単純に数学に興味があったことと私自身の就職のことを考えると私には適した研 究室であると考えたことが志望した動機です。

基礎科目、専門科目は、過去問が最も良い勉強材料だと思います。英語は特に勉 強せず、英単語だけ覚え直しました。基礎科目、専門科目でのテスト本番におけ る思いがけない失点は考えられるという意味においても英語で補うことは重要な のではないかと思います。

数理工学専攻のホームページから過去問をダウンロードして入試について 戦略をねるのが良いと思います。

メンバーの個性が強く様々な刺激を受けます。他大学からの進学のため授業など に関してはとまどうことは多いですが学部時代とは異なり積極的に取り組んでい ます。ガイダンス、研究室訪問、ホームページ、メール等などで研究室の様子等 も調べると良いと思います。

２００２年５月の数学セミナーで「可積分系」の記事を読み「微分方程式が数値計算のアルゴリズムに応用できるのかなぁ」と少しだけ勘違いして、話を聞くためにガイダンスに参加してみて受験を決めたような気がします。

ホームページで過去問をみて、自分が対応できる問題は基礎科目では「基礎数学」の２科目、専門科目では「応用数学」と「力学系数学」でした。基礎科目の対策には姫野他著「演習大学院入試問題1」(サイエンス社)を毎日やっていました。「応用数学」や「力学系数学」については、学部のゼミでやっていたので特別に対策しなかったのですが、「応用解析」というタイトルの演習問題を毎日解く事をお勧めします。演習を毎日やる事で、感覚を養って下さい。

数理工学説明会に来て下さい。それから研究室見学がありますので、研究室にいる人を捕まえて自分の夢や不安を語って下さい。それに適切な答えを与えられませんが、楽しく、充実した話ができると思います。僕の場合、入試よりも数学について楽しく話せれた記憶が今も胸にあります。

席と計算機の優先的使用権が与えられます。その席で月から金曜日まで、講義のレポートを作成したり、コロキウム発表の準備のための資料作成に専念しています。金曜日のPM７時以降には京都大学の周辺のショットバーや居酒屋で、研究室のメンバーと夢や希望を語り合っていることもあります。研究室の感想は「単調な生活を繰り返しつつも、ちょっとした感動が時には起こる」といったところでしょうか。

学部の授業でグラフ理論などの離散数理の分野に興味を持ち、その分野を専門に扱う研究室であるこの研究室を志望したことが数理工学専攻を受験しようと思った動機です。

入試の勉強を始めたのは６月頃でした。私が選んだ科目は制御、最適化、グラフ理論だったのですが、まず制御分野から始めました。学部の授業で用いていた教科書をまず読んで理解し、その後過去の問題を実際に解いてわからないところがあればまた教科書に戻るという手法をとりました。次に最適化分野の勉強をしました。この分野は過去問を解くと自ずと傾向が掴めてくると思うので問題に多くあたり、解法のパターンを知ることが合格への早道だと思います。最後にグラフ理論の勉強法ですが、これも過去問を解くことが一番効果的です。実際の試験ではどんな問題がでるかわからないのでとにかく考え方を知っておくことが重要です。グラフに関する基本的な用語も押えておいた方が良いと思います。とにかくどの分野も過去の問題を中心に勉強するのが最も効率が良いと思います。

過去の問題はウェブ上にあるのでそれを用いました。とにかく過去の問題がないと話にならないので、必ず手に入れるようにして下さい。外部の方は研究室に見学にいって、先輩方から話を聞くというのも重要であると思います。

研究室にいる先生、学生の方達はとてもやさしくいい方ばかりで雰囲気も良く馴染みやすいと思います。入ってきたばかりなのでわからないことが多いのですが、聞けば親切に教えてもらえます。

学部時代に受けた計算論, グラフ理論, 最適化の講義に興味を持ち, 4回生の時に茨木研に入りました.そこで研究会やゼミで勉強していくうちに 離散数理の面白さに目覚め, さらに勉強をつづけるために受験しました.

5月ごろから少しずつ始めました.最初は, どの科目を受けるか迷って, あれこれと勉強してました.6月の終わり頃に過去問を解き始め, 入試の難易度を理解していくと, 最終的には解けそうな科目だけ勉強するようになりました(線形計画, アルゴリズムとデータ構造, 数理計画, グラフ理論). 勉強の方法は, まず学部時代に使っていた教科書の復習から始め, 教科書の例題や問題を解き, あとは学部時代の講義のノートやテストの復習. そして, 過去問を解くといった感じでした.英語に関しては, 市販の参考書で語彙を増やし, 過去問を解くことに専念しました. また, 普段から気をつけたことといえば, 家で勉強するとだらけるので, 図書館や研究室で勉強したことと, 入試前の体調管理です.

