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応用数学

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応用数学(おうようすうがく、英語: applied mathematics)とは、数学的知識を他分野に適用することを主眼とした数学の分野の総称である[1]。 数学のさまざまな分野のどれが応用数学であるかというはっきりした合意があるわけではなく、しばしば純粋数学と対置[2]されるものとして、大まかには他の科学や技術への応用に歴史的に密接に関連してきた分野がこう呼ばれている。

概説

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歴史的にみれば、応用数学はニュートン力学と密接に関連して始まった。 実際、19世紀中頃まで応用数学者と物理学者の間に明確な区別は存在していなかった。 このときの応用数学は何より応用解析、とくに微分方程式論、近似理論 (approximation theory)確率論の応用から成り立っていた。 ここで近似理論とは、広く解釈して表現論漸近展開変分法数値解析を含んだ領域である[3][4][5]

現在では、「応用数学」という用語はもっと広い意味で用いられ、上のような古典的領域とともに応用上重要な他の分野も含むものとなっている[1]。 逆に、数論のような分野でさえ現在では暗号理論などで応用上重要なものとなっているが[6][7][8][9]、それ自体が応用数学とは呼ばれない。 このため英語では、実世界の問題に応用可能であるが伝統的に応用数学と呼ばれる領域を越えたものを含む数学の分野を、従来の応用数学 (applied mathematics) と区別するために、しばしば applicable mathematics(応用可能な数学)と呼んでいる[10][11][12]

数学の応用分野は自然科学や工学において重要なものであったが、近年では、例えば経済学的考察からゲーム理論の誕生と発展がもたらされ[13][14]神経科学の研究からニューラル・ネットワークの理論が生まれたように、それらの外部から新たな数学の領域が生まれている。 またコンピュータの出現は、その理論的研究とその利用との双方において新しい応用分野を生み出してきている。 理論的研究分野である計算機科学 (computer science) においては、組合せ論数理論理学束論圏論などの数学が応用される。 一方、コンピュータを利用して他の科学の領域の問題を研究する分野は計算科学 (computational science) と呼ばれ[15]数値解析などの数学分野が利用される。

統計的手続きの確率論にもとづいた正当化を行う数学の分野は数理統計学と呼ばれる[16]。また社会科学人文科学において、統計学が解析の手段として広く用いられているが[17]統計学そのものは応用数学に含まれるとみなされることも、社会科学人文科学の各分野と組み合わさった独立領域とみなされることもある。

関連する分野

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応用数学の研究対象は非常に幅が広く、様々な分野に跨るため、関わる分野全てを挙げることは困難である。ここでは、応用数学と関わり合いが特に深い代表的な分野を挙げる[1]

主な研究者

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日本

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日本の過去の高等学校学習指導要領において、科目「応用数学」が存在した[71]。高等専門学校では「応用数学」が2019年現在も存在する[72]

脚注

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  1. ^ a b c 『応用数理ハンドブック』(日本応用数理学会20周年記念出版)朝倉書店 2013.
  2. ^ ハーディの本 (2) - 純粋数学と応用数学”. researchmap.jp. 2018年12月9日閲覧。
  3. ^ Trefethen, L. N. (2019). Approximation theory and approximation practice (Vol. 164). SIAM.
  4. ^ Powell, M. J. D. (1981). Approximation theory and methods. Cambridge University Press.
  5. ^ Achieser, N. I. (2013). Theory of approximation. Courier Corporation.
  6. ^ a b Koblitz, N. (1994). A course in number theory and cryptography (Vol. 114). Springer Science & Business Media.
  7. ^ a b Washington, L. C. (2008). Elliptic curves: number theory and cryptography. CRC Press.
  8. ^ a b Loxton, J. H., Loxton, J., & Hitchin, N. J. (Eds.). (1990). Number theory and cryptography (Vol. 154). Cambridge University Press.
  9. ^ a b Kraft, J., & Washington, L. (2018). An introduction to number theory with cryptography. CRC Press.
  10. ^ Rektorys, K. (2013). Survey of applicable mathematics (Vol. 280). Springer.
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  12. ^ Feferman, S. (1992, January). Why a little bit goes a long way: Logical foundations of scientifically applicable mathematics. In PSA: Proceedings of the Biennial meeting of the Philosophy of Science Association (Vol. 1992, No. 2, pp. 442-455). Philosophy of Science Association.
  13. ^ a b 松井彰彦. (2002). 慣習と規範の経済学: ゲーム理論からのメッセージ. 東洋経済新報社.
  14. ^ a b 渡辺隆裕. (2004). ゲーム理論. ナツメ社.
  15. ^ 計算科学のための基本数理アルゴリズム (2019). 金田行雄・笹井理生監修・張紹良編, 共立出版.
  16. ^ a b 鈴木武, & 山田作太郎. (1998). 数理統計学-基礎から学ぶデータ解析-, 内田老鶴圃.
  17. ^ 安田三郎. (1977). 社会統計学. 丸善.
  18. ^ 中尾充宏、山本野人:「精度保証付き数値計算―コンピュータによる無限への挑戦」、日本評論社、(1998年)
  19. ^ 大石進一:「精度保証付き数値計算」、コロナ社、(2000年)
  20. ^ 中尾充宏、渡辺善隆:「実例で学ぶ精度保証付き数値計算」、サイエンス社(2011年)
  21. ^ 大石進一編著:「精度保証付き数値計算の基礎」、コロナ社、(2018年)
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  23. ^ 数値線形代数の数理とHPC, 櫻井鉄也, 松尾宇泰, 片桐孝洋編(シリーズ応用数理 / 日本応用数理学会監修, 第6巻)共立出版, 2018.8
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  71. ^ 数学科教育法に期待される教科指導力の育成”. www.hosei.ac.jp. 2019年2月1日閲覧。
  72. ^ 応用数学”. www.dainippon-tosho.co.jp. 2019年2月1日閲覧。

関連項目

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関連団体

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関連分野

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外部リンク

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