令和 7（2025）年度
東京大学大学院情報理工学系研究科

数理情報学専攻

修士課程
入試案内書
博士課程

問い合わせ先 [専攻事務室]〒113-8656 東京都文京区本郷７－３－１
東京大学工学系・情報理工学系等学務課
専攻チーム（数理情報学専攻担当）
TEL 03-5841-6889
E-mail office@office.keisu.t.u-tokyo.ac.jp

入試案内ウェブページ
https://www.i.u-tokyo.ac.jp/「入進学希望の方へ」に各専攻の入試案内へのリンクがあります．

注意：本冊子以外に，「情報理工学系研究科募集要項」についても必ず目を通すこと．
出願に関する問い合わせは，原則として電子メールによることとし，平日の 9 時～
17 時に回答する．回答には数営業日かかることがあるので，各種期限に余裕をもって問い合わせを行うこと．

（Ｉ）修 士 課 程
1. 概要
本選抜は「令和 7（2025）年度 東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程学生募集要項」（https://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/entra/index.shtml に掲載）および本入試案内書に基づいて実施するものである．特に出願資格，出願手続きなどの研究科共通の重要事項はすべて上の募集要項に記載されているので，必ず参照すること．本入試案内書は，上の募集要項を補って，数理情報学専攻に固有の部分のみを説明するものである．
本専攻では，その横断的性格から，数理，情報，物理の基礎的な理解と知識を有する受験者を，学内・学外を問わず幅広く募集している．多様な背景を持つ受験者が公平な条件で受験できるよう受験科目を設定している．
2. 志望教員等の申告
以下について，出願システムの該当欄に記入すること．
・志望教員：第一希望～第六志望を出願システム上の「志望研究室」のプルダウンメニューから選択する
こと．選択可能な教員とその研究内容については，本入試案内書に記載の「数理情報学専攻各教員研
究紹介」を参照すること．第一志望～第六志望以外に配属を希望する教員がいる場合は，下記の専攻
指定の記入欄１に記入（列挙）すること．
・専攻指定の記入欄１：上述の通り，第一志望～第六志望以外に配属を希望する教員がいる場合は記入（列挙）すること．
・専攻指定の記入欄２：口述試験で使用を希望する言語を日本語，英語から選び記入すること．
3. 試験科目
3.1．書類選考
出願書類をもとに書類選考審査が行われる．書類選考の合否結果の通知に関しては研究科募集要項で確認すること．
本入試案内書 9 ページに記載の「書類選考課題(修士課程用)」に従い，書類選考課題解答を出願時に提出すること．
3.2．一般教育科目
数学の試験を行う．試験は，書類選考合格者に対してのみ行う．この詳細に関しては研究科募集要項で確認すること．
3.3．外国語（英語）
TOEFL の成績を利用する．詳細は，本研究科ウェブページに掲載の「令和 7（2025）年度東京大学大学院情報理工学系研究科入試 TOEFL 成績提出要項」を参照すること．
3.4．専門科目・口述試験
試験は，書類選考に合格し，一般教育科目（数学）を受験した者に対してのみ行う．
(1) 筆記試験
専門科目は，「数理情報学」，「システム情報学」，「コンピュータ科学」，「電子情報学」から１科目を選んで受験すること．ただし，科目ごとに試験日時・場所が異なるので注意すること．
「数理情報学」の試-1-

験場所の詳細は，令和 6（2024）年 8 月 14 日（水）までに通知する．
専門科目

試験日時・場所

出題範囲

数理情報学

8 月 19 日(月)10：00～13：00
工学部 6 号館

問題解決の数理的方法としての代数的手法，解析的手法，
幾何的手法，離散的手法，確率的手法，統計的手法，アルゴリズム等の分野から出題された 5 問のうち，3 問を解答する．

