タイトル

開講年度 開講学部等
2026 大学院創成科学研究科（博士前期）
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期 月9～10 講義  
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
3241010330 天文情報科学特論 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
酒見　はる香[SAKEMI Haruka] ー
担当教員[ローマ字表記]
酒見　はる香　[SAKEMI Haruka]
特定科目区分   対象学生   対象年次 1～2
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
本講義は、電波天文学を題材として、観測データの生成から解析・解釈に至る過程を情報科学的観点から理解し、統計解析・信号処理・機械学習等の考え方を用いて多次元データを扱うための基礎的素養を養うことを目的とする。電波天文学における観測データを例に、データの生成過程と構造、ノイズと統計的性質、フーリエ変換に基づく干渉計観測、キャリブレーション、イメージング、分光観測、機械学習の基礎と応用、大規模データ解析について段階的に解説する。
授業の到達目標
電波天文学における観測データの生成過程と解析手法を情報科学的観点から理解し、干渉計データや分光データを対象として、統計解析・信号処理・機械学習等の考え方を用いた多次元データ解析を適切に説明・評価できる能力を身につける。
授業計画
【全体】
本講義は、電波天文学データ解析を題材に、観測データの基礎から干渉計・分光解析、機械学習、大規模データ解析までを段階的に学ぶ。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 天文学と情報科学 天文学における情報科学の役割を概観し、電波天文学を例として観測データ解析の特徴と課題を理解する。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第2回 電波天文学の基礎 電波天文学で扱う観測量と物理量、単一鏡観測と干渉計観測の違いについて理解する。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第3回 電波観測データの生成過程 電波望遠鏡を観測システムとして捉え、観測条件や装置特性がデータ品質に与える影響を学ぶ。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第4回 電波観測データの構造 Visibility、画像、スペクトルキューブなど電波観測データの多次元構造とメタデータの役割を理解する。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第5回 電波観測におけるノイズ 熱雑音やシステムノイズなど電波観測特有のノイズ源とその統計的性質を学ぶ。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第6回 電波観測における統計 S/N、誤差評価、統計的検出と信頼性評価の考え方を理解し、電波観測データ解析への適用を学ぶ。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第7回 フーリエ変換の基礎 フーリエ変換の数学的・物理的意味を理解し、信号を周波数領域で扱う考え方を学ぶ。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第8回 フーリエ変換と電波干渉計 電波干渉計観測におけるフーリエ変換の役割、uv 平面サンプリングおよび欠測問題を理解する。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第9回 キャリブレーション 電波観測におけるキャリブレーションの目的と原理を理解し、ゲイン・位相・バンドパス補正および自己校正の考え方を学ぶ。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第10回 イメージング理論と像再構成 Dirty image・Dirty beam、重み付け、CLEAN アルゴリズムを通して、電波干渉計データの像再構成を逆問題として理解する。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第11回 分光観測の基礎 分光観測の原理、周波数と速度の関係、チャンネル幅と分解能について理解する。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第12回 スペクトルキューブ解析 スペクトルキューブの構造、モーメントマップの作成と解釈を通して、運動学的情報の抽出方法を学ぶ。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第13回 機械学習の基礎 機械学習の基本概念（教師あり・教師なし学習、特徴量設計）を理解し、天文学データ解析との関係を学ぶ。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第14回 機械学習の電波天文学への応用 電波天文学データを対象とした機械学習の応用例を通じて、適用上の利点と限界を理解する。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第15回 大規模電波データ解析 次世代大型電波干渉計時代を見据え、大規模電波データの解析手法、計算基盤、解析パイプラインの考え方を学ぶ。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
第16回 総括と分野横断的展望 本講義全体を総括し、電波天文学における情報科学的手法の意義と分野横断的な応用可能性について考察する。 講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: --%　D: --%
成績評価法
講義時に出すレポート課題40%、期末レポート60%
教科書にかかわる情報
教科書 書名 Statistics, data mining, and machine learning in astronomy : a practical Python guide for the analysis of survey data ISBN 9780691198309
著者名 ？eljko Ivezi？ ... [et al.] 出版社 Princeton University Press 出版年 2020
教科書 書名 Tools of radio astronomy ISBN 3642399495
著者名 Thomas L. Wilson, Kristen Rohlfs, Susanne Huttemeister 出版社 Springer 出版年 2013
教科書 書名 Interferometry and synthesis in radio astronomy ISBN 3319444298
著者名 A. Richard Thompson, James M. Moran, George W. Swenson Jr 出版社 SpringerOpen 出版年 2017
教科書 書名 Practical statistics for astronomers ISBN 0521732492
著者名 J.V. Wall, C.R. Jenkins 出版社 Cambridge University Press 出版年 2012
備考
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
キーワード
電波天文学、多次元データ、干渉計、フーリエ変換、ノイズと統計、機械学習、逆問題
持続可能な開発目標（SDGs）

関連科目
履修条件
連絡先
理学部本館335 sakemi@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー

平日の昼休み (12:00-13:00)

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