Seminar for Computational Science

Course Title

Course Title in English

Seminar for Computational Science

Course Type

-

講義科目

Eligible Students

Graduate School of Information Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

KIIDD7MCA1

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

Fall semester 2026

(Fall semester)

Instructor

芝　隼人,Shio INAGAKI,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,Hiroyasu Inoue,鷲津仁志

Affiliation

情報科学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

N/a

Office Hours and Location

授業後30分・教員研究室およびオンライン

Contact

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。

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

【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。

Subtitle and Keywords of the Class

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

Course Overview and Schedule

【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. 離散要素法による多粒子系のシミュレーション
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(1)
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(2)
15. まとめ

In-person/Remote Classification

Remote (Fully Online)

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

・遠隔授業単位上限の適用を受けない
・Microsoft Teams のオンライン会議を使用して実施する（同期型の遠隔授業のみ）。
・オンライン会議室は、履修登録済みの履修者のみに通知される。
　事前にTeamsアプリを各自のPCにダウンロードし、GUH アカウントでログインできるようにしておくこと。

Uses of Generative AI

Fully permitted

Precautions for using Generative AI

プレゼン・ディスカッションにあたって生成ＡＩを利用する場合には、『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。

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・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)

Contents of Active Learning

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。

Grading Criteria and Methods

【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。

How to Disclose Assignments and Exam Results

プレゼンは、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。

Precautions and Requirements for Course Registration

当授業は担当教員の研究室と、受講者（研究室や自宅等）をビデオ会議システムで繋ぐことにより、遠隔授業を受講します。そのため、通信環境(PC 等のデバイスや Wi-Fi 環境)が必要になります。

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