Fundamentals of Natural Science Simulation

Course Title

Course Title in English

Fundamentals of Natural Science Simulation

Course Type

-

コース応用科目

Eligible Students

Graduate School of Information Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

KIIMD5MCA1

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

講義 (Lecture)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

Instructor

島伸一郎,沼田龍介,安田修悟

Affiliation

情報科学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

N/a

Office Hours and Location

沼⽥⿓介: 月曜日 16:20–17:50・情報科学キャンパス 413
島伸⼀郎: 授業後30分・情報科学キャンパス 415
安⽥修悟: 授業後30分・情報科学キャンパス 414

Contact

沼⽥⿓介: numata@gsis.u-hyogo.ac.jp
島伸⼀郎: s_shima@gsis.u-hyogo.ac.jp
安⽥修悟: 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

ー

Corresponding Graduate School DP

2◎／1〇

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

本講義の目的は、計算機シミュレーションにより自然現象を理解するための基本的なアプローチを学ぶことである。自然現象を理解することを目的として、物理学では数理モデルによって現象を表現する。近年では、計算機の発展により、複雑な数理モデルを計算機によって解析することができるようになってきた。本講義では、様々な物理現象を題材として、数理的なモデルによる現象の記述方法と計算機シミュレーションを用いた現象の解析手法を説明する。計算機シミュレーションの結果を正しく評価し、自然現象の数理的、物理的な特徴を抽出することができる能力を習得することを本講義の到達目標とする。

Subtitle and Keywords of the Class

Course Overview and Schedule

本講義はオムニバス方式で行う。初めの5回を沼田龍介が担当し、プラズマの集団現象を記述する数理モデルとその数値解法について講義する。次の5回を島伸一郎が担当し、非線形な動的数理モデルとその性質について講義する。最後の5回を安田修悟が担当し、流体の移動現象を記述する数理モデルとその数値解法について講義する。

[プラズマの集団現象 (5回), 沼⽥⿓介]
1. プラズマの流体モデル
2. 有限差分法によるポアソン方程式の数値解法
3. 線形代数方程式の解法１（直接法）
4. 線形代数方程式の解法２（反復法）
5. アルゴリズムと計算効率

[非線形な動的数理モデル (5回), 島伸⼀郎]
6. 力学系と非線形性
7. 離散力学系と連続力学系
8. 直線上の力学系
9. 分岐現象
10. 円周上の力学系

[移動現象の数理モデルと数値解法 (5回), 安⽥修悟]
11. １次元パイプ流れの保存則と輸送方程式
12. １次元移流方程式の初期値・境界値問題
13. 有限体積法の基礎
14. 安定性と種々の数値スキーム
15. リーマン問題とGodunovスキーム

※パソコンの利用：毎回使用予定

In-person/Remote Classification

In-person

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する。そのため、『対面・遠隔の別』欄では「対面」となっているが、神戸商科キャンパスで受講する院生は「遠隔」授業となる。

Uses of Generative AI

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。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

担当教員から適宜紹介する。

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・オンデマンド教材の部分を事前読み込み（20ｈ）
【復習】レポート作成（20ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・オンデマンド教材を読み直し（20ｈ）

Contents of Active Learning

採用しない。

Grading Criteria and Methods

成績評価の基準
次の2点を単位授与の基準とする: 1) プラズマおよび流体の移動現象のふるまいを数理モデルで記述する方法を理解し、これらの現象を計算機シミュレーションを用いて解析することができること、ならびに、 2) 非線形な動的数理モデルの基本的性質を理解し、1変数モデルのふるまいを計算機シミュレーションを用いて解析することができること。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）の到達度に応じてSからCまで成績を与える。

成績評価の方法
各教員より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

小テストは、原則次の講義内で解説する。
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を使ってそれぞれに講評を返す。

Precautions and Requirements for Course Registration

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.

Syllabus data