シラバス情報

授業科目名
計算科学演習
(英語名)
計算科学演習
科目区分
コース基礎科目
対象学生
情報科学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
KIIMD5MCA3
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
演習 (Seminar)
開講時期
2024年度前期
担当教員
安田 修悟、郷 康広、島 伸一郎
所属
情報科学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
該当なし
オフィスアワー・場所
木曜日9:00~10:30・神戸情報科学キャンパス414室(安田)
講義後30分・神戸情報科学キャンパス415室(島)
水曜日13:00〜15:00・神戸情報科学キャンパス614室(郷)

連絡先
安田:yasuda@gsis.u-hyogo.ac.jp
島:s_shima@gsis.u-hyogo.ac.jp
郷:go@gsis.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
研究科DP
1◎/2〇
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標

本講義では、計算科学の基礎となる、数値解析、シミュレーション技法、統計解析手法についての解説及びそれに伴う演習を行う。主にプログラミング言語を用いた数値解析、シミュレーション、統計解析について解説し、その内容についての具体的な事例についての演習を行う。この演習により、計算科学の基礎的な技法を身に付ける。


授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:計算科学の基礎的な技法を身につける演習
キーワード:数値解析、シミュレーション、統計解析
講義内容・授業計画
計算科学の基礎となる、数値解析、シミュレーション技法についての演習を行う。主にプログラミング言語を用いた数値解析、統計解析を行う。この演習により計算科学の基礎的な技法を身につける。

  1. 数値解法:数値積分(台形則、シンプソン則など)

  2. 数値解法:プログラミング環境、ガウス積分の演習

  3. 数値解法: 常微分方程式の初期値問題

  4. 数値解法:常微分方程式の解法(オイラー法、陽解法、陰解法)

  5. 数値解法:オイラー法の演習

  6. 数値シミュレーションの基本:エレメンタリーセルオートマトン

  7. 数値シミュレーションの基本:ライフゲームと人工生命

  8. 数値シミュレーションの基本:なだれ現象とべき則

  9. 数値シミュレーションの基本:力学系と非線形性

  10. 数値シミュレーションの基本:ロジスティックマップとカオス

  11. 統計データ解析:統計の基礎

  12. 統計データ解析:中心極限定理

  13. 統計データ解析:信頼区間

  14. 統計データ解析:最小二乗法と相関係数

  15. 統計データ解析:自己・相互相関関数

※パソコンの利用:毎回使用予定
<<生成AIの利用について>>
・レポート、小論文、学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。
教科書
担当教員から別途通知する。
参考文献
担当教員から別途通知する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】
授業に際して指示するテキスト・参考文献の該当部分を事前に読み込み(30h)
【復習】
レポート作成(3回 x 10h)、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・参考文献を読み直し(30h)
アクティブ・ラーニングの内容
採用しない。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
計算科学の基礎理論を理解し、その基礎的なプログラミング技法が身についている者については、講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能、思考力、判断力、表現力等)の到達度に基づき、S(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価のうえ、単位を付与する。

【成績評価の方法】
各教員から課されるレポートを基準として、受講態度(積極的な質問等)を含めて総合的に評価する。


課題・試験結果の開示方法
希望者に対して個別に対応し講評を伝える。
履修上の注意・履修要件

・授業中に指示した宿題や事前・事後学習はもとより、各教員が指示したテキスト・参考文献等の該当箇所などについて、十分な予習・復習をして講義に出席すること。

実践的教育
該当しない。
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。