開講学期/Course Start | 2024年度/Academic Year 前期/First |
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開講曜限/Class period | 火/Tue 9 , 火/Tue 10 |
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 | 竹ケ原 裕元 (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 |
竹ケ原 裕元(部屋番号 Q408 電話番号 46-5807 e-mail : yugen@muroran-it.ac.jp) |
オフィスアワー/Office hours | 竹ケ原 裕元(オフィスアワー 火曜日13:00から15:30) |
実務経験/Work experience |
更新日/Date of renewal | 2024/03/06 |
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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。 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。 |
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)
「テキスト 微分方程式」、小寺平治 著、共立出版(ISBN:9784320018266) |
成績評価方法 /Grading Guidelines |
1.成績 到達度目標に対する評価は、中間試験、定期試験で、計算力及び理解度を計ることで行う。 中間試験40点満点、定期試験60点満点、合計100点満点で評価する。 100 点満点中 60 点以上か゛合格点である。 2.試験採点基準 次の点を考慮して採点する。 (1) 定義をよく把握しているか (2) 論理的な考察をしているか (3) しっかりした手順で計算できているか 3.各到達度目標の達成度は、第1回試験・期末試験で問題を出題して評価する。 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 |
1.【重要】試験についての注意(特に過年度生) (1) 各試験の日程は、講義時、ピロティ掲示板等で事前に通知する。 (2) 試験は通常の講義時間外に行うこともある。 (3) ピロティ掲示板に掲載される情報に常々注意を払うこと。 2.不合格の場合は再履修すること。 3.休講、補講などに関しては、ピロティ掲示板での掲示物の指示に従うこと。 4.原則として欠席は認めない。授業への出席回数が6/7以上の者を成績評価対象者とする. 5.再試験を行った場合は、60点以上を合格とし、成績は60点とする. |
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 |
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 |
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% |
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。 |
Active learning 2-2 /上記項目に係るALの度合い |
15%~50% |
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。 |
Active learning 3-2 /上記項目に係るALの度合い |
15%~50% |