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TAKENAWA Tomoyuki

Job title: Professor
Department: Department of Logistics and Information Engineering
Degree: Doctor (Mathematical Sciences)
Major: 数理科学

Research Areas 【 display / non-display

  • Natural Science / Mathematical analysis

 

Papers 【 display / non-display

  • Solving the Quispel–Roberts–Thompson maps using Kajiwara–Noumi–Yamada's representation of elliptic curves

    Xing Li, Tomoyuki Takenawa , 2022.07

    Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical

  • Space of initial conditions for the four dimensional Fuji-Suzuki-Tsuda system

    竹縄 知之 , 2021.08

    RIMS Kokyuroku Bessats

  • An Algebraically Stable Variety for a Four-Dimensional Dynamical System Reduced from the Lattice Super-KdV Equation

    Adrian Stefan Carstea. Tomoyuki Takenawa , 2020.10

    Asymptotic, Algebraic and Geometric Aspects of Integrable Systems. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics

  • Super-QRT and 4D-mappings reduced from the lattice super-KdV equation

    Adrian Stefan Carstea, Tomoyuki Takenawa , 2019.09

    Journal of Mathematical Physics

  • Space of initial conditions and geometry of two 4-dimensional discrete Painlevé equations

    Adrian Stefan Carstea, Tomoyuki Takenawa , 2019.06

    Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical

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Books 【 display / non-display

  • LIBRARY 工学基礎 & 高専TEXT E-2線形代数問題集[第2版]

    佐々木 良勝, 鈴木 香織, 竹縄 知之, 河東 泰之 , 2022.11

    数理工学社 , 0-0

  • コア・テキスト微分積分[第2版]

    竹縄 知之 , 2022.11

    サイエンス社 , 1-232

  • LIBRARY 工学基礎 & 高専TEXT T-2線形代数[第2版]

    佐々木 良勝, 鈴木 香織, 竹縄 知之, 河東 泰之 , 2022.11

    数理工学社 , 0-0

  • LIBRARY 工学基礎 & 高専TEXT E-1 基礎数学問題集[第2版]

    佐々木 良勝, 鈴木 香織, 竹縄 知之, 河東 泰之 , 2021.12

    数理工学社 , 0-0

  • LIBRARY 工学基礎 & 高専TEXT T-1 基礎数学[第2版]

    佐々木 良勝, 鈴木 香織, 竹縄 知之, 河東 泰之 , 2021.12

    数理工学社 , 0-0

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Lesson Subject 【 display / non-display

  • Lesson Subject(Undergraduate)

    データサイエンス入門A

  • データサイエンス入門B

  • 常微分方程式

  • 微分積分Ⅰ

  • 微分積分Ⅱ

  • 数値解析

  • 流通情報工学ゼミナールⅠ

  • 流通情報工学ゼミナールⅡ

  • 線形代数Ⅰ

  • 線形代数Ⅱ

  • Lesson Subject(Graduate School)

    Applied Analysis

  • Deep Learning