システム情報学

システム情報学専攻入試案内書を参照すること．

コンピュータ科学

コンピュータ科学専攻入試案内書を参照すること．

電子情報学

電子情報学専攻入試案内書を参照すること．

・「システム情報学」，「コンピュータ科学」，「電子情報学」の試験の詳細に関しては，当該専攻入試案内書を参照すること．
(2) 口述試験
原則として，令和 6（2024）年 8 月 21 日（水）～8 月 23 日（金）にオンラインにより実施する． 実
施方法の詳細に関しては 8 月上旬までに出願者に通知する．
一般教育科目または専門科目の筆記試験を未受験の受験者には口述試験を行わない．口述試験日程表
は，令和 6（2024）年 8 月 14 日（水）正午までに通知する．
4. 注意事項
4.1. 試験（一般教育科目，専門科目の筆記試験および口述試験のいずれか）を欠席した者は，入試を棄権したものとみなす．
4.2. 筆記試験では，筆記用具（鉛筆またはシャープペンシル，ただし，いずれも黒色に限る），鉛筆削り，
消しゴム，時計（計時機能だけのもの）以外の用具は一切使用しないこと．
4.3．10 月入学を希望する者で，令和 6（2024）年 9 月までに大学を卒業していない者は，必ず東京大学
工学系・情報理工学系等学務課専攻チーム（数理情報学専攻担当）に資格を確認すること．
4.4．その他の注意事項については，この入試案内書の 7 ページに記載されている「令和 7（2025）年度
東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 修士課程入学試験 会場受験者注意事項（専門科目筆記試験）」を必ず熟読のこと．
5. 問い合わせ先
本入試案内書について疑問な点がある場合には，表紙に記した問い合わせ先に問い合わせること．

-2-

（Ⅱ）博 士 課 程 〔夏入試および冬入試〕
1. 概要
本選抜は「令和 7（2025）年度 東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程学生募集要項」(https://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/entra/index.shtml に掲載)および本入試案内書に基づいて実施するものである．特に出願資格，出願手続きなどの研究科共通の重要事項はすべて上の募集要項に記載されているので，必ず参照すること．本入試案内書は，上の募集要項を補って，数理情報学専攻に固有の部分のみを説明するものである．
2. 出願前の連絡出願者は，願書提出前に必ず志望する指導教員と面談をすること．
3. 志望教員等の申告
以下について，出願システムの該当欄に記入すること．
・志望教員：出願システム上の「志望指導教員」欄に 1 名を記入すること．
・専攻指定の記入欄１：口述試験で使用を希望する言語を日本語，英語から選び記入すること．
4. 提出資料
出願者は，以下の課題についてのレポートを作成し，出願書類と一緒に提出すること．レポートは各問（(1),(2),(3)(a)〜(e)）に対する解答が明確に分かるように記述すること．
課題．
(1) 現在までの研究成果と博士課程における研究計画について，数式・図表等を含め A4 判 10 ページ
以内の和文または英文の小論文にまとめよ．ただし，小論文の最後に，現在までの研究成果のリストを記載し，各研究成果の研究課題遂行の際に出願者がどのような貢献をしたか簡潔に説明せよ．論文の様式は，各自適当なものを採用すること．
(2) 上記の小論文の要約を，英文で A4 判 1 ページ程度にまとめよ．
(3) 上記の小論文の内容について，下記の項目に対する答を，和文または英文で A4 判 2 ページ以内にまとめよ．
(a) 研究の目的は何か．
(b) 研究の具体的内容及び方法は何か．
(c) この分野の研究は，国内・国外を通して今どこまで進んでいるか．
(d) この分野の今までの研究と比較して，その研究はどういう点が新しいか．
(e) その研究の成果は，この分野にどのような貢献をすることになるか．
5. 第１次試験
5.1. 外国語（英語）・ TOEFLの成績を利用する．筆記試験は行わない．詳細は，本研究科ウェブページに掲載の 「 令和 7
（ 2025）年度東京大学大学院情報理工学系研究科入試TOEFL成績提出要項」を参照すること．
-3-

