Syllabus data
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Teacher name ： 安田 修悟
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Course Title
Exercises in Computational Science
Course Title in English
Exercises in Computational Science
Course Type
-
コース基礎科目
Eligible Students
Graduate School of Information Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
KIIMD5MCA3
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
演習 (Seminar)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
Instructor
安田 修悟,島 伸一郎,沼田 龍介
Affiliation
情報科学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
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（沼田）
講義後30分・神戸情報科学キャンパス415室（島） 木曜日9:00~10:30・神戸情報科学キャンパス414室またはオンライン（安田） Contact
沼田：numata@gsis.u-hyogo.ac.jp
島：s_shima@gsis.u-hyogo.ac.jp 安田：yasuda@gsis.u-hyogo.ac.jp Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
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Corresponding Graduate School DP
1◎／2〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【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、及び高性能計算機の利用技術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し、２）計算科学分野における基本的なプログラミング技法および高性能計算機利用技術を身に付けることで、計算科学分野の研究が実施できるようになることである。 Subtitle and Keywords of the Class
キーワード：数値解析、シミュレーション、高性能計算
Course Overview and Schedule
計算科学の基礎となる、数値解析、シミュレーション技法、高性能計算機の使い方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、数値シミュレーション、および計算機サーバの遠隔操作を行う。この演習により計算科学の基礎的な技法を身につける。
In-person/Remote Classification
In-person (Broadcasting Campus)
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
当授業は、神戸情報科学キャンパスから同時配信により 神戸商科キャンパスにも配信します。そのため、『対面・遠隔の別』欄では 「対面」となっていますが、神戸商科キャンパスで受講する院生は「遠隔」授業となります。
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用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。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成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ならない。
Textbook
担当教員から別途通知する。
References
担当教員から別途通知する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【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) Contents of Active Learning
採用しない。
Grading Criteria and Methods
【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。 How to Disclose Assignments and Exam Results
希望者に対して個別に対応し講評を伝える。
Precautions and Requirements for Course Registration
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。
Practical Education
該当しない。
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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