計算科学セミナー

Seminar for Computational Science

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講義科目

情報科学研究科

1年

KIIDD7MCA1

2.0単位

講義 (Lecture)

2024年度後期

(Fall semester)

芝　隼人、藤原 義久、中村 知道、大野 暢亮、木村 真、沼田 龍介、安田 修悟、島 伸一郎、井上 寛康、鷲津 仁志

情報科学研究科

日本語

該当なし

授業後30分・教員研究室

shiba@gsis.u-hyogo.ac.jp (芝・代表の担当教員)
担当教員から別途通知する。

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2◎／1〇

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【講義目的】
計算科学に関する研究のディスカッションを行い、研究内容を深く検討するとともに、研究方法に関する知識を確実にすることを目的とする。
【到達目標】
計算科学に関するさまざまな分野の研究を聴講し、計算科学に関する研究の幅を広げること、自らの研究に活用することを目標とする。

サブタイトル：
計算科学に関するさまざまな分野の研究を聴講し、計算科学に関する研究の幅を広げること、自らの研究に活用する計算科学セミナー
キーワード：計算科学、シミュレーション、データサイエンス、可視化、自然現象、社会現象

【講義内容】
計算科学分野の最新の研究について、その考え方、技術、方法論などについて教授する。
【授業計画】
以下をオムニバス方式で講義する。講義の順番や担当については初回に通知する。
1. イントロダクション
2. 界面のマルチスケールシミュレーション
3. ソフトマターや生物のマルチスケールシミュレーション
4. 大規模シミュレーションの「その場」可視化
5. 時系列データの特徴分析
6. プラズマの先進的シミュレーション手法
7. 気象現象などの複雑系のシミュレーション
8. 物理現象とデータサイエンス：機械学習とその応用
9. 社会現象とデータサイエンス：機械学習とその応用
10. 財政・社会保障のシミュレーションと政策評価
11. データに基づくシミュレーションによる社会の理解
12. 計算科学に関するプレゼンテーション・ディスカッション(1)
13. 計算科学に関するプレゼンテーション・ディスカッション(2)
14. 計算科学に関するプレゼンテーション・ディスカッション(3)
15. まとめ

<<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。

担当教員から別途通知する。

担当教員から別途通知する。

【予習】
授業に際して指示するテキスト・配布資料を事前読み込み(15h)
【復習】
プレゼンまたはレポート作成(30h)、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・配布資料を読み直し(15h)

授業中に行うインタラクティブなディスカッション、数名程度のグループ単位での学生同士のディスカッションを行う。

【成績評価の基準】
計算科学に関するさまざまな分野の研究を聴講し、計算科学に関する研究の幅を広げること、自らの研究に活用することができる者については、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】
プレゼンまたは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。

プレゼンまたはレポートは、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能などを使って講評を返す、改善例や解答例を示すなどを行う。

該当しない