学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate

情報学部

時間割コード
Registration Code

1002020

科目区分
Course Category

専門科目(自然情報)関連専門科目(人社，CS)

科目名　【日本語】
Course Title

複雑システム系序論２

科目名　【英語】
Course Title

Introduction to Complex Systems 2

コースナンバリングコード
Course Numbering Code

SIS-11-3033-J

担当教員　【日本語】
Instructor

永峰　康一郎 ○ 畔上　秀幸鈴木　泰博大岡　昌博内山　知実長岡　正隆谷村　省吾時田　恵一郎

担当教員　【英語】
Instructor

NAGAMINE Koichiro ○ AZEGAMI Hideyuki SUZUKI Yasuhiro OHKA Masahiro UCHIYAMA Tomomi NAGAOKA Masataka TANIMURA Shogo TOKITA Keiichiro

単位数
Credits

開講期・開講時間帯
Term / Day / Period

秋２期金曜日３時限
Fall2 Fri 3

対象学年
Year

２年
2

授業形態
Course style

講義
Lecture

開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject

自然・複雑システム

必修・選択
Required / Selected

自然(複雑)必修

授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)

複雑システム系における研究に必要な考え方を身につけるため、複雑系を取り扱う諸科学における基本的な概念と手法の理解を深めることを目的とする。

授業の目的　【英語】
Goals of the Course

The purpose of this course is to understand basic concepts and methods in the various fields which treat complex systems in order to acquire a way of thinking in the study in the Division of Complex Systems Science.

到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)

学生は、自然・社会・人工の世界を対象に複雑システム系をどう捉え、どうデザインして研究してきたかを学び、また複雑システム系で必要となるプログラムや計算の原理・適用についても理解を深められるようにする。

到達目標　【英語】
Objectives of the Course

授業の内容や構成
Course Content / Plan

複雑システム系教員の研究分野をオムニバス形式で紹介する。序論２では、複雑システム系の研究例7つを取り上げ、以下の授業日程（予定）で実施する。毎回の授業時に、授業内容の理解を深めるための課題を出すので、授業後に行って提出する。

1. ガイダンス（永峰）
2. 生物多様性（時田）
3. 情報物理学（谷村）
4. モデリングと最適化（畔上）
5. 生体センシング（大岡）
6. 分子流体現象（内山）
7. 触覚認識（鈴木（泰））
8. 物質情報から環境情報へ（永峰）

In this course, seven professors introduce each research example on complex systems.

履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses

履修条件は要さない。

成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria

毎回の授業時に出す課題の評価を集計して、100点満点で総合評価する。60点以上を最低限の理解度習得として合格とする。

教科書・参考書
Textbook/Reference book

教科書は特に指定しないが、毎回の授業で必要な資料を配布または紹介することがある。

課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)

毎回の授業時に、授業内容の理解を深めるための課題を出すので、授業後に行って提出する。

授業開講形態等
Lecture format, etc.

対面授業の実施が困難な場合はオンライン授業とする。

遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)

オンライン授業の場合の方法については、各授業の担当教員が個別に指示する。