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- 数理解析分野： 応用可積分系：可積分系によるアルゴリズム開発
- 離散数理分野： 離散数学の問題の複雑さの解明とアルゴリズムの開発
- 最適化数理分野： 最適化は問題解決のキーワード
- 制御システム論分野： 制御とモデリングへの数理的アプローチ
- 物理統計学分野： 多要素結合系におけるダイナミクスの数理と情報処理
- 力学系数理分野： 力学系を通してシステムを考える
- 応用数理モデル分野（連携ユニット）： 情報システムに知を吹きこむ
高度情報化社会とよばれる現代においては、大規模で複雑なシステムをモデル化し、解析、計画、制御し、そして運用するという状況がいたるところに現れます。そこでは、情報、電気、機械、化学など個々の専門知識を身に付けるだけでなく、一見異なるように見える様々な問題に共通する数理的な構造を解明し、さらに問題解決のための数理的な手法を開発することが非常に重要となります。このような観点に立ち、私たち数理工学専攻の7つの研究室では、 数理解析・離散数理・最適化数理・制御システム論・物理統計学・力学系数理・応用数理モデル（連携ユニット）の最先端の研究を進めています。
数理解析分野 - 応用可積分系：可積分系によるアルゴリズム開発 †
現代のソリトン研究，可積分系研究では，直交多項式や特殊関数などの可積分系に関係の深い応用解析の研究だけでなく，可積分系研究で開発された数理的手法が，アルゴリズム開発や数値計算法など，従来可積分系とは無関係とみられてきた様々な問題に適用されるようになってきました。本分野は，この研究領域のパイオニアとして，可積分系によるアルゴリズム開発などコンピュータサイエンスを視野にいれた新しい数学「可積分系の応用解析」を研究しています。
（辻本 諭）
離散数理分野 - 離散数学の問題の複雑さの解明とアルゴリズムの開発 †
システムを表現するグラフ・ネットワーク，生産の効率化を計るスケジューリング，大量のデータの論理的解析など，離散数学の話題は応用と密着しています。本分野ではこれら問題に対する計算の複雑さの解明，近似アルゴリズ
ムの理論的設計，タブー探索，遺伝アルゴリズムなどのメタヒューリスティクスの開発および現実問題への適用を目指しています。
（原口 和也）
最適化数理分野 - 最適化は問題解決のキーワード †
現実の様々な問題を解決するための数理的な方法論として非常に重要な役割を果たしている最適化の理論と手法について教育・研究します。特に，数理計画の基礎理論の研究とともに，現実の大規模システム，複雑な非線形システ
ム，不確実性を含むシステムなどに対する新しい数理最適化のアプローチの開発を行います。
（山下 信雄・福田 エレン秀美・佐藤 寛之・山川 雄也）
制御システム論分野 - 制御とモデリングへの数理的アプローチ †
発展性と実用性を重視した制御理論の構築を目標として，制御システムのモデリング，解析，設計における数理的手法とその応用に関する教育・研究を行います。主な研究テーマは，ロバスト制御，入出力に制約を有するシステム
の制御，ネットワーク化制御，代数的システム理論，制御における最適化，システム同定です。
（加嶋 健司・大木 健太郎）
物理統計学分野 - 多要素結合系におけるダイナミクスの数理と情報処理 †
多くの要素（ユニット）が強く相互作用することにより生起する複雑多様な現象の数理的，統一的な理解と情報処理への応用を目標とします。例えば，単純閾値系・ニューロンまたそのネットワークにおける情報処理，インターネ
ットなどの複雑ネットワークの構造およびその中での情報伝達，価格・株価変動等の経済現象の動的性質を，確率過程理論，統計物理学，計算機実験，力学系理論，エージェントモデル，大規模データ処理技術等を用いて解析します。
（梅野 健・上原恵理香・岩崎 淳）
力学系数理分野 - 力学系を通してシステムを考察する †
力学系理論の手法を用いて、自然科学や工学分野等に現れるさまざまなシステムで起こるカオスや分岐等の複雑現象を解明し、さらに応用して新たな工学技術を創生することを目標とします。その目標のため、従来の理論に留まらず、力学系の革新的な理論の構築に挑戦します。また、精度保証計算や大規模数値シミュレーション等の数値的な手法も用いて、力学系や微分方程式の非可積分性、偏微分方程式でモデル化される非線形波動、古典力学のn体問題における周期運動，多体系の運動論の問題，さらにロケットの軌道設計やドローンのような飛翔体の運動・制御にも取り組みます。
（矢ヶ崎 一幸・柴山 允瑠・山口 義幸）
応用数理モデル分野 （連携：日立製作所） - 情報システムに知を吹きこむ †
情報システムをくらしや産業に役立たせるには，システムが扱う人々の行動やモノの運動特性を数理的にモデル化することが不可欠です。モデルの形は，概念的なものから精緻な数値モデルまで多岐にわたりますが，人間の知識の活用方法（構造化モデリング）や実データの活用方法（多変量解析）など，さまざまなモデル作りの方法論を産業界の実例で研究しています。
（野中 洋一・高橋 由泰）