- 松田 健
Matsuda Takeshi
- 博士（理学）
- mathematical information, singularity
東京理科大学で数学を学び、東京工業大学で博士(理学)を取得。数学とその情報数理への応用を専門としている。最近では、暗号理論以外のセキュリティ関連分野に興味をもち研究している。
学生へのメッセージ
数学は何の役に立つのか、なぜ数学を勉強しないといけないのかということをよく耳にします。IT総合学部で数学を学習する理由は、ITの知識を習得するためには数学の知識が必須となるからです。なぜ数学を勉強しなければいけないのかという問いに対しては、目的に応じて何らかの回答ができると思います。しかし数学がどのように役に立つのかということについて答えることは容易ではありません。ただ、実際に様々な分野で数学が応用されて役に立っているという事実があります。大事なことは数学が何の役に立つのかを知ることではなく、どのようにすれば役に立つようにできるかということだと思います。少しでもそのようになれるように（数学を使いこなせるように）数学の学習をしていただければと思います。
担当科目
コンピュータのための基礎知識
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この科目では、コンピュータグラフィックスで利用されている物体の移動や回転などの実例を用いながら線形代数の計算手法について学習する。おもに、ベクトルや行列といった内容を取り扱うことになるが、プログラミング言語の学習に繋がるような授業展開を行う。また、ITに関する技術を習得するために必要な最低限の数学的知識から、行列式の計算や固有値計算、線形写像といった応用上重要となる内容についても理解を深め、プログラミングに必要なスキルを習得する。 |
マルチメディアのための基礎知識
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本科目では、ディジタル化されたデータを取り扱うために必要となる微分積分などの数学的な手法を学習する。おもに、数列と数の性質や三角関数や指数・対数関数などの重要な関数を学習の対象とし、ディジタルデータを扱う際に必要となる計算方法について解説する。
一般的に微分積分では無限大や無限小の理論的思考が重要となるが、本科目ではテーラー展開やフーリエ変換といった応用上重要である手法を理解するために必要となる知識や計算法を習得するため、豊富な量の計算例と演習問題を提供する。 |
情報処理のための基礎知識
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本科目では、計算機などの情報処理に必要となる数学的な基礎理論について学習する。おもに、情報処理に不可欠なディジタルデータの論理演算や、ネットワークの構築に欠かすことの出来ないグラフ理論やオートマトンなどを中心に解説し、それらに関連する例を挙げて具体的に計算することにより理解を深める。さらに群論・環論・体論などの抽象代数の基礎を学習し、それらの情報工学や情報科学への応用について紹介する。 |
アルゴリズム論
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本科目では、コンピュータのプログラムに代表される、情報処理の基本的な手順(アルゴリズム)について学びます。具体的には、(1)式の計算、(2)表の検索、(3)データの整列、(4)モンテカルロ法などの、プログラミングにおいて基本となるアルゴリズムについて理解します。さらにこれらのアルゴリズムを実装する際に、性能面だけでなく、その記述の美しさという面においてもプログラムの善し悪しを判断できるような技術を習得することを目的とします。 |
