| 開講学期／Course Start | 2023年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 7 , 水/Wed 8 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科数理情報システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Mathematical Science and Informatics |
| 対象学年／Year | 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 | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 解析学／Analysis |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 可香谷 隆 (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 | J4143 |
| 連絡先／Contact | 可香谷 隆(可香谷隆 (研究室: Q411，E-mail: kagaya@muroran-it.ac.jp)) |
| オフィスアワー／Office hours | 可香谷 隆(毎週火曜日 12:55から14:25まで) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2023/02/06 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
解析学における重要な分野である偏微分方程式について学習する。その理論は物理学や他の諸科学にも広範な応用をもち、いまも発展を続けている。一般に偏微分方程式たちの解を初等関数のみで表現できる可能性は極めて小さな割合であり、初等関数のみで表現できない問題に対する解の情報を引き出すために多くの数学的概念や解析手法が生まれてきた。この講義では偏微分方程式論の入門的な基礎知識、解析方法の習得を目指す。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
１）波動方程式や熱方程式に対する解の表現公式を理解し、初期値問題に対する解を求めることができる。 ２）境界条件に応じた熱方程式の解の漸近挙動を求めることができる。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数 (実時間)：22.5時間 以下の各項目について１〜３回の講義で解説する。 ●微分積分学における基礎知識の復習 ●フーリエ余弦級数とフーリエ正弦級数 ●斉次線形型常微分方程式における一般解と初期値問題における解の一意性の復習 ●境界条件付き1次元波動方程式のフーリエ級数解と解の一意性 ●1次元波動方程式に対するダランベールの公式と解の表現公式と解の一意性 ●境界条件付き1次元熱方程式のフーリエ級数解と解の一意性 ●境界条件付き1次元熱方程式に対する解の漸近挙動解析 ・復習をし、授業内容を理解した上で授業に参加すること。 ・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ります。 |
| 教科書 ／Required Text |
特に指定しない。資料は必要に応じて配布する。 |
| 参考書等 ／Required Materials |
・数理物理に現われる偏微分方程式Ⅰ、Ⅱ（藤田宏、池部晃生、犬井鉄朗、高見穎郎著 岩波書店）
・応用微分方程式（小川卓克著 朝倉書店） ・偏微分方程式（神部勉著 講談社） ・Partial Differential Equations,Capter1,2（L.C.Evans American Mathematical Society） |
| 教科書・参考書に関する備考 | 参考書はより詳細な理論が書かれているため、自主的に勉強したい方向けの図書です。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
●レポートや課題を課し、定期試験を行う。 ●定期試験１００％、または学期末テスト８０％＋レポート・課題２０％のどちらか良い成績を採用する。合計点は１００点満点で、６０点以上を合格とする。 ●各到達度目標の評価方法は、定期試験やレポート・演習において計算問題を中心に出題し、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 |
●演習やレポート等は必ず指定された日時までに提出してください。 ●定期試験や補講等の掲示はMoodleでも行いますので、各自確認してください。 ●定期試験を正当な理由で欠席した場合は学務課に欠席届けを提出し、担当教員にe-mailで速やかに報告すること。欠席理由が正当な場合、追試験等の措置を講ずる。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
連絡事項はMoodleに掲載しますので、忘れずに登録して下さい。 講義の質問等あればQ411可香谷研究室に来て頂くか、以下までメールをして下さい。 E-mail: kagaya@mmm.muroran-it.ac.jp |
| 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 |
微分積分A、微分積分B、微分積分C、線形代数A、線形代数B |
| 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） |
講義で配布する演習問題にて復習すること。 |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |
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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） |
演習時間中の学生同士の議論を推奨する。 |
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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） |
講義中に説明する概念・定理の物理的背景を説明する。 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |