開講学期/Course Start | 2018年度/Academic Year 後期/Second |
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開講曜限/Class period | 水/Wed 3,水/Wed 4 |
授業区分/Regular or Intensive | 週間授業 |
対象学科/Department | 情報電子工学系学科 |
対象学年/Year | 2年,3年,4年 |
授業科目区分/Category | 教育課程 主専門教育科目 |
必修・選択/Mandatory or Elective | 選択 |
授業方法/Lecture or Seminar | 講義科目 |
授業科目名/Course Title | 数値解析/Numeric Analysis |
単位数/Number of Credits | 2.0 |
担当教員名/Lecturer | 本田 泰(情報電子工学系学科コンピュータ知能学コース) |
時間割コード/Registration Code | C4613 |
連絡先/Contact |
本田 泰(R306 honda(アットマーク)csse.muroran-it.ac.jp) |
オフィスアワー/Office hours | 本田 泰(火曜日,13:30−14:30) |
更新日/Date of renewal | 2018/03/20 |
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授業のねらい /Learning Objectives |
計算機内部での数値表現と誤差発生の仕組みを理解し, 工学の数学における諸問題について, 数値解法を求める手法について学ぶ。 |
到達度目標 /Outcomes Measured By: |
目標1:数値計算における数の有効桁や丸め誤差などの基本を理解し扱うことができる。 目標2:方程式の解を数値計算で解く基本手法の数理やアルゴリズムを説明できる。 目標3:実際の方程式の数値解法について,プログラミング言語を用いて具体的に運用できる。 |
授業計画 /Course Schedule |
[授業総時間:90分×15=1350分] 1. 数値計算入門 2.2分法,ニュートン法 3.方程式の解法まとめ 4.連立方程式1 5.連立方程式2 6.連立方程式まとめ 9. 関数補完と近似式 10. 最小二乗法 11.数値積分 12.微分方程式の解法1 13.微分方程式の解法2 14.ルンゲクッタ法#1 15.ルンゲクッタ法#2 自己学習:数値解析における手法で実際のプログラム作成を,自己学習として行ってもらいます。その活動は課題レポートにも表れますので,しっかり取り組んでください, |
教科書・参考書に関する備考 | 適宜資料を配布する |
成績評価方法 /Grading Guidelines |
複数回の課題レポートによって評価する |
履修上の注意 /Notices |
解析A,B,C,線形代数,情報数学を履修していることを前提とするので, これらの知識を適宜に復習して下さい. |
教員メッセージ /Message from Lecturer |
普段の授業において頻繁に演習を行います。内容の理解に役立ててください。 |
学習・教育目標との対応 /Learning and Educational Policy |
この授業科目は情報電子工学系学科情報システム学コース・コンピュータ知能学コースの学習目標の以下の項目に対応している. 情報技術者「情報基礎」数学と自然科学の基礎知識を身に付ける. |
関連科目 /Related course |
解析A,B,C, 情報数学, 線形代数 |
備考 /Notes |
この科目は,一応選択科目で必修ではありませんが,履修を勧めるのは次の学生です。 ・卒研において,数理系の内容を扱う研究をやってみたい学生 ・理論モデルや数値計算に興味のある学生 ・自然科学分野での計算活用学生 自分の目標をしっかり定め,履修計画を立てて授業に臨んでください。 |
No. | 回(日時) /Time (date and time) |
主題と位置付け(担当) /Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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該当するデータはありません |
Active learning 1-1 /主体的学修(予復習,反転授業,小テスト,振り返り 等) |
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Active learning 1-2 /上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
Active learning 2-1 /対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等) |
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Active learning 2-2 /上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
Active learning 3-1 /深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等) |
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Active learning 3-2 /上記項目に係るALの度合い |
該当なし |