試験に関しては, 過去問は数理工学専攻のホームページから手に入れ, その解答は友人と相談したり, 研究室に残っているノートなどを参考にしました. 面接に関しては, 先輩方に色々とアドバイスをもらいました.

研究室では, 一人一台机とパソコンが与えられ, もちろん冷暖房完備なので勉強, 研究をするには非常に快適だといえます.先生方や先輩方もとても親切で, 非常に頼りになります.また, 週1回のゼミと研究会以外は特に時間に縛られることがないので, 研究するなり, 遊ぶなり, バイトするなり, 好きなようにスケジュールをたてることができます.

学部生の時、この研究室の先生の授業を受講して 興味を持ったので、４回生での研究室配属で この研究室を希望しました。 配属されてからゼミなどに参加し、 この分野についてもっと理解を深めたいと思ったので、 数理工学専攻およびこの研究室を希望しました。

まず、先輩方と相談して受験科目を 最適と制御の４科目に絞りました。 勉強は主に講義で使った教科書と院試の過去問を用い、 教科書を読んで理解できたら過去問を解いていく、 という勉強を一ヶ月前ぐらいから行いました。

いつぐらいから勉強を始めたのか、などの話を先輩に聞いたり、 情報学研究科のホームページを見たりしました。

この研究室では、一人一人にちゃんとしたスペースが与えられていて、 勉強に集中できる環境は整っていると思います。 わからないことがあれば、丁寧に教えてくださる先輩方もいらっしゃるし、 研究室の雰囲気もいいと思います。 年に何回かイべントもあって、充実した生活が送れるのではないでしょうか。

学部生の頃は修士課程へ行くつもりはなく、就職しようと思っていたのですが、いろ いろな会社やそこで働く人達を見ていくうちに数理工学に興味を持ったので、修士課 程に進むことにしました。

入試の勉強は６月中旬から始めました。私の場合、同じ京都大学の工学部情報学科に 所属していて入試関連の講義ノートは友達から入手できたので、それを中心に勉強し ました。

説明会では、先輩方から入試に関するいろいろなアドバイスを聞けて、大変参考にな りました。ただし、説明会ではなくても研究室訪問などでアドバイスは貰えるはずな ので、無理をしてまで都合をつけなくてもよいとは思います。

基本的には勉強しやすい環境だと思います。周りの人達もとても良い人達ばかりで、 ここなら楽しく勉強できそうだなと思いました。また研究室と同じ建物に図書室と食 堂があり、さらに購買も近くにあるので大変便利です。

当初、私はこれほど長くシステム制御理論に 関係するなんて思ってもおりませんでした。 最初学部４回生のときに片山研に入ったのも、 当時国家公務員試験で制御工学の試験区分があり、 その試験対策として制御の勉強ができる研究室が いいだろうということで、片山研に入りました。

その後、修士、博士へ進学したわけですが、 博士後期課程の３回生になるまで、 なぜたまたま入った数理工学、 そして制御の勉強を続けてきたかと言いますと、 それはひとえに「面白いから」という答えに尽きます。 研究の新ネタをひねり出すとき、 数学、物理の素養だけでなく、対象をモデル化するための統計的手法、 対象を解析したり最適に制御するための数理計画の素養など、 その他の様々な分野の理論・手法を駆使しています。 つまり、一見関係なさそうな他分野の手法を 制御の分野に応用することができます。 ここに私にとっての「創意工夫の面白さ」があります。 もちろん、これらの素養をあらかじめ入学前に 完璧に備えていなければならない、というわけではないと思います。 それは必要になったら必要な分だけ勉強すればなんとかなります （と言うと怒られてしまうかもしれませんが）。

修士入試： 修士の院試のときは、離散・最適化などの研究室の同級生たちと、 一緒に院試ゼミをして、 黒板で過去問を解いて説明したりして勉強しました。 勉強してわからないところは、 研究室の先輩に聞いたりしました。 学外の方は、一度希望の研究室を訪問されることをお勧めします。 できれば、その他の研究室も訪問すると、もっといいかも知れません。 それぞれの研究室の雰囲気もわかりますし、 その研究室担当の院試問題の情報も得られると思います。 どの研究室でも行けば丁寧に応対してくれるはずです。