・本学大学院修士課程を修了した者または修了見込みの者に対しては，TOEFL の成績提出を免除する．
5.2. 筆記試験
・専門科目である「数理情報学」に関する筆記試験を課す．専門学力と知識を問う論述形式の問題を出題する．
・夏入試では，原則，令和 6（2024）年 8 月 20 日（火）にオンラインにより実施する．日時および試験方法の詳細は，8 月上旬までに出願者に通知する．
・冬入試では，原則，令和 7（2025）年 1 月 28 日（火）～1 月 31 日（金）の間にオンラインにより実施
する．日時および試験方法の詳細は，1 月中旬までに出願者に通知する．
・本学大学院修士課程を修了した者または修了見込みの者に対しては，専門科目の筆記試験を免除することがある．免除の可否については，夏入試については７月中旬頃に，冬入試については１２月下旬頃に出願者に通知する．
5.3. 口述試験
・あらかじめ提出した研究計画等に関して試問を行う．出願時の提出資料に記載する，現在までの研究
成果と博士課程における研究計画についての発表資料を準備すること．
・夏入試では，原則，令和 6（2024）年 8 月 21 日（水）～8 月 23 日（金）にオンラインにより実施する．日時および実施方法の詳細に関しては 8 月上旬までに出願者に通知する．
・冬入試では，原則，令和 7（2025）年 1 月 29 日（水）～1 月 31 日（金）の間にオンラインにより実施
する．日時および実施方法の詳細は，1 月中旬までに出願者に通知する．
6. 第 2 次試験
夏入試では，第１次試験合格者に対して令和7（2025）年1月下旬から2月中旬に行う．ただし，10月入学
希望者，および4月入学希望者のうち令和6(2024)年9月30日までに修士課程もしくは専門職学位課程を修了した者または修了見込みの者については，第１次試験と併せて行う．
冬入試では，第１次試験と併せて行う．
第 2 次試験においては，修士学位論文研究又はこれに代わるものに関する口述試験を行う．口述試験の2 週間前までに，修士の学位論文（執筆中のものを含む）又はこれに代わるものを，電子メールで，東京大学工学系・情報理工学系等学務課専攻チーム（数理情報学専攻担当）に送付すること．口述試験の日時・実施方法の詳細は，1 月中旬までに出願者に通知する．
7. 問い合わせ先
本入試案内書について疑問がある場合には，表紙に記した問い合わせ先に問い合わせること．

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（Ⅲ）博 士 課 程・社会人特別選抜 〔夏入試および冬入試〕
1. 概要
本選抜は「令和 7（2025）年度 東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程[社会人特別選抜]学生
募集要項」(https://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/entra/index.shtml に掲載)および本入試案内書に基づいて実施するものである．特に出願資格，出願手続きなどの研究科共通の重要事項はすべて上の募集要項に記載されているので，必ず参照すること．本入試案内書は，上の募集要項を補って，数理情報学専攻に固有の部分のみを説明するものである．
2. 出願前の連絡出願者は，願書提出前に必ず志望する指導教員と面談をすること．
3. 志望教員等の申告
以下について，出願システムの該当欄に記入すること．
・志望教員：出願システム上の「志望指導教員」欄に 1 名を記入すること．
・専攻指定の記入欄１：口述試験で使用を希望する言語を日本語，英語から選び記入すること．
4. 提出資料
出願者は，数理情報学に関連する分野での出願者の研究および業務の内容を，和文または英文で次の 5
項目からなる資料にまとめ，出願書類と一緒に提出すること．
(1) 業績リスト
出願者の業績を示す学術論文，特許，製品などを列挙したもの．複数の者の共同の業績である場合には，その中での出願者の貢献部分とおよその貢献割合も明らかにすること．
(2) 主要な業績の概要
業績リストの中から主要な業績 3 件以内を選び，その概要をまとめたもの．
(3) 研究計画
博士課程において行う研究の計画を詳しく述べたもの．
(4) 主要な業績に関する資料
学術論文の別刷（あるいはコピー），特許の明細書，製品のパンフレットなど．
(5) 業績評価書
出願者の業績についてよく理解している人物を 2 名選び，その人物に出願者の業績に関する評価の記
入を依頼する．本専攻ウェブページ上の Word ファイル「業績評価書（社会人特別選抜用）」を用いて，
本専攻ウェブページおよび本研究科ウェブページの指示に従い別途提出すること．
（注）(2)，(3)はあわせて A4 判 10 ページ程度にまとめること．
5. 選抜方法
数理情報学に関連する分野での研究実績および業務実績，並びに以下の試験に基づいて，若干名を選抜する．
（「令和 7(2025)年度東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程[社会人特別選抜]学生募集要項」に記載の第 1 次試験と第 2 次試験は，下記の試験の過程で同時に行う．
）-5-

