| 開講学期／Course Start | 2022年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 3 , 火/Tue 4 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 創造工学科 |
| 対象学年／Year | 2年 , 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 創造工学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 微分積分C（Aクラス）／Differential and Integral C |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 加藤 正和 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J2085 |
| 連絡先／Contact |
加藤 正和(教員室 : Q404 e-mail : mkato＠mmm.muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 加藤 正和(月曜日 13:00～14:00) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2022/02/28 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
●微分積分Bで学習した多変数関数の微分法に続いて、多変数関数の積分法（重積分）について講義を行う。 ●微分積分Ａ、微分積分B、微分積分C（前半）で学習した初等関数の微分法、積分法の数学技術を適用して、常微分方程式の解の求め方について学習する。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
１）重積分法の基本的な概念を理解し、重積分の値を求めることができる。 ２）変数変換を用いて重積分の値を求めることができる。 ３）広義重積分の値を求めることができる。 ４）変数分離形常微分方程式と同次形常微分方程式を解くことができる。 ５）１階線形常微分方程式を解くことができる。 ６）２階の線形常微分方程式を解くことができる。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数（実時間）：22.5時間 第１回：シラバスの説明、1変数関数積分の復習 第２回： 2変数関数の重積分の定義とその性質 第３回： 長方形領域の累次積分 第４回： 有界な縦(横)線形領域上の累次積分 第５回： 座標変換(変数変換)とヤコビアン、重積分の計算 第６回： 重積分の定義の拡張(広義重積分) 第７回： 中間試験 数学モデルと微分方程式 第８回： 変数分離形常微分方程式 第９回： 同次形常微分方程式 第10回： 一階斉次線形常微分方程式の一般解 第11回： 一階非斉次線形常微分方程式と定数変化法 第12回： 定数係数斉次二階線形常微分方程式の特性方程式と解の基本系 第13回： 定数係数斉次二階線形常微分方程式の一般解 第14回： 定数係数非斉次二階線形常微分方程式の一般解 第15回： 定数係数非斉次二階線形常微分方程式と定数変化法 第16回： 定期試験 教科書の該当部分（授業時間内に指示する）を予め理解した上で授業に参加すること。 webworkによる演習を課します。 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて４時間必要です。 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。 |
| 教科書 ／Required Text |
「微分積分 増補版」、高坂 良史・ 加藤 正和・黒木場 正城・高橋 雅朋 著、学術図書出版社(ISBN:4780606446)
「微分方程式概説」、岩崎千里・楳田登美男 著、サイエンス社(ISBN:4781913407) |
| 教科書・参考書に関する備考 | 授業中に適宜、参考書などを紹介する。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
●webwork、中間試験と定期試験を行う。 ●単位を取得する為の必要条件は中間試験かつ期末試験を受験する事とする。 ●webwork を15点、中間試験を35点、定期試験を50点に換算した合計100点で成績を評価する。そのうえで60点以上を合格とする。 ●中間試験または期末試験を受験しなかった場合の成績は0点とする。 ●各到達度目標は中間試験、定期試験において定義、計算問題などを出題し達成度を評価する。 ●新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
●授業の変更などの連絡はmoodleまたは掲示板または授業中に通知する。 ●再試験を１回行うが、100点満点で60点以上を合格とする。再試験合格者の成績は試験の得点に関わらず60点とする。 ●再試験を受験する為の必要条件は、中間試験かつ定期試験を受験する事とする。 ●出欠の状況は、成績には関係しません。 ●最終的に不合格になった者は、再履修すること。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
講義での疑問点などは、そのままにせずに気軽に質問して下さい。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
１年次の微分積分A、微分積分Bの内容を理解している事を前提に講義を行う。 |
| 備考 ／Notes |
●質問は、Q404での対面、moodleのQ&Aまたはe-mailで受け付けます。 ●e-mailの場合は、本文に学科、学籍番号、氏名を記入して下さい。 ●zoomでの質問も受け付けます。e-mailで、zoomでの面談を希望する日時を連絡して下さい。 本科目は，文部科学省による数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）の認定に基づく，数理データサイエンス教育プログラムの教育科目として実施されます。数理基礎科目群に含まれ，数理科学の基盤的な内容を学びます。プログラム内容については，学生便覧の数理データサイエンス教育プログラムを参照してください。 DSポイント：2ポイント |
| 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 | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
講義毎にwebwork、演習問題を課す。 |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
演習中は学生間、教員-学生間での議論を推奨する。講義中の質問を推奨する。 |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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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） |
微分積分A、Bや線形代数で学んだ内容との関連性に注意しながら講義を行う。 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |