理工学部Faculty of Science and Engineering
MAT300XG（数学 / Mathematics 300）データ発見と仮想天文台Virtual Observatory
田中 幹人Mikito TANAKA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | H9086 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 月1/Mon.1 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | ○ |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
創生科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
The aim of this course is to help students understand fundamental properties of stars and galaxies by analyzing astronomical archival data. The goal of this course is to apply statistical analytics to astronomical archival data using Python by oneself. Students will be expected to have completed the required assignments before each class meeting. Your study time will be more than four hours for a class. Final grade will be calculated according to the following process term-end report (60%) and in-class contribution (40%) .
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
本講義は、「宇宙科学計測」と「数理モデルと統計」の発展コースという位置づけである。
天文学は、オープンデータ化が進んだ学問領域で、世界中の天文学者たちが最先端の望遠鏡で観測した天文アーカイブデータをインターネットからダウンロードすることができる。したがって、自ら望遠鏡を使って天体観測をせずともデータを発見することができるので、インターネット上で観測データを取得できるツールを仮想天文台とも呼ぶ。本講義では、スローン・デジタル・スカイ・サーベイやガイア衛星およびすばる望遠鏡/Hyper Suprime-Camで取得された天文アーカイブデータをPythonを使って実践的に統計解析し、恒星や銀河の基礎概念を理解する。
到達目標Goal
・恒星・銀河の性質および宇宙の構造について理解を深める。
・「自力で」Pythonを使ったプログラミングできる。
・統計解析のスキルを高める。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
講義では、「宇宙科学計測」で取り扱った知識をベースにして、観測データから実際に自分でデータ解析する演習を、「数理モデルと統計」で取り扱ったPython・Jupyter Notebookおよび統計学を駆使して行う。
講義内容と課題は事前にYouTubeでオンデマンド配信する。授業時間中はフィードバックを中心とし、質疑応答と課題提出の時間を設け、時間外学習と講義を連動させて進める。ただし必要に応じて、オンライン授業も併用する。
なお、貸与PCの使用を前提とする。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：ガイダンス
授業の目的と進め方、学習内容、評価方法、心構えなど。なお、ガイダンスはYouTubeで配信するので履修検討者は各自視聴しておく。
2[対面/face to face]：アーカイブ天文学
Pythonの復習と、光赤外線天文学の歴史。
3[対面/face to face]：スカイサーベイ
SDSS、2MASS、HSCなどの各種スカイサーベイ。
4[対面/face to face]：三色合成
天体写真の色の付け方。
5[対面/face to face]：まとめ1
アーカイブ天文学、スカイサーベイ、三色合成の復習。
6[対面/face to face]：星の色
等級、色、温度、連続スペクトル。
7[対面/face to face]：星のスペクトル
線スペクトル、元素。
8[対面/face to face]：星のHR図1
散開星団、ヒッパルコス衛星。
9[対面/face to face]：星のHR図2
球状星団。
10[対面/face to face]：まとめ2
星の色、星のスペクトル、星野HR図1,2の復習。
11[対面/face to face]：ハッブル図
銀河の観測による宇宙膨張。
12[対面/face to face]：銀河1
銀河の形態分類。
13[対面/face to face]：銀河2
銀河の進化。
14[対面/face to face]：まとめ3
ハッブル図、銀河1,2の復習。
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
本授業の準備・学習時間は、各4時間を標準とする。講義内容と課題は事前にYouTubeで配信し、授業内ではポイントの解説、課題に関する質疑応答、そして課題の提出を行うので、講義前の予習が必須である。
テキスト（教科書）Textbooks
・SDSS スカイサーバー（http://skyserver.sdss.org/edr/jp/）
参考書References
・「天体画像の誤差と統計解析 (クロスセクショナル統計シリーズ)」、市川隆・田中幹人(著)、共立出版
成績評価の方法と基準Grading criteria
・毎週の課題（40%）
・期末レポート（60%）
※期末レポートは、自分で設定した恒星や銀河に関する研究課題について、SDSSからデータ集めてPythonで分析し、ショートレターを書く内容。
※出席は取らない。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
「宇宙科学計測」と「数理モデルと統計」をより効果的に連携出来るような授業構成を心がける。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
自分のパソコンに「Anaconda(https://www.anaconda.com/)」をインストールしておくこと。使用するPythonのバージョンは3.x系。「数理モデルと統計」の履修者はすでにインストール済みなので準備不要。
その他の重要事項Others
本講義では、「数理モデルと統計」で扱ったPythonと統計学の技術、および「宇宙科学計測」で扱った観測天文学の知識を前提とするので、本講義の履修を検討している人は「数理モデルと統計」と「宇宙科学計測」を必ず履修しておくこと。
国立大学で天文学の基礎研究に携わってきた教員が、当該分野の基礎概念について講義する。