5.1. 外国語（英語）・ TOEFLの成績を利用する．筆記試験は行わない．詳細は，本研究科ウェブページに掲載の 「 令和 7
（ 2025）年度東京大学大学院情報理工学系研究科入試TOEFL成績提出要項」を参照すること．
・本学大学院修士課程を修了した者に対しては，TOEFL の成績提出を免除する．
5.2. 筆記試験
・専門科目である「数理情報学」に関する筆記試験を課す．専門学力と知識を問う論述形式の問題を出題する．
・夏入試では，原則，令和 6（2024）年 8 月 20 日（火）にオンラインにより実施する．日時および試験方法の詳細は，8 月上旬までに出願者に通知する．
・冬入試では，原則，令和 7（2025）年 1 月 28 日（火）～1 月 31 日（金）の間にオンラインにより実施
する．日時および試験方法の詳細に関しては出願者に通知する．
・本学大学院修士課程を修了した者に対しては，専門科目の筆記試験を免除することがある．免除の可否については，夏入試については 7 月中旬頃に，冬入試については 12 月下旬頃に出願者に通知する．
5.3. 口述試験
・あらかじめ提出した資料等に関して試問を行う．出願時の提出資料に記載する，現在までの研究成果と博士課程における研究計画についての発表資料を準備すること．
・夏入試では，原則，令和 6（2024）年 8 月 21 日（水）～8 月 23 日（金）にオンラインにより実施する． 日時および実施方法の詳細に関しては 8 月上旬までに出願者に通知する．
・冬入試では，原則，令和 7（2025）年 1 月 29 日（水）～1 月 31 日（金）の間にオンラインにより実施
する．日時および実施方法の詳細に関しては出願者に通知する．
・口述試験の 2 週間前までに，修士の学位論文又はこれに代わるものを，電子メールで，東京大学工学系・情報理工学系等学務課専攻チーム（数理情報学専攻担当）に送付すること．
6. 問い合わせ先
本入試案内書について疑問な点がある場合には，表紙に記した問い合わせ先に問い合わせること．

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令和 7（2025）年度 東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻
修士課程入学試験 会場受験者注意事項（専門科目筆記試験）※他専攻の専門科目を受験する者は，当該専攻の入試案内書を参照のこと．
1. 試験日時
この案内書の本文を参照すること．
2. 試験場東京大学（東京都文京区本郷 7-3-1） 試験場案内図参照
地下鉄：丸の内線・大江戸線「本郷三丁目」，千代田線「根津」，南北線「東大前」，
三田線「春日」下車
バ ス：「東大正門前」，「東大構内」下車
受験者は，試験開始 15 分前までに所定の試験室に入室すること．定刻に遅れた場合は，試験監督者に申し出ること．
3. 携行品（1） 受験票（A4 サイズ用紙に印刷したもの）（2） 黒色鉛筆（又はシャープペンシル），消しゴム，黒色鉛筆の場合は鉛筆削り（卓上式は不可），時計（計時機能だけのもの）を必ず持参すること．
注：試験時間中，携帯電話等の電源は OFF とすること．また身につけてはならない．
4. 試験時の留意事項（1） 試験開始後は，解答が終わった場合でも，受験を放棄する場合でも途中での退出はできない．
（2） 試験時間中の一時退室も原則としてできない．試験中気分が悪くなったりトイレに行きたくなったと
きは申し出ること．
（3） 試験時間中，受験票を常に机上に置くこと．
（4） 解答用紙ごとに受験番号を記入すること．氏名は書いてはならない．解答は，それぞれの所定の用紙に記入すること．不足の場合は，裏面に記入すること．
（5） 解答用紙・問題冊子は，持ち帰ってはならない．

以上

-7-

－試 験 場 案 内 図－

地下鉄：丸の内線・大江戸線「本郷三丁目」，千代田線「根津」，南北線「東大前」，三田線「春日」下車
バ ス：都バス「東大正門前」下車，学バス「東大構内」下車-8-

【書類選考課題（修士課程用）】
以下の課題に対するレポートを日本語または英語で作成し，出願時に提出すること．本専攻ウェブページ
上の解答用テンプレートファイルを用いて解答を作成し，解答本文は 2 ページ以内で記述すること．参考文
献リストは 2 ページの制限を超えて 3 ページ目以降にも記入してよい．

課題 本専攻を志望する動機を，興味のある研究テーマを一つ挙げて記述せよ．なお，研究テーマを挙げるにあたっては，そのテーマの背景と近年の進展状況についての説明を適切に含めるとともに，興味を持った理
由やどのような研究成果を得たいと考えているか，また研究成果から期待される社会的価値について自分なりの考えを自由に記述せよ．
（2 ページ）-9-数理情報学専攻各教員研究紹介(1)https://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/course/mi/members.shtml
教 員 名

