| 開講学期／Course Start | 2023年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 5 , 火/Tue 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科 |
| 対象学年／Year | 2年 , 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 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（Gクラス）／Differential and Integral C |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 内免 大輔 (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 | J2095 |
| 連絡先／Contact |
内免 大輔(教員室：Q401 E-メール：naimen@muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 内免 大輔(木曜日12：00～13:30) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2023/03/10 |
|---|---|
| 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 微分方程式への導入 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 ・毎授業ごとに演習問題を配布するので各自で取り組むこと。 ・各回の学習時間の目安は、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る。 |
| 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)
明解 微分方程式 （改訂版）、長崎 憲一/中村 正彰/横山 利章、培風館(ISBN:9784563011246) |
| 教科書・参考書に関する備考 | 重積分、微分方程式に関する本は数多く出版されているので図書館などで自分にあった本を探し、参考にしてください。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
中間試験と定期試験を行う。 中間試験５０％、定期試験５０％の割合で換算し、１００点満点として評価する。そのうえで６０点以上を合格とする。 各到達度目標の評価方法は、中間試験・定期試験において定義、計算問題を出題し、達成度を評価する。 なお、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。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
・中間試験や定期試験をやむを得ない事情で欠席した受講者には追試験を行う。 ・不合格者に対し、再試験を行うことがある。再試験で合格した場合の最終成績は60点とする。 ・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 |
質問などあれば授業中，授業後，オフィスアワーなどに気軽に声をかけてください。 |
| 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の内容を基礎知識として講義を行う。 |
| 備考 ／Notes |
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） |
・毎回，授業内容の復習および発展的理解のために演習問題を出す。 |
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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） |
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や微分積分Bで学んだ事項と関連させながら講義を行う。 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |