院試勉強 数学
正直，学際情報は1次が情理ほど難しくない(難易度はピンキリ)ので
僕の勉強方法を晒すことに大した意味はないかもしれませんが
自分が受験を志したころはとにかくいろんなブログを巡って情報収集していたので
何かのお役にたてればと思うのでここに残しておくことにします( ・∀・)
今回は数学。
使用した参考書は以下の通りです(学習順)
演習 微分積分
受験の前の年の11月からスタートして、1月にはTOEFLの勉強と並行してスタバでガリガリ解いてました
院試勉強にとっつくのにはいい1冊
ちなみに3~5章（だったかな？）だけしかやってません
理系大学生なら出来てｱﾀﾘﾏｴｰな内容なので
必死に(,,ﾟДﾟ) ｶﾞﾝｶﾞﾚ!
マセマ 常微分方程式
この本には かなりお世話になりました
レイアウトはさておき、一冊完成させるのに時間をあまり割かないで済みます
その割にできるようになることは多いです
ただ，網羅しきれていない内容もあるので逐次補強が必要
うちの大学の講義では下の参考書使いましたが、ややわかりづらいです
しかしのってる内容が微妙に違うので理解の補強にはなるかも
応用微分方程式
マセマ 線形代数
結構内容は薄っぺらい気がしましたが、基礎の理解にはこれで十分です
これ終わった後で下で紹介する「詳解大学院への数学」の線形代数やろうとしてもちんぷんかんなことがままあります
自分の年は線形出ませんでしたが、しっかり対策したければネットを駆使したり間にワンクッション挟んだほうがいいかもしれません
線形代数は画像処理などの研究では必須なので深く理解しておいて損はないです
工科系の数学 ラプラス変換とz変換
制御系などの勉強をほとんどしていなかったので最終的には役に立ちませんでした
そして大学院でも今のところ使える場面がないです。しょぼーん
詳解 大学院への数学
線形はやたら難しい問題が揃えてありますが理解を深めるにはもってこい(私は全部解き切りませんでしたが)
微分方程式はかなり練習になりました
確率は問題も少ないしでやってませんが，下のマセマ統計学の演習で代用しました
結局情理でなく学際情報を受けたので，自大の勉強にしか使いませんでしたが(；・∀・)
ちなみに解説は結構あっさりしているので注意
演習 統計学
演習からいきなりはいって，そのあとで理解する，という戦法をとり
マセマでずっと勉強してました
これも最後まで解ききらなかったんですけどね
でも統計はやっておいたほうがいいです、大学院の授業や研究でも使うことが多いと思います
今はやりの機械学習などでも扱うのでできることが広がりますね
マセマ フーリエ解析
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フーリエ変換…優先順位は低いと思いますが受験した年はフツーに出てきました
余裕があれば前半のほうだけでも取り組んでおいたほうがいいかもしれません
マセマ 複素関数
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- 作者: 馬場敬之,高杉豊
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情報学環ではノーマークな単元だとは思いますが、自大の院試で必要でした（結局選びませんでしたが）
電気系の人なら必須ですが、そうでない人もやってて損はないと思います
以上、筆記に関しては大した勉強量こなしてませんがなんとかなります
常微分，線形に関する単元は網羅しておいた方が良いですね