研 究 紹 介 （研究テーマ等）

教 授
高木 剛

(1) 暗号数理：量子コンピュータ時代に向けたポスト量子暗号の理論解析とプログラミング実装．(2) 暗号応用：
仮想通貨ビットコイン，暗号プロトコル SSL/TLS などの安全性評価．

教 授
定兼 邦彦

(1) アルゴリズムとデータ構造：グラフ，文字列等の離散データを高速に処理するためのアルゴリズム，簡潔データ構造，ストリーム/2 次記憶/GPU アルゴリズムの理論．(2)ゲノム情報，地理情報，秘匿計算などのビッグデータの高速処理への上記理論の応用．

教 授
松尾 宇泰

(1) 数値計算アルゴリズム：微分方程式，関数近似，線形計算，テンソルなど．(2) 数値解析理論：幾何学的数
値解法，離散関数解析，漸近挙動解析など．(3) 応用数値計算：物理シミュレーション，最適化・深層学習への
応用など．

教 授
駒木 文保

(1) 理論統計：推測理論，予測理論，ベイズ理論，実験計画法，モデル選択．(2) 統計的モデリング：ベイジア
ンネットワーク，グラフィカルモデル，点過程．(3) 情報幾何学：統計的推測理論の微分幾何学的研究．

教 授
武田 朗子

(1) 連続最適化：連続最適化問題（非凸最適化問題，ロバスト最適化問題など）の効率的な解法（アルゴリズ
ム）の開発．(2) 様々な分野への最適化手法の適用：機械学習，エネルギーシステム分野に現れる問題に対して最適化法を適用．(3) オペレーションズ・リサーチ（OR）：OR による問題解決．

教 授
山西 健司

(1) 情報論的学習理論（情報理論・統計学に基づく機械学習の基礎理論），機械学習．(2) データサイエンス（異常検知，変化検知，ネットワークマイニング，潜在的ダイナミクス）．(3) ビッグデータ解析（マーケティ
ング，セキュリティ，交通データ解析，医学応用，経済学応用）(4) 予兆情報学

教 授
鈴木 大慈

(1) 機械学習・統計的学習理論：汎化誤差の理論，深層学習，カーネル法，正則化学習，確率的最適化．(2) 数
理統計学・統計的モデリング：高次元スパース推定，ベイズ統計，情報幾何学．

教 授
岩田 覚

(1) 離散最適化：マトロイド，劣モジュラ関数に関する効率的なアルゴリズムの設計．(2) 離散数理工学：離散最適化技法による数値線形計算，動的システム解析．(3) 大域最適化：幾何的な背景を有する非凸最適化問題の効率的解法の設計．(4) 化学情報学：化学の実践的問題解決のための情報処理技術の開発．

准教授
高安 敦

(1) 暗号設計：（主に耐量子）公開鍵暗号方式や高機能暗号方式の設計・安全性証明．(2) 暗号解析：最短ベクト
ル問題，格子基底簡約アルゴリズム，量子アルゴリズム・格子簡約アルゴリズムなどを用いた暗号の安全性解析．

准教授
伊藤 伸志

(1) 機械学習・計算論的学習理論: オンライン学習，バンディットアルゴリズム，強化学習，ベイズ最適化，逐次的意思決定，確率的最適化．(2) 離散最適化とその応用: 劣モジュラ関数に関連する最適化問題，価格最適化，
推薦システム，ダイナミックプライシング

准教授
田中 健一郎(1) 数値解析理論：数値積分法，関数近似法，近似公式の設計や数学的解析など．(2) 数値計算アルゴリズム：
変数変換による高精度計算法，積分変換や関数方程式の解の高速・高精度計算法など．(3) 数理最適化による近似公式の設計：関数空間における勾配法による標本点生成，勾配法の加速など．(4) 金融分野における数値計算
法：オプションの価格計算，リスクの評価法など．

准教授
松田 孟留

(1) 理論統計:推測理論，ベイズ統計，多変量解析，情報幾何など. (2) 応用統計:時空間モデリング，階層モデ
リング，計算統計など. (3) 脳神経データ解析.