博士入試： 博士の入試では筆記試験は免除だったので、 面接試験の準備を中心にしました。 面接は約１５分ぐらいのプレゼンテーションと １０分ぐらいの質疑応答だったと記憶しています （時間配分は若干違うかもしれませんが）。 プレゼンでは研究室での研究発表のネタについて時間にして９割程度、 今後の構想について１割程度でしゃべりました。 先生方がずらーっと揃っている前ですので、 ものすごい緊張感に満ちた雰囲気でした。

このWEBに過去問が掲載されていますが、とりわけ外部の方は 研究室を訪問されることを強くお勧めします。

各自の研究に関してやりたいことが明確にある場合、 基本的に尊重してやらせてもらっています。 例えば、ハイブリッドシステムの同定についての研究について 本研究室では行っておりませんでしたが、 現在取り組ませてもらっています。 テーマを自分で持っていって先生に相談すれば、 基本的に前向きに考えて下さいます。 研究室に配属されたばかりで特にやりたいことが決まっていない場合でも、 先生方がいろいろなテーマをすすめてくれますし、 その中から自分が修論・D論にしたいテーマを 決めたらいいんじゃないでしょうか。 基本的に自由な環境ですので、 じっくり自分のペースで研究に取り組めると思います。

数理物理の広い範囲を学びたくなったからです。 きっかけは名工大で制御理論を専攻し、理論が導かれる背景に興味を持ったことです。 そこで制御理論を深く学べる片山研、 さらに数理物理を広く学べる数理工学専攻を受験しました。

基礎数学(微分積分、線形代数、常微分方程式)と制御、最適化を中心に勉強しました。 直前は過去問を集中的に解いていました。 英語は特に対策はしませんでした。 あと本番では時間がぎりぎりだったので、時間を計って演習すると良いと思います。

片山研と福嶋研に訪問させてもらいました。 その時に諸先輩方から有用なアドバイス等をいただきました。

先生方、先輩が熱心に教えてくれるので研究が楽しいです。 ゼミは研究会を含めて週3回あります。準備が少し大変ですが、 最近楽しくなってきました。また毎週水曜日に研究会があり、 それは緊張感をもって行われるのでやりがいがあります。

物理現象に潜む確率的な現象に興味を持ったのが始まりで， 学部時代に同研究室へ所属しました． ぜひ同じ研究室で研究を続けたいと考え受験しました．

試験の約2ヶ月前から過去問に目を通して傾向を掴み， 講義の内容を復習したり過去問の分からなかった内容を調べました． どの人も自分の得意な分野を武器に試験を受けるので， 負けないよう高得点を目指して勉強しました．

入試の過去問は数理工学専攻のホームページからダウンロードできます． また同研究室の先輩は得意とする分野が似ている方が多いので， 分からないことがあった時に教えて頂き，とても助かりました．

私たちの研究室では， 研究範囲も対象へのアプローチも幅広く行なっています． そのため人によって研究内容がかなり違っていたりしますが， 学生同士で知識交換ができて自分の研究の幅も広がります．

大学時代から非平衡統計力学を用いて研究をしていましたが、物理統計学研究室な らこれまでに得たものに加えてさらに新たな視点から研究ができるんじゃないかと考 えて受験することを決めました。

勉強を始めたのは6月の中頃ぐらいからです。基礎科目と専門科目は選択問題でし たが、制御関係の問題は知識がなく手の出しようがなかったので物理(力学と統計力 学)や数学の基礎的な部分を中心に勉強していました。

ホームページを見て数理工学という分野を知り興味持って、この研究室でどのよう な研究が行われているかを調べました。また6月に行われた説明会に参加して話を聞 きました。あと入試問題をホームページからダウンロードしました。

研究は一人ひとり異なることを行っているので時間の制約は比較的少なく自由とい う言葉がぴったり当てはまると思います。いろいろな研究が行われているのでそのよ うな話も聞けて楽しいんじゃないかと思います。

私は機械工学科出身です。にもかかわらず数理工学専攻を受験した理由は、３回生のときの課題研究で古典力学の数学的側面の奥深さを知り、幾何学的力学理論に大きな興味を持ち、大学院では機械工学ではなくこちらの方を専門的に学びたいと思ったからです。

