大学院入試合格への道

ここでは、専門科目の勉強方法について話していきたいと思います。

以前の記事でも紹介したとおり、
（大学院入試の主な流れ）
主に専門科目を勉強するのは、5，6，7，8月でした。

私が受験した専攻は情報系だったので勉強した教科は、
”線形代数”、”微分積分”、”微分方程式”、”確率”、”統計学”、
”数理計画”、”データ構造とアルゴリズム”
でした。

以前お話した通り、
”統計学”以外は、大学の講義で勉強していたので、ある程度の基礎は身についていました。
それでも、しっかり基礎から勉強し直しました。

ではそれぞれの勉強方法を紹介していきます。

〜〜〜”線形代数”、”微分積分”、”微分方程式”、”確率”〜〜〜

演習大学院入試問題（数学　1）第3版 [ 姫野俊一 ] 価格：3078円（税込、送料無料) (2016/8/29時点)

演習大学院入試問題数学2第3版 [ 姫野俊一 ] 価格：2754円（税込、送料無料) (2016/8/29時点)

数学に関しては、この二つの参考書をやれば間違いないです。
”線形代数”、”微分積分”、”微分方程式”、”確率”の範囲にしてもこの参考書で網羅されていると思います。
勉強方法としては、例題、演習をしっかりすべての問題を解くことです。
1週目は、答えを見ながらでもいいので、理解することが大事です。
見るだけでなく、自分の手を動かしながら解きまた。
2週目からはなるべく自力で解けるようにし、たまに答えを見る程度で解きました。
どうしてもわからない問題が出てきたときは、ネットなどを使って調べて理解するべきです。
それでもわからない問題は、後々理解するきっかけがあるかもしれないので、チェックをしとくべきです。


〜〜〜”統計学”〜〜〜

弱点克服 大学生の確率・統計 (単行本・ムック) / 藤田 岳彦 著 価格：3024円（税込、送料別) (2016/8/29時点)

”統計学”の範囲になると、確率の分野だけでは収まらない問題が出てきます。
この参考書と先ほど紹介した参考書を使えば、”確率”、”統計学”は大丈夫だと思います。
特に、条件付き期待値や対数尤度、モーメント推定量など確率では学べない範囲が網羅されていると思います。
勉強方法としては、先ほど紹介した参考書と同じです。
2週ほどやれば十分な知識がつきます。


〜〜〜”数理計画”〜〜〜

数理計画入門新版 [ 福島雅夫 ] 価格：3456円（税込、送料無料) (2016/8/29時点)

この参考書は解くというよりは、わからない問題が出てきたときに参考にするためのものとして使いました。
問題集というよりは、教科書という感じです。
1週しっかり読んで、理解することが望ましいと思います。
”数理計画”の勉強に関しては、過去問の問題をこの参考書やネットを使って解き、
解法をマスターするのがおすすめです。


〜〜〜データ構造とアルゴリズム〜〜〜

データ構造とアルゴリズム [ 五十嵐健夫 ] 価格：1728円（税込、送料無料) (2016/8/29時点)

先ほど紹介した参考書と同様、解くというよりは、わからない問題が出てきたときに参考にするためのものとして使いました。
1週しっかり読んで、理解することが望ましいと思います。
この本は、それぞれのアルゴリズムの計算量についてもしっかり説明されているのでおすすめです。
計算量の問題は、どの大学院でもよく出る問題なので、しっかりと理解しとくべきです。
先ほど紹介した参考書と同様に、過去問の問題をこの参考書やネットを使って解き、
理解していくのがベストではないかと思います。


〜〜〜プログラミング〜〜〜

プログラミングコンテストチャレンジブック第2版 [ 秋葉拓哉 ] 価格：3542円（税込、送料無料) (2016/8/29時点)

受ける大学院によっては、データ構造とアルゴリズムの問題でコードを書かせられることもあります。
この参考書があれば、ある程度のコードやアルゴリズムについての説明が書いてあるので、
持っておくと便利だと思います。
しかし、この参考書けっこうな量なので、これに勉強する時間を割く余裕はないかもしれません。


〜〜〜過去問〜〜〜
すべての参考書を終えてから、過去問を始めるのをおすすめします。
過去問の勉強方法は、とにかく解ききることです。
自力で解けない問題は、参考書、ネットを駆使して解答を完成させましょう。
過去問を解きながら、専門科目の理解を深めていくのが良いです。
解答を完成させていくことで、理解はよりいっそう深まります。
受験する大学院の過去問10年分を2週ほど解くのがベストではないかと思います。


専門科目の勉強方法はこんな感じです。
正直、最初はまったくできませんでしたが、少しずつできるようになりました。
地道にコツコツやることをおすすめします。
それぞれの科目に関して、同時並行にやるのか、別々にやるのかは人それぞれでいいと思います。
”数理計画”と”データ構造とアルゴリズム”は内容が被るとこがあるので、同時並行の勉強がいいかもしれません。
まずは、しっかり基礎から理解していきましょう。