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数理情報学専攻各教員研究紹介(2)https://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/course/mi/members.shtml
教 員 名

研 究 紹 介 （研究テーマ等）

准教授
佐藤 一宏

(1) 最適化理論のシステム制御理論への応用：凸最適化，非凸最適化，リーマン多様体上の最適化の応用． (2)システム制御理論の深層学習への応用：状態空間モデル，モデル低次元化．(3) システム制御のためのデータ駆動型モデリング：機械学習，最適化，数値解析．

准教授
谷川 眞一

(1)離散幾何学・計算幾何学：距離幾何，剛性理論，グラフ埋め込み．(2) 離散数学：マトロイド理論，グラフ理論など．(3) 離散最適化手法の応用：グラフアルゴリズム，離散的な構造物の解析など．

准教授
五十嵐 歩美(1) メカニズムデザイン一般．(2) 公平かつ効率的な資源配分の研究, 及びそれらの応用．(3) 投票理論と市民参加型予算への応用．(4) 協力ゲーム理論とソーシャルネットワーク分析への応用．

教 授
河野 崇
〔生産研〕

(1) 神経形態学的システム：神経系の情報処理様式を模倣した人工システムの設計と構築．神経システムの数理モデルを応用した人工システムモデルの構築．(2) 神経システムモデリング：神経の非線形モデルと分岐現象，
学習則など．

教 授
小林 徹也
〔生産研〕

(1) 生命現象の数理：力学系，確率過程，大偏差，非平衡系の代数・幾何学構造．(2) 生体情報処理の理論：情報表現，ベイズ情報処理，自由エネルギー原理、最適制御，強化学習，進化戦略など．(3) システム生物学：定量データに基づく生体現象(細胞・免疫・神経・進化など)の解析と情報数理技術の構築．

教 授
寒野 善博
〔MI〕

(1) 連続最適化と応用力学：凸最適化，相補性，双対性と，それらの構造最適化，接触力学，弾塑性力学などへの応用．(2) ロバスト最適化とその応用：不確かなデータを含む最適化，構造物のロバスト最適設計法，ロバス
ト性の定量的評価法など．

教 授
清 智也
〔MI〕

(1) 理論統計：推測理論，方向統計，代数統計，情報幾何，ベイズ統計，コピュラ理論．(2) 総合指標の構成法．
(3) 最適輸送写像による統計的モデリング．

准教授
荻原 哲平
〔MI〕

(1) 確率解析・数理統計学：確率過程の統計解析（拡散過程，ジャンプ型拡散過程，点過程，Malliavin 解析，最尤型推定法，漸近有効性）．(2) 金融データ解析：株価ボラティリティ・共変動の推定，高頻度株価データ解析，
最小分散ポートフォリオ．

講 師
久野 遼平
〔MI〕

(1) ネットワーク学習（テンポラル，異質情報，ノレッジグラフ）．(2) 社会・経済ネットワーク分析（取引パターン，不正ノード，システミックリスク）．(3) 情報の信頼性（ニュース，決算短信）．(4) ビッグデータ分析（データ科学，複雑系科学）：金融市場，ブロックチェーン，マーケティング．

特任准教授
河瀬 康志
〔RIISE〕(1）離散最適化：離散最適化問題（オンライン最適化問題，ロバスト最適化問題など）に対するアルゴリズムの設計．
（2）アルゴリズム的ゲーム理論：戦略的環境におけるメカニズムの設計と解析．

准教授
長尾 大道
〔地震研〕

(1) 地震ビッグデータ利活用：機械学習に基づく地震自動検出，震源決定アルゴリズム，緊急地震津波速報アルゴリズムなど．(2) データ同化：大規模数値シミュレーションと大容量観測データの統融合，逐次ベイズフィル
タ，4 次元変分法（高速自動微分法），観測・実験デザイン最適化，高並列計算機プログラミングなど．

教 授
郡宏
〔新領域〕

(1) 非線形物理学：非線形現象，同期現象，振動現象，複雑系，パターン形成，複雑ネットワークなど．(2) 理
論生物学：生命現象のモデリング，生物リズム，体内時計，神経科学，実験研究者との協働など．

- 11 -

数理情報学専攻各教員研究紹介(3)https://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/course/mi/members.shtml
教 員 名

研 究 紹 介 （研究テーマ等）

講 師
泉田 勇輝
〔新領域〕

(1) 非平衡物理学：非平衡熱統計力学，確率的熱力学，生命現象の非平衡理論，非線形動力学と熱力学の融合研
究（エンジンの力学系モデリング，エナジー・ハーベスティング技術）．(2) 非線形物理学：結合振動子，同期現象，分岐解析，ノイズと確率共鳴現象，複雑系など．

