| 開講学期／Course Start | 2024年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 金/Fri 3 , 金/Fri 4 |
| 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 | 1年 , 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Ａ（Eクラス）／Differential and Integral A |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 高橋 雅朋 (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 | J2055 |
| 連絡先／Contact |
高橋 雅朋(Q403（高橋研究室） masatomo@muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 高橋 雅朋(水曜日16:15~17:45) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2024/02/06 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
●理工学部のどの課程でも必要となる数学の基礎知識の１つである微分積分学に関する内容を講義する。 ●微分積分Ａでは初等関数の基本性質について理解し、１変数関数の極限・連続性・微分法を理解することを目的とする。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1. べき関数、多項式、三角関数、逆三角関数、指数関数、対数関数などの基本的な関数の性質が理解できる。また、それらの関数に関連した極限を求めることが出来る。 2. １変数関数の連続性と微分の概念を理解し、関数に対して連続性と導関数の導出を行うことが出来る。 3. １変数関数のTaylorの定理を理解し、関数に対してTaylor展開を行うことが出来る。また、Taylor展開を応用して、関数値の近似値を求めることが出来る。 4. １変数関数の極値を求めることが出来る。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数：1.5時間(90分)×15週=22.5時間 第１回：実数の性質と諸概念 第２回：関数の定義と性質 第３回：関数の極限 第４回：連続関数の定義と性質 第５回：逆関数 第６回：初等関数１（指数関数、対数関数） 第７回：初等関数２（三角関数、逆三角関数） 第８回：１回から７回の講義内容の復習と中間試験 第９回：微分の定義と性質 第１０回：初等関数の微分１（合成関数の微分） 第１１回：初等関数の微分２（逆関数の微分） 第１２回：高次導関数 第１３回：平均値の定理とロピタルの定理 第１４回：テイラー展開とマクローリン展開 第１５回：１変数関数の極値 定期試験 教科書の内容（講義内に指示する）を予め理解した上で講義に参加すること。 また、演習、レポートを課す。 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。 |
| 教科書 ／Required Text |
微分積分 高坂良史 [ほか] 共著 学術図書出版社 2018(ISBN:9784780606447) |
| 教科書・参考書に関する備考 |
微分積分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。 教科書は微分積分Ｂ、微分積分Ｃでも使うので、紛失しないようにしてください。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
●中間試験と定期試験を行う。 ●中間試験４０％、定期試験６０％の割合で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。 |
| 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。 ●中間試験や補講の掲示には注意するようにしてください。 ●中間試験、定期試験を受験・評価するためには、出席が良好である必要がある。出席は出欠と提出物で取ります。 ●中間試験、定期試験を正当な理由で欠席した場合、試験日の当日までにメールで連絡を行い、欠席届を1週間以内に提出すること。メール・欠席届の提出がある場合、追試験等の措置をこうずる。 ●再試験を受けるためには、中間試験、定期試験を受験する必要がある。また、課題提出、かつ出席が良好な成績が６０点未満の不合格者に対して、再試験を１０月以降に１回行うが、 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。 ●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 |
講義の予習・復習を行うように心掛けて下さい。特に、教科書の例題や問いは自主的に解くとよいです。 その際、講義用とは別にノートを作る方がよい。 また、高校数学の教科書の内容は十分理解しておくことが求められます。 よって、理解不足のところは自分で復習してください。自習の際、手元にそれらの教科書があるとよい。 全てが与えられるわけではありませんので、自主的に勉強をして下さい。 高校とは異なり、自分で考えないと分からないことを自覚すること。 講義の質問等あればQ403高橋研究室に来て下さい。 |
| 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年次後期の微分積分B、２年次前期の微分積分Cにおいて微分積分Aを用いて微分積分学、微分方程式を学ぶ。 |
| 備考 ／Notes |
疑問や質問などあれば部屋に来てください。 オフィスアワー以外にも在室時には対応しますが、メールにてアポイントを取ると良いです。 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） |
・授業前に、教科書を事前に読むこと。前回習った内容について、教科書の練習問題を解くこと。 |
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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） |
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Bや微分積分Cで学ぶ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% |