黒田研を配属先として検討している学生には、ぜひ一度教員と話してみることをお勧めします。見学日時を調整するので、遠慮なく kuroda [at] ict.eng.isct.ac.jp まで連絡してください。
以下の情報はごく限られたものなので、なにか気になることがあれば遠慮なく質問してください。
信号処理・最適化とその応用先を含む領域でボトルネックになっている重要な課題を解決することを目指しています。これはもちろん非常に難しい目標なので、ステップバイステップに研究を進めるために、まずは手堅そうなゴールを目指していく場合もあります（ただし、研究なのでこの場合でも確実に成功するかどうかは分かりません）。研究のアプローチは事例ごとに異なるので一概には言えないのですが、有望な戦略として、強力な数理（凸解析、不動点理論、非線形固有値理論等）の最先端を開拓し、有望な知見を見つけ出して活用する方針を重視しています。そのため、「この数理の知見を使うとどんな問題が解けそうか」という方向性で考えることも多いです。良い研究成果が得られたら、広く世界に伝えて後世に遺すために、英文論文誌や国際会議での発表を奨励しています。意欲がある学生には、研究成果を効果的に発表するためのサポートも手厚く行います。
仮の研究テーマを配属後に決定しますが、いつでも変更可能です（自由に研究できる大学の良さを最大限に活かします）
テーマの具体性や難易度、数理・応用のどちらに比重を置くか等、それぞれの希望や適性に合わせて適宜調整していきます
もしやりたい研究があれば、学生側からの提案も大歓迎です（学術的研究として成立しそうかどうかを真剣に議論した上でそのテーマに取り組むかどうかを判断します）
コアタイムはありません。週2回（予定）のゼミ（基本的には対面）以外は、どこでも自分の好きな場所で研究してもらって大丈夫です（ゼミの前後は研究室にいることを薦めていますが、義務ではありません）
教員と話したいときは、研究室に来てもらっても、オンライン(slack?)でもどちらでも大丈夫です
数学を活かして研究してみたい人（数学が好きな人）
研究活動を真剣に楽しみたい人
自由な発想で独自のアプローチを開拓していきたい人
顕著な成果を挙げて、世界に発信したい人
どんな分野でも活躍できる数理の力を身につけたい人
まずは微分積分学や線形代数の基本的な概念をしっかり理解しておくことが重要ですが、現代の信号処理や最適化への応用の勘所を養いながら厳密な論証能力を身につけるために、工学のための関数解析を自分なりに納得できるまでじっくり読み進め、必要に応じて微分積分学や線形代数について復習することをお勧めします。（研究室配属までに全ての内容を完璧に理解しておく必要はありません。どちらかというと、分かったつもりになって読み飛ばさずに一歩ずつ着実に理解を深めていくのが良いと思います）