教 授
中島 研吾
〔情報基盤〕(1) 並列数値計算アルゴリズム：線形方程式の並列数値解法（反復法，前処理），多重格子法．(2) 高性能計
算：並列プログラミングモデル，Problem Solving Environment．(3) 科学技術計算：計算力学，有限要素法．
(4) 大規模形状データ処理：適応格子，可視化．

特任准教授
藤原 寛太郎〔IRCN〕(1) 計算論的神経科学：単一神経細胞の数理モデリング，ニューラルネットワークモデリング，学習，適応など．(2) 脳神経系のデータ解析：神経スパイクデータの解析理論と実データへの応用，予測，脳ネットワーク解析．(3) 生体情報処理：膵ベータ細胞の数理モデリング，糖尿病の数理モデリングなど．

連携教授
豊泉 太郎
〔理研 CBS〕(1) 計算神経科学：神経情報コーディング，脳のベイズ理論，神経活動のカオス，平均場理論．(2) 脳の学習理論：シナプス可塑性，連想学習，情報量最適化，信号処理学習，臨界期．(3) 神経データ解析：埋め込み解析，
脳・身体・環境モデリング．

(1) 神経ダイナミクスと行動解析：神経スパイク分離，神経活動の状態空間モデリング，機能的神経結合の推定，連携准教授
行動心理物理学．(2) 生体ニューラル ネットワークの計算原理：短期記憶、注意制御，および確率論的推論プロ
L. Ian Schmitt
セスの神経基盤，多脳領域のマルチスケール相互作用．(3) 神経活動の記録と操作：クローズドループ制御を用〔理研 CBS〕
いた電気生理学・光遺伝学的技術開発．

〔生産研〕は生産技術研究所所属教員であることを，〔MI〕は数理・情報教育研究センター所属教員であることを，〔RIISE〕はインクルーシブ工学連携研究機構所属教員であることを，〔地震研〕は地震研究所所属教員であることを，〔新領域〕は新領域創成科学研究科所属教員であることを，〔情報基盤〕は情報基盤センター所属教員であることを，〔IRCN〕はニューロインテリジ
ェンス国際研究機構所属教員であることを，〔理研 CBS〕は理化学研究所脳神経科学研究センター所属教員であることを，それぞれ表す．なお，各教員の研究室の所在地は，教員のウェブページを参照のこと．

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提出書類に関する数理情報学専攻独自要件のまとめ(研究科募集要項に記載の，研究科共通の提出書類要件もあわせて確認すること)

専攻独自の提出書類一覧表：
夏入試

冬入試

提出書類

対象者

修
士
課
程

書類選考課題解答(修士課程用)

博
士
課
程

・研究成果と研究計画に関する小論文（A4 判 10 ページ以内、日本語または英語）
・上記小論文の英文要約（A4 判 1 ページ）・上記小論文に関する項目（a）～（e）への答（A4 判 2 ページ以内、日本語または英語）

（
社
会博
人士
特課
別程
選
抜
）

(1)業績リスト(2)主要な業績の概要(3)研究計画(4)主要な業績に関する資料(5)業績評価書（所定の提出方法）※(2)(3)は合わせて A4 判 10 ﾍﾟｰｼﾞ程度

提出書類

全員

対象者

実施なし

全員

・研究成果と研究計画に関する小論文（A4 判 10 ページ以内、日本語または英語）
・上記小論文の英文要約（A4 判 1 ページ）・上記小論文に関する項目（a）～（e）への答（A4 判 2 ページ以内、日本語または英語）

全員

全員(1)業績リスト(2)主要な業績の概要(3)研究計画(4)主要な業績に関する資料(5)業績評価書（所定の提出方法）※(2)(3)は合わせて A4 判 10 ﾍﾟｰｼﾞ程度

全員

TOEFL スコア免除要件等一覧：
夏入試

冬入試

修士課程

全員提出

実施なし

博士課程

本学大学院修士課程を修了した者または修了見込みの者は提出免除

本学大学院修士課程を修了した者または修了見込みの者は提出免除

博士課程（社会人特別選抜）

本学大学院修士課程を修了した者は提出免除

本学大学院修士課程を修了した者は提出免除- 13 -