学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報学部
時間割コード
Registration Code		1001030
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		微積分学の発展１
科目名　【英語】
Course Title		Advanced Calculus 1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		SIS-11-3003-J
担当教員　【日本語】
Instructor		木原 貴行 ○ 栗田 和宏 大舘 陽太 西村 治道 吉信 康夫 佐藤 潤也 BUSCEMI Francesco 柳浦 睦憲 加藤 晃太郎 小野 廣隆
担当教員　【英語】
Instructor		KIHARA Takayuki ○ KURITA Kazuhiro OTACHI Yota NISHIMURA Harumichi YOSHINOBU Yasuo SATOH Junya BUSCEMI Francesco YAGIURA Mutsunori KATO Kohtaro ONO Hirotaka
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春２期 火曜日 ３時限
Spring2 Tue 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・数理情報
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
解析学的手法は数理情報学にとって重要な研究の道具の一つである。この講義では共通教育で学んだ微積分学の理論的基盤を構築し，それを発展することにより解析学的手法の基礎を身につけることを目指す。その目的のために実数の公理や数列・関数・級数の収束性や関数の連続性などの基本的概念をより正確に理解する。その上で解析学的手法の基礎的理解を培う。さらにこの講義では論理的思考に基づく明晰な論証・証明を与える力を養うことも目指す。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
Analytical methods are one of the important research tools for mathematical informatics. The goal of this lecture is to build the theoretical basis of calculus learned in the common education, and to acquire the basis of analytical technique.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
解析学的手法は数理情報学にとって重要な研究の道具の一つである。この講義の目標は，共通教育で学んだ微積分学の理論的基盤を構築し，それを発展することにより解析学的手法の基礎を身につけることである。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
実数の公理や数列・関数・級数の収束性や関数の連続性などの基本的概念をより正確に理解する。その上で解析学的手法の基礎的理解を培う。さらにこの講義では論理的思考に基づく明晰な論証・証明を与える力を養うことも目指す。

1. イントロダクション　
2. 量化記号
3. 数列の極限　
4. 集合の上界，下界　　　
5. 関数の連続性　
6. 関数の各点収束
7. 関数の一様収束　
8. 講義のまとめと今後の展望
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
微積分学の発展２も必ず同時に受講すること。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
演習（50％）および定期試験（50％）により総合的に評価する。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
必要に応じて講義内容を記した印刷物を配布する。

※微積分学の発展１と２は，同日の３限と４限の連続講義であるため，必ず微積分学の発展２も履修すること。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
講義時間中に説明した内容に関連する課題を与える。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
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)