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 | 2021 |
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 | |
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)
Understanding fundamental properties of stars and galaxies by analyzing astronomical archival data.
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。
授業は原則オンラインとオンデマンドで実施し、対面では実施しない。解説はすべてYouTubeで事前に配信し、授業時間内は、課題に関する質問対応と課題提出の時間に充てる。
なお、貸与PCの使用を前提とする。
オンラインであることを考慮し、授業に関する質問や要望は Google フォームで受け付け、Hoppii や場合によっては授業内でフィードバックを行う。
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
※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: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:アーカイブ天文学
Pythonの復習と、光赤外線天文学の歴史。
3:スカイサーベイ
SDSS、2MASS、HSCなどの各種スカイサーベイ。
4:三色合成
天体写真の色の付け方。
5:まとめ1
これまでのまとめ1
6:星の色
等級、色、温度、連続スペクトル。
7:星のスペクトル
線スペクトル、元素。
8:星のHR図1
散開星団、ヒッパルコス衛星。
9:星のHR図2
球状星団。
10:まとめ2
これまでのまとめ2
11:ハッブル図
銀河の観測による宇宙膨張。
12:銀河1
銀河の形態分類。
13:銀河2
銀河の進化。
14:まとめ3
これまでのまとめ3
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。講義と課題はあらかじめYouTubeで配信するので、各自自主的に事前学習を進める必要がある。
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(30%)
・期末試験(30%)
※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。
※期末試験は、試験中に貸与PCでPythonを使ってデータ分析し、Jupyter Notebookを提出する内容であり、試験中に持ち込み資料を確認することはできるが、インターネットに接続することはできない。
※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。