Syllabus data

Teacher name ： 土井　護
Course Title
Differential and Integral Calculus II
Course Title in English
Differential and Integral Calculus II
Course Type
Basic specialized courses (Specialization-related courses)／Teacher training courses
ー
Eligible Students
School of Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
HSSBA1MCA1
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
Instructor
土井　護
Affiliation
非常勤講師
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
授業終了後10分間・授業を行った講義室
Contact
Universal PassportのQ&A。詳細は第１回の講義にて告知する。

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
5◎／1〇／9◎
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
1-1◎／1-2〇
Academic Goals of Teacher Training Course
Ability to keep polishing

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
これからの科学技術を担う者にとって不可欠である微分積分学を習得することを目指し，特に多変数の微分積分を中心に習熟する。

【到達目標】
2変数関数の偏微分、極値の計算ができるようになる。また、重積分について理解し、具体的な計算ができるようになる。重積分を用いて立体の体積や曲面の面積の計算ができるようになる。
Subtitle and Keywords of the Class
２変数関数の極限、連続、偏微分、連鎖律、２変数関数のテイラーの定理、２変数関数の極値、陰関数定理、重積分、累次積分、重積分の変数変換、３重積分、体積、面積、ガンマ関数、ベータ関数
Course Overview and Schedule
【講義内容】
微分積分学は、ほとんど全ての科学技術の基礎になる学問で、これを大学初年度で習得することは、これからの科学技術を担う者にとっては不可欠である。解析学II では多変数（主に２変数）の微分積分学の基礎を習得することに力点を置いて講義を行う。

【授業計画】
　１．２変数関数とその極限・連続性
　２．偏微分
　３．連鎖律
　４．高階偏導関数, ２変数関数のテイラー展開
　５．２変数関数の極値
　６．陰関数定理
　７．重積分と累次積分（その１）：長方形上での積分
　８．重積分と累次積分（その２）：単純領域上での積分
　９．重積分の変数変換（その１）：平面の一次変換
１０．重積分の変数変換（その２）：極座標変換
１１．３重積分
１２．立体の体積
１３．曲面の面積
１４．ガンマ関数とベータ関数
１５．まとめ
期末試験

詳細は第１回の講義にて告知する。
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない
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。」と記載し、 次の文例を参考に注意点を記載すること。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。
・利用可の範囲：講義資料の要約、課題・レポート文案作成、プログラミングの補正、 数式の計算等
・この講義においては生成系AIの利用を予定していないが、レポート等で学生が利用する場合には入出力結果のスクリーンショットあるいはリンクをUniversal Passportから提出すること。
Textbook
「理工系のための微分積分学入門」永安　聖, 平野克博, 山内淳生著（共立出版）
References
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業前に教科書を読み、記載された演習問題を自力で解いてみる。（30ｈ）
【復習】講義内容の理解を深め定着させるために教科書を読み、記載された演習問題を自力で解いてみる。（30ｈ）

詳細は第１回の講義にて告知する。
Contents of Active Learning
採用しない。詳細は第１回の講義にて告知する。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
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】
次の何れかのうち、良かった方で評価する。
・定期試験 100%
・定期試験 75%、小テスト及びレポート 25%

詳細は第１回の講義にて告知する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
小テスト及びレポートは、原則次の講義内で解説する。
定期試験は、授業評価アンケートの教員コメント欄に試験結果に関するコメントもあわせて記載する。
詳細は第１回の講義にて告知する。
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.