先輩の声

物理学を学ぶために微積分に触れたことがきっかけでした。小学生のころから私は星や宇宙についてとても興味がありました。色々な星座や天体の名前・現象を知っていくうちに、なぜそうなるのかという原理について知りたいと中学生の頃に思うようになりました。
原理を知るにはどうやら物理学をやればいいと、テレビや本などから見聞きしていたので、ミーハーだった私は物理学の中で最先端の分野であるイメージがあった量子力学の本を買いました。量子力学の本を読みましたが、中学生の私は全く理解できませんでした。正確に言えば、不確定性原理やトンネル効果といった現象を知ることは出来ましたが、何故それが起こるのかについてはまったく分かりませんでした。
なぜ分からないのかといえば、書いてある数式がまったく理解できないのが原因なのは明らかでした。数式を理解しようと頑張ってみると、数式の中に多く登場している微分と積分というものがまったく何なのか分かってないということが浮き彫りになってきました。
そんなわけで、微分と積分を理解するために微積分の参考書を買って、読んだのが数学に興味を持ったきっかけです。特に積分との出会いには衝撃を受けました。当時は中学生で、図形の面積というと、三角形か平行四辺形、あるいは円の面積の求め方ぐらいしか知りませんでした。しかし積分を使えば、色々な図形の面積を計算することが出来るということを理解したときの驚きは今でも忘れられません。
数学は自分が思ってた以上に自由で広大で面白い世界なのかもしれないとこれを機に思い、ここから数学について色々と興味を持ちました。

私は力学系と呼ばれる分野に興味があり、九大数理には辻井先生や石井先生といった力学系の偉大な研究者が在籍しています。力学系について知りたい私にとって、これ以上の場所はないと思い、理学部数学科に編入することにしました。
理学部数学科に編入した大きな理由は、大学数学をすでに勉強していてより多くを学びたいと思っていたからと、数学を志す仲間に出会いたかったからです。

私は高専を卒業して理学部数学科に編入しました。中学生の時点で数学に興味があったので、中学卒業後に入学した高専でも数学が得意な友達と話をしたり、本やネットの解説記事などを読んでいました。高専2年生のとき、友達に「数学の先生に可換環論について教えてもらおうよ」と誘われました。可換環論は数学科で習うような高度な分野で、普通の高校教師に教えてもらうのは難しいかもしれませんが、幸運なことに、高専の先生は基本的に研究者なこともあり、私と友達の依頼を快く受けてくれました。本当に感謝してます。
実際に、先生から可換環論について教えてもらったわけですが、ただ一方的に話を聞くのではなく、セミナー形式で可換環論について学びました。つまり、可換環論に関する教科書を1冊決めて、決めた本を私が事前に読んで理解した内容、あるいは理解できなかった内容を、黒板を使いながら先生に説明するという形で学びました。
はじめはかなり大変でしたが、セミナー形式で学んだことにより、数学に対する力はかなりつきました。そのおかげで、解析学や位相空間論といった、大学で学ぶような数学の他の分野を独学することもできて、大学で学ぶ数学のイメージを掴むことが出来ました。
セミナーや独学を通じて、他の学問と比べても、大学で学ぶ数学が自分には合っているなと感じたので、高専4年生の頃には数学科に編入したいと考えていました。

数学を志す仲間に出会いたかったからについても話します。セミナーや独学を通じて、大学で数学を学びたいと思ったわけですが、一方で、別に大学に行かなくてもいいんじゃないかとも考えていました。というのも、独学すればいいわけです。数学書を買って、開いて、読めば勉強はできます。大学に行く必要性はありません。わざわざ学費を払ってまで行かなくてもいいんじゃないかと考えられます。
しかし、私は編入学を望みました。それは仲間がいるからです。勉強したことで盛り上がれる仲間がいないと、勉強は続きません。まさしく、大学には数学を勉強する仲間がたくさんいます。同級生はもちろんのこと、先輩や後輩、さらには先生方だって、数学を勉強する仲間です。仲間と勉強して盛り上がる。これは独学にはない喜びです。そして、これこそが勉強したことを自分のものにする近道だと思います。

大学で学ぶ数学では、私達の感覚や直感が通用しない形而上の世界を探求していきます。例えば、数学の分野のひとつである幾何学や線形代数では、日常にあるような2次元や3次元の世界だけでなく、4次元や5次元、さらには無限次元の世界について学んでいきます。当然、3次元よりも高次の世界を直接見たり、感じたりすることは出来ません。そのような常軌を逸したものを調べるための武器が論理です。
大学における数学では、感覚や直感が通用しない世界を論理を駆使して、どうやって歩いていくかを学びます。
また、統計学や情報の分野では、こうした日常では触れることのできない世界を実世界にどうやって応用するのかについても学びます。