計算科学演習

Exercises in Computational Science

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コース基盤科目

情報科学研究科

1年

KIIMD5MCA3

2.0単位

演習 (Seminar)

2024年度前期

大野 暢亮、中村 知道、沼田 龍介

情報科学研究科

日本語

該当なし

大野：火曜日2限・K418研究室
中村：講義終了後の1時間・教員研究室
沼田：月曜日 16:20-17:50・神戸情報科学キャンパス413室またはオンライン

大野：ohno@gsis.u-hyogo.ac.jp
中村：tomo@gsis.u-hyogo.ac.jp
沼田：numata@gsis.u-hyogo.ac.jp

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1◎／2〇

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【講義目的】本講義では計算科学の基礎に対する理解を深めることを目的とし、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。

【到達目標】１）計算科学の基礎理論を修得すること、２）計算科学分野における基本的なプログラミング技法を身に付けること、である。

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】計算科学の基礎となる、数値解析、シミュレーション技法、統計解析についての演習を3人の教員でオムニバス形式で行う。
【授業計画】
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

※生成系AI の利用については教員の指示に従うこと。生成系AI による出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。生成系AI による出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。

各担当教員から別途通知する。

各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・参考文献の該当部分を事前読み込み（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）

採用しない。

【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。

希望者に対して個別に対応し講評を伝える。

・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。

該当しない。