As of 26-Mar-24
開講科目名確率統計情報論

CourseStochastic Methods inMathematical Informatics

時間割コード授業の目標、概要／Course Objectives/ Overview

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ベイズ統計学の理論的な話題について扱う．／This course covers theoretical topics in Bayesian statistics.
情報理論は数理情報学の様々な分野に応用を持つ重要な概念である。本講義では、主に応用先の一つである暗号理論を例に取り、情報理論の概念をどのように活用するかを紹介する。

現代情報理論

Modern Information Theory

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Information theory is an important concept with applications in various fields of mathematical informatics. In this lecture, we will take one of the main applications, cryptography,
as an example to show how the concepts of information theory can be used.
最適化と計算科学を支える数学的概念として重要な離散構造を扱うとともに、それらを利用したアルゴリズムの設計と解析に関する基本的な手法を論じる。特に、大規模データを扱う

離散情報論

Discrete Methods inMathematical Informatics

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ためのアルゴリズムとデータ構造として，簡潔データ構造を講義する。We study discrete mathematical structures, which play important rolesin optimization and computerscience,and also fundamental issues in design and analysis of algorithmsand data structures that make use of these structures.In particular, we deal with algorithms and data
structuresfor manipulating big data such as succinct data structures.

数理情報学特別講義I（データマイニン Special Lectures inグによる異常検知）
線形数理要論

Mathematical Informatics I
Advanced Core in LinearAlgebra

データマイニングによる異常検知の基礎と応用を修得する。現実にデータがあふれ、ビッグデータの時代を迎えている。マーケティング、セキュリティ、インフラ系、生命科学、教育
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学習技術と、その基礎としての学習理論、また、これを応用する異常検知技術と実例について講義する。
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解析数理要論

Advanced Core in Analysis

確率数理要論

Advanced Core in Probability 4820-1024

算法設計要論

Advanced Core in Algorithm
Design

データ分析, 経済分析などの分野ではビッグデータから異常や変化を知ることにより、情報を活用することが重要になってきている。本稿では、そのような時代のニーズに沿った機械

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This course delivers lectures on advanced linear algebra, which serves as a fundamental tool in various areas of mathematical informatics. Emphasis is put on those concepts
and techniques that are useful in mathematical programming, control theory, stochastic process, signal processing, and multivariate statistical analysis.
数理情報学全般の基礎となる道具としての解析学、とくに、関数解析の基礎について講義する。問題演習も併せて行う。An introduction of functional analysis as a fundamental toolof mathematical informatics is provided.
測度論的確率論・確率過程論の基礎を理解する。/ The goal of the course is to understand the basics of measure-theoretic probability and stochastic processes.
基本的なアルゴリズム設計技法を、様々な問題例を通して解説する。/ The goal of the course is to understand the basic techniques for designing eﬃcient algorithms.
OpenMPは指示行を挿入するだけで手軽に「マルチスレッド並列化（multi-threading）」ができるため，マルチコアプロセッサ内の並列化に広く使用されている。本講義ではOpenMPによる並列化に関する講義・実習を実施する。本講義では対象アプリケーション（有限体積法（ﬁnite-volume method, FVM）によってポアソン方程式）をOpenMPによってマルチコ
アプロセッサ上で並列化するのに必要な計算手法，アルゴリズム，プログラミング手法の講義，実習の他，並列前処理手法の最新の研究に関する講義も実施する。プログラミング実習

科学技術計算Ⅰ

Technical and Scientific
Computing I

4820-1027にはスーパーコンピュータシステム（Wisteria/BDEC-01(Odyssey)）を使用する。OpenMP is the most widely-used way for parallelization on each compute node with multiple
cores because multi-threading can be done easily by just inserting directives. In this class, lectures and exercises for parallelization by multi-threading of the target application(Poisson’s equation solver by FVM (finite-volume method)) on multicore processors using OpenMP are provided, which covers numerical algorithms, and programming methods.
Moreover, lectures on recent research topics on parallel preconditioning methods will be also provided. The Supercomputer System (Wisteria/BDEC-01(Odyssey)) is available forhands-on exercises.
並列計算プログラミング技法に関する講義、実習を実施する。並列計算に広く使用されているMPI（Message Passing Interface）, OpenMPを使用したプログラミングを中心に扱う。
様々な計算機における最適化技術についても併せて講義，実習を実施する。プログラミング実習には東大情報基盤センターのWisteria/BDEC-01(Odyssey)を使用する。ターゲットとするアプリケーションは有限要素法による一次元及び三次元定常熱伝導解析プログラムであり，背景となる基礎的な理論から，実用的なプログラムの作成法まで，連立一次方程式解法な科学技術計算Ⅱ

Technical and Scientific
Computing II

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どの周辺技術も含めて講義を実施する。Lectures and hands-on exercises on parallel programming methods for large-scale scientiﬁc computing will be provided. This class focusesof programming using MPI (Message Passing Interface) and OpenMP, which is widely used method for “de facto standard” of parallel programming. Lectures on optimization
methods on various types of architectures are also given. Wisteria/BDEC-01(Odyssey) at ITC is available for hands-on exercises. Target applications are 1D/3D codes for steadystate heat transfer by finite-element method (FEM). This class covers wide range of topics related to FEM, such as fundamental mathematical theory, programming method, andsolving large-scale linear equation.
システム生物学や神経科学、非平衡熱力学に代表されるように、複雑な生命システムの動態、特にその確率的な性質や熱力学、情報処理機構を解析・理解するために数理が果たす重要性は、近年大きく高まっている。 本授業では、細胞を単位とした生体システムの確率動態と熱力学的・情報処理的な側面を扱うための数理的手法や関連するトピックを概説する。現象

