シラバス情報
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教員名 ： 安田 修悟
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授業科目名
計算科学演習
(英語名)
Exercises in Computational Science
科目区分
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コース基礎科目
対象学生
情報科学研究科
学年
1年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
KIIMD5MCA3
単位数
2.0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
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研究科DP
1◎／2〇
全学DP
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教職課程の学修目標
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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。
<<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。
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