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教員詳細情報

太田 和俊

消費情報環境法学科所属

太田 和俊 准教授

OHTA, Kazutoshi

担当科目

【担当科目】情報処理1
【オフィスアワー】 毎週月曜日昼休み、3時限目、場所:研究室(自由に訪問可)
【情報処理1の授業概要】基本的なコンピュータの操作法の修得を目的とする。コンピュータを使用する際にはその動作原理や背後にある危険性などについても学ぶ事が必要となる。講義ではコンピュータやそのネットワークの基本的な仕組みについて学習し、実際の操作を通じてアプリケーションソフトの使い方の基礎を学ぶ。

専攻・研究分野

理論物理学

最近の研究テーマ

局所化定理を用いた超対称ゲージ理論および超弦理論の解析

主な発表論文・著書

【2005~2008年発表の論文等】
"Vacua of N=1 supersymmetric QCD from spin chains and matrix models", T. J. Hollowood and K. Ohta, JHEP 0502:042 (2005)
"Large N limit of 2-D Yang-Mills theory and instanton counting",T. Matsuo, S. Matsuura and K. Ohta, JHEP 0503:027 (2005)
"D-brane construction for non-Abelian walls", M. Eto, Y. Isozumi,M. Nitta, K. Ohashi, K. Ohta and N. Sakai, Phys.Rev.D71:125006 (2005)
"Global structure of moduli space for BPS walls", M. Eto, Y.Isozumi, M. Nitta, K. Ohashi, K. Ohta, N. Sakai and Y. Tachikawa,Phys.Rev.D71:105009 (2005)
"Localization on the D-brane, two-dimensional gauge theory and matrix models", S. Matsuura and K. Ohta, Phys.Rev.D73:046006 (2006)
"Non-Abelian vortices on cylinder: Duality between vortices and walls", M. Eto, T. Fujimori, Y. Isozumi, M. Nitta, K. Ohashi, K. Ohta and N. Sakai, Phys.Rev.D73:085008 (2006)
"Lattice formulation of two dimensional topological field theory",K. Ohta and T. Takimi, Prog.Theor.Phys.117:317-345 (2007)
"Statistical mechanics of vortices from D-branes and T-duality",M. Eto, T. Fujimori, M. Nitta, K. Ohashi, K. Ohta and N. Sakai,Nucl.Phys.B788:120-136 (2008)
"On relationships among Chern-Simons theory, BF theory and matrix model", T. Ishii, G. Ishiki, K. Ohta, S. Shimasaki and A.Tsuchiya, Prog.Theor.Phys.119:863-882 (2008)
"Intersecting Solitons, Amoeba and Tropical Geometry", T.Fujimori, M. Nitta, K. Ohta, N. Sakai and M. Yamazaki,Phys.Rev.D78:105004 (2008)
"Extended MQCD and SUSY/non-SUSY duality", K. Ohta and Ta-Sheng Tai, JHEP 0809:033 (2008)

ゼミについて

テーマ

データサイエンス研究

概要

大規模なデジタルデータを分析し、可視化・利用することは、現在、科学・工学・金融・商取引・政治など非常に多くの分野で幅広く用いられている手法となっている。本ゼミではPythonと呼ばれるプログラミング言語を対話的に用いて、数値計算・統計学・データマイニング・機械学習(AI)・信号処理などといったデータサイエンスの中核となる概念について学ぶ。春学期には教科書に沿って、データサイエンスの基礎について演習を行い、秋学期には法学・政治・経済分野における実際のデータを用いて、データサイエンスにおける解析方法について問題研究を行う。

教科書・参考書

Cyrille Rossant 著 / 菊池 彰 訳、「IPythonデータサイエンスクックブック」、オライリー・ジャパン

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