対象としては間接発生型ウニを取り上げる予定であるが、場合によっては別の動物の初期発生の観察を行う可能性がある。
「自分で考える」（熊野、森田）
本実習では各種海産無脊椎動物を用いて、学生自らが考えて実験の計画、結果の解釈、仮説の構築・検証をし、与えられた目的に向かって自由かつ能動的に実験に取り組めるよう実習プログラムを組んだ。本実習を通して自分で考える訓練をし、研究の進め方・考え方の一端に触れてもらうことを目的とする。
潮間帯の生態学（岩﨑）
本実習では、各自が生物の分布とその決定要因について仮説を立て、実際にフィールドで確かめる。実習を通じて、課題の設定とそれを解決するための理論的思考、フィールドワーク、データ解析、成果発表という研究の一連の流れを実践的に学ぶことを目的とする。
This course will be held from 21st August to 29th August at Asamushi Research Center for Marine Biology, Aomori.
Observation of early development (Minokawa):
In this course, students observe the early development of indirect-developing echinoid (or other indirect-developing marine invertebrate). Students also learn the basic techniques to observe animals with optical microscopes.
“Think for yourself” (Kumano and Morita):
In this course, using various marine invertebrates, students will design the experiments, interpret the results, generate and test their hypotheses towards to a given purpose. One objective of this course is that students learn some processes of scientific research.
Intertidal ecology (Iwasaki)
In this course, each student will make a hypothesis about a species distribution and the determinants, propose a study design to investigate that in the field, and conduct that. Students can empirically learn a series of flows of research: issue setting, logical thinking for the solution, field work, data analysis, and presentation, through this course.