数理情報学特別講義Ⅳ（生体の確率現 Special Lectures in
象と情報処理の数理）

Mathematical InformaticsⅣとしては細胞内反応を含む確率的化学反応系、細胞表現型の確率的変化、確率性の原因となる様々な内因的・外因的ノイズ、ノイズを抱えながら様々な情報処理を実現する非線形ダイ
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ナミクス、過去の経験から個々の細胞や個体レベルで適応する学習現象、そして細胞や個体の集団による進化的な適応の問題を取り扱う。数理的な側面としては、化学反応論、力学系、分岐、点過程、拡散過程、Master方程式、Fokker-Planck方程式、確率微分方程式、経路積分、非平衡熱統計物理、情報理論、情報幾何、学習理論、進化理論などのトピックが含まれる。理論を応用する生物学的現象としては、遺伝子発現ゆらぎ、選択的な細胞応答、細胞の運命決定、発生と位置情報処理、細胞走性と化学勾配感知、確率環境下での増殖・進化、などを取り上げる予定である。
本講義では連続最適化を中心に解説を行う．これまで連続最適化手法は様々な分野で用いられているが，特に近年，機械学習分野で盛んに用いられている．機械学習分野の応用例とし

数理最適化特論

Mathematical Optimization

4820-1032て，大規模な最適化問題が登場することが多々あり，大規模な問題を早く解くための手法が必要とされている．そのため ，１次法（目的関数の１次の微分情報を利用した解法）が再び注目されている． 本講義では，１次法の基本的なアルゴリズム（最急降下法），１次法における最近の進展，またアルゴリズムの理論的保証（収束性など）の与え方について学ぶ．また，２次法（ニュートン法など）や制約付き最適化手法についても紹介する.
The Brain Science Training Program is a 2 semester-long (October through June) lecture series that consists of 24 lectures each taught by different RIKEN CBS team/unit
leaders, 2 journal club presentations, and 2 oral exams at the end of each semester. This program is suitable for those with a strong interest in becoming a neuroscientist. It is
primarily designed for early-stage graduate students, but applications will be accepted from senior-graduate and undergraduate students as well. Neuroscience employs a wide

脳科学特論ISpecial Topics in BrainScience I4820-1033

range of disciplines from molecular biology to mathematics to ethology. Brain Science Training Program takes full advantage of the great diversity of CBS's research and provides
a systematic overview of neuroscience. It is our sincere hope that through this program we will be able to play a part in fostering the next generation of neuroscientists. By theend of the program, students:1. Have a good grasp of the broad field of neuroscience2. Can connect concepts and methods in different subfields of neuroscience3. Are informed
about scientific practices and a wide variety of training/career paths to become aneuroscientist4. Are more confident in scientific communication in English5. Have peers as wellas mentors who share the same passion for neuroscience
The Brain Science Training Program is a 2 semester-long (October through June) lecture series that consists of 24 lectures each taught by different RIKEN CBS team/unit
leaders, 2 journal club presentations, and 2 oral exams at the end of each semester. This program is suitable for those with a strong interest in becoming a neuroscientist. It isprimarily designed for early-stage graduate students, but applications will be accepted from senior-graduate and undergraduate students as well. Neuroscience employs a wide

脳科学特論IISpecial Topics in Brain
Science II

4820-1034

range of disciplines from molecular biology to mathematics to ethology. Brain Science Training Program takes full advantage of the great diversity of CBS's research and provides
a systematic overview of neuroscience. It is our sincere hope that through this program we will be able to play a part in fostering the next generation of neuroscientists. By theend of the program, students:1. Have a good grasp of the broad field of neuroscience2. Can connect concepts and methods in different subfields of neuroscience3. Are informed
about scientific practices and a wide variety of training/career paths to become aneuroscientist4. Are more confident in scientific communication in English5. Have peers as wellas mentors who share the same passion for neuroscience
Recent progress in artificial intelligence (AI) has been remarkable and produced results comparable to those of human experts in various applications like Games, Shogi and Go.
Historically neuroscience played key roles in such progress of AI, but nowadays there is a wide gap in neuroscience and artificial intelligence. To deeply understand neuroscience,

ニューロインテリジェンス入門

Introduction to
Neurointelligence4820-1035

it is important to take the idea of the AI such as reinforcement learning, which is one of the central learning algorithms in AI. On the other hand, to create future AI such as truly
neuro-inspired AI, it is important to learn latest discoveries in neuroscience. The interaction of neuroscience and AI should lead to the new field Neurointelligence: the interface ofhuman intelligence and artificial intelligence. In this lecture series, introduction of neurointelligence is given by each researcher working on neurointelligence from a wide range offields covering computational neuroscience, AI as well as experimental neuroscience.

数理情報学講究

Seminar in Mathematical
Informatics

4820-2003

統計学に関係する教員及び院生による統計学セミナー。様々な研究科において統計学とその応用に関心を持っている教員及び院生が自由に参加できる。普段は自分の分野とは異なるとの理由であまり聞く機会のない色々な話題も登場するので、新しい発想、未知の理論分野や応用分野を勉強できる。

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