数理工学専攻の過去問は過去数年分がホームページ上で公開されていて、ただで手に入ります。まずこれを入手して本番で選択する問題の分野を決めることから始めました。制御理論と基礎力学は学部の知識が使えたので、複素解析とフーリエ解析などの基本的な数学の勉強をマグロウヒルの演習シリーズ等で重点的に行ないました。

ホームページとそこに出ていた説明会に参加したことが全てです。似た方面に行こうとする知人は、もちろん私の周りには一人もいなかったので、一人孤独に院試勉強に励んでおりました。

とにかく自由でなごやかです。己を律することの重要性にいまさらながら気づかされます。教授陣と学生の垣根が恐ろしく低く、そのことで軽いカルチャーショックを受けました。

もともと物理学や情報科学に関心を抱いていましたが、学部生活で見聞を 重ねるうちに、自然現象や情報技術そのものよりもその背後にある数理的 発想自体に興味を持つようになりました。とりわけ幾何学や力学系の方法 論には大きな感激を受け、空間というものの本性を追究するというこの分 野の指向性にいたく刺激されるところがありました。

こうしたことから、学部時代の講座配属では、幾何学的方法論を中心に据 えている力学系理論分野を選びました。講座配属より後は、この分野を大 学院でも受験することは自然な流れでした。

全体の方針としては、「基礎科目」「専門科目」とも基本的にはすべて数 学を選び、難問が出題されたときのリスクを回避するため「保険」として 「基礎力学」「数理計画」など比較的理解に自信があった科目を使うこと にしました。

勉強をはじめたのは 6 月に入ってからです。とはいえ、当初は特別なこ とをしていたわけではなく、「専門科目」で選択予定の「応用数学」「力 学系数学」に関する参考書を通読し、復習を兼ねて理解を深めていただけで す。その際用いた本は、杉浦光夫「解析入門 II」、V.I.Arnold "Ordinary Differential Equations" です。前者の複素解析の章は、L.V.Ahlfors "Complex Analysys" から注釈書と見まごうほどの強い影響を受けており、 Ahlfors の本に挫折したことがある身としては、苦手だったこの分野の理解 を深めるのに非常に役立ちました。一方 Arnold の本は、想像以上にレベル が高く意外と手こずりましたが、多様体の一般論を先に学んでいたことが大 きな助けになったと思っています。

実際に過去問を解きはじめたのは、7 月も後半に入ってからでした。過去問 演習には意外と時間がかかり、院試勉強はこれですべて終了。結局「基礎科 目」や「保険」科目に関しては過去問を解くこと以外の対策はできませんで した。が、実際の試験において「基礎数学 I」の問題がわからずに冷や汗を かき「基礎力学」に逃げて命拾いをしたので、皆さんも「保険」の科目を基 礎科目と専門科目で最低 1 つずつ作り、過去問だけでもやっておくことを強 く勧めます。

なお、英語に関しては、英語の易しい文学作品を勉強の合間に読んだ以外、 特段の対策はしていませんが、その程度で問題はないものと思われます。

情報収集に関しては、特別なことはしていません。単に、Web サイトを見た ことと、先輩方の話を聞かせて頂いたことぐらいです。

なお、受験生の皆さんが気になるであろう院試の合格ラインですが、正直に 申し上げて全く推測することすらできませんでした。しかし、極論すれば満 点を取れば必ず合格するわけで、全科目満点を目指して勉強されることをお 勧めします。実際のところ、特段に難しい問題が出題されているわけでもな いので、それぐらいの気持ちで臨むことは適度に良い刺激になるのではない かと思います。

それと、この試験は意外と制限時間が厳しく、「仕掛けに気づかなければ終 わり」という問題が多いので、問題演習は大目にやっておくことをお勧めし ます。

とにかく自主性が重んじられます。先生方も先輩方も親切な方々ばかりで、 公私にわたって大変優しく接して下さいますが、反面拘束が極めて緩くお互 いのことに過度に干渉することもないので、自らを律していく強い気概がな ければいくらでも堕落してしまう怖いところでもあります。これは想像以上 に辛いことであり、私自身「自由」に溺れていないかと問われると頭をうな だれるほかありませんが、しかし過保護な環境で安易な生活を送るよりどれ ほど有意義かは計り知れず、飛び込んでみる価値のある環境だとは断言でき ます。