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大学院入試


本ページでは,過去の大学院入試問題と大学院入試問題の出題範囲に関する情報を掲載しています.

年度

1日目

2日目

平成29年度
知能システム学I  (PDF, 111KB)

知能システム学II  (PDF, 312KB)

平成28年度
知能システム学I  (PDF, 113KB)

知能システム学II  (PDF, 291KB)

平成27年度
知能システム学I  (PDF, 70.9KB)

知能システム学II  (PDF, 397KB)

平成26年度
知能システム学I  (PDF, 104KB)

知能システム学II  (PDF, 283KB)

平成25年度
電子システム学I  (PDF, 157KB)

電子システム学II  (PDF, 505KB)


大学院入試問題の出題範囲について
  • 平成26年度入試より,科目名が「電子システム学」から「知能システム学」に変更になりました.

  • 平成30年度入試より,知能システム学の出題範囲は以下のように変更になりました.
専門T(変更無し)
  以下の3問すべてを解答してください。
  • 数学(2問):微分積分(微分方程式を含む)、線形代数
  • 計算機プログラミング(1問):プログラミングの基礎、アルゴリズムとデータ構造
専門U(変更部分)
  以下の3問から2問を選択解答してください。
  • 制御工学:古典制御、現代制御
  • コンピュータ科学:情報理論と符号理論、コンピュータネットワーク、人工知能
  • 最適化:線形計画法,非線形計画法、離散最適化
本変更後の各問の出題範囲を示すキーワードについての詳細キーワードおよび参考図書は,以下の表1〜5を参考にしてください.ただし表1〜5の内容はあくまで参考であり,出題範囲を保証するものではありません.


表1:数学
キーワード詳細キーワード
微分積分(微分方程式を含む)数列,級数,関数,微分法,積分法,偏微分,重積分,微分方程式
線形代数行列,連立1次方程式,行列式,固有値と固有ベクトル,線形写像,空間ベクトル,ベクトル空間,行列の対角化,2次形式,ジョルダン標準形

表2:計算機プログラミング(出題はC言語を前提とする)
キーワード詳細キーワード
プログラミングの基礎2進数表現,基本データ型・抽象データ型,配列・構造体・ポインタ
アルゴリズムとデータ構造計算量,繰返・再帰構造,リスト・スタック・待ち行列,連結リスト,ハッシュ法,木構造,探索,整列

表3:制御工学
キーワード詳細キーワード参考図書
古典制御ラプラス変換,ダイナミカルシステム,伝達関数,ブロック線図,極と零点,過渡応答,ラウスの安定判別,フルビッツの安定判別,周波数応答,ベクトル軌跡,ボード線図,ナイキストの安定判別,ゲイン余裕,位相余裕, PID補償,位相進み−遅れ補償杉江俊治,藤田政之:「フィードバック制御入門」(1〜8章),コロナ社 (1999)
現代制御状態方程式とその解,遷移行列,可制御性,可観測性,正準分解,伝達関数行列,実現問題,最小実現,極配置,オブザーバ吉川恒夫,井村順一:「現代制御論」(1〜7章),コロナ社 (2014)

表4:コンピュータ科学
キーワード詳細キーワード参考図書
情報理論と符号理論情報源符号化,最適符合,エントロピー,情報通信路G.A.ジョーンズ,J.M.ジョーンズ:「情報理論と符号理論」(1〜4章),丸善出版 (2012)
コンピュータネットワークディジタル伝送,ネットワークアーキテクチャ,ローカルエリアネットワーク,IPネットワーク村上泰司:「ネットワーク工学 (第2版)」(1〜6章),森北出版 (2014)
人工知能探索による問題解決,知識表現と推論,機械学習,ファジィ理論,ニューラルネットワーク,遺伝的アルゴリズム,パターン認識,人工知能言語溝口理一郎, 石田亨:「人工知能 (新世代工学シリーズ)」,オーム社 (2000)

表5:最適化
キーワード詳細キーワード参考図書
線形計画法定式化,(等式)標準形,シンプレックス法,2段階法,Blandの巡回対策,改訂シンプレックス法,双対問題,双対定理,双対シンプレックス法,再最適化(感度解析)今野浩:「線形計画法」(1〜7章(7.1)),日科技連出版社(1987)
坂和正敏:「線形システムの最適化− 一目的から多目的へ」(1〜8章),森北出版 (1984)
非線形計画法勾配ベクトル,ヘッセ行列,方向微分,凸集合,分離定理,凸関数,準凸関数,最適性条件(1次,2次),最急降下法,制約想定,Fritz John条件,KKT条件,ラグランジュの未定乗数法矢部博:「工学基礎 最適化とその応用」(1〜2章,4章(4.1〜4.5),5章(5.1)),数理工学社(2006)
山下信雄:「非線形計画法」(1〜3章,6章(6.1〜6.2.1)),朝倉書店 (2015)
離散最適化グラフ理論,連結性,グラフ探索,ネットワーク最適化,最短路問題,ダイクストラ法,最大フロー問題,マッチング問題藤重悟:「グラフ・ネットワーク・組み合わせ論」(1〜2章),共立出版 (2002)

平成26〜29年度入試では,出題範囲は以下のようになっていました.
専門T
  以下の3問すべてを解答してください。
  • 数学(2問):微分積分(微分方程式を含む)、線形代数
  • 計算機プログラミング(1問):プログラミングの基礎、アルゴリズムとデータ構造
専門U
  以下の7問から3問を選択解答してください。
  • 制御工学:古典制御、現代制御
  • 信号処理:連続(離散)時間信号の解析、連続(離散)時間システムの解析、フィルタ
  • 最適化:線形計画法、非線形計画法、離散最適化
  • 回路理論:電子回路:直流理論、過渡現象、交流理論、オペアンプ回路
  • コンピュータ工学:論理回路、計算機アーキテクチャ、コンピュータネットワーク
  • ロボット工学:座標変換、アーム運動学、剛体の力学
  • 知的情報処理:人工知能、画像情報処理、パターン認識

平成25年度入試では,出題範囲は以下のようになっていました.
専門T
  以下の3問すべてを解答してください。
  • 数学(2問):微分積分、線形代数
  • 計算機プログラミング(1問):プログラミングの基礎、アルゴリズムとデータ構造
専門U
  以下の7問から3問を選択解答してください。
  • 制御工学:古典制御、現代制御
  • 信号処理:連続(離散)時間信号の解析、連続(離散)時間システムの解析、フィルタ
  • 最適化:線形計画法、非線形計画法、離散最適化
  • 電子回路:オペアンプ回路、トランジスタ回路、検出回路、論理回路
  • コンピュータ工学:論理回路、計算機アーキテクチャ、コンピュータネットワーク
  • ロボット工学:座標変換、アーム運動学、剛体の力学
  • 知的情報処理:人工知能、画像情報処理、パターン認識