| 開講学期／Course Start | 2024年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 14 , 水/Wed 15 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 創造工学科 夜間主コース |
| 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（夜間主コース）／Differential and Integral C |
| 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 | J8417 |
| 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 | 2024/02/14 |
|---|---|
| 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：1.5時間(90分)×15週=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： 広義重積分の計算 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： 微分方程式 第10回： 変数分離形常微分方程式 第11回： 一階斉次線形常微分方程式の一般解 第12回： 一階非斉次線形常微分方程式と定数変化法 第13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14回： 定数係数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 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)
微分方程式入門 : 基礎と応用 熊本大学工学部機械数理工学科編 ; 北直泰著 学術図書出版社 2019(ISBN:9784780606621) |
| 教科書・参考書に関する備考 |
前半は１年次の微分積分の教科書を使用します。後半は微分方程式の教科書を使用します。 関連図書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。また、毎回の講義でレポートを課す。 ●「中間試験４０％、定期試験６０％」または「中間試験３６％、定期試験５４％、レポート点１０％」のうち評価が高くなる割合で換算し、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。 |
| 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。 ●中間試験や補講等の連絡はMoodleを主に用いるので、各自確認してください。 ●中間試験、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。 ●再試験を実施することがあるが、受けるためには、中間試験・定期試験の受験と一定数の演習・レポートの提出が必須である。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。 ●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・復習をするように心掛けて下さい。 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事前にE-mailでご連絡して頂いた上でQ411可香谷研究室にお越しください。 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、 線形代数A、 線形代数B |
| 備考 ／Notes |
疑問や質問などあれば研究室にて対応します。 研究室での質問対応の際には、事前にE-mailにてご連絡頂けると助かります。 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） |
講義毎に配布され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・定理の背景や動機についても説明する。 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |