18卒 本選考ES
データサイエンティスト
18卒 | 東北大学大学院 | 男性
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Q.
あなた自身の研究／業務において、数学的知識がどのように活用されたかを記述してください。
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A.
私の専門である理論物理学は、数学を頼りに世界の原理・原則を解き明かす学問です。物理法則を記述する方程式は偏微分方程式なので解析的な解を求めるのは一般には難しいです。そこで私たちは物理現象の一部分だけを取り出し、適当な近似の上でその現象をモデル化し、議論することで真理に迫ろうというアプローチをとります。このアプローチの過程で武器になるのが、微積分学,微分方程式論,線形代数学などの数学的な知識です。また、扱うモデルと、物理現象を記述する方程式とには同じ対称性が要請されるため、群論の知識は、「方程式を解かずして、物理現象に対して定性的な議論が行える」という意味で強力な武器になります。 続きを読む
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Q.
あなたが大学および大学院において勉強した数学の本について、書名を列挙してください。
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A.
一石賢 物理学のための数学 表実 複素関数(理工系の数学入門コース5) 高木貞治 解析概論 藤永茂 化学や物理のためのやさしい群論入門 スミフノフ 高等数学教程７III巻二部 占部博信 基礎課程複素関数論(数学基礎コース (K4)) 長沼伸一郎 物理数学の直感的方法 薩摩順吉 キーポイント線形代数(理工系数学のキーポイント 2) 薩摩順吉 微分積分 (理工系の基礎数学 1) 和達三樹 微分積分演習(理工系の数学入門コース/演習 (1)) 和達三樹 微分方程式演習(理工系の数学入門コース/演習 (4)) 浅野功義 線形代数演習 (理工系の数学入門コース/演習 (2)) 江沢洋 微分積分の基礎と応用(新数理ライブラリ) 高橋幸雄 確率論(基礎数理講座) 続きを読む
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Q.
あなたの研究／業務において、プログラミング技術がどのように活用されたかを記述してください。
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A.
大胆な近似のもとでモデル化された物理現象については、人間が解析的な計算を行うことで説明ができることも多いのですが、より現実的な物理現象について議論しようとすると、扱う変数が増えすぎるために解析的な議論を行うことが困難になります。そこで我々は計算機による数値計算を行い真理に迫ります。具体的には数万次元の行列の固有値を求めたり、数値積分を行ったりという過程でC言語とFortranを扱うことが多いです。数値計算の結果をグラフィカルに表示させ、物理的な意味を解釈する過程においてはMathematicaを多用しています。 続きを読む
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Q.
あなたがこれまで勉強したプログラミング言語の名前を列挙してください。
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A.
C言語, Fortran, Wolfram言語(Mathematica) 続きを読む
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