Syllabus data

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
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
西中 恒和
Affiliation
非常勤講師
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
月曜3限の前後、書写 講義教室
Contact
原則メールにて連絡、メールアドレス等詳細は第1回の講義で発表する。

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
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)
8.重積分と累次積分(その2)
9.重積分の変数変換(その1)
10.重積分の変数変換(その2)
11.3重積分
12.体積と曲面の面積(その1)
13.体積と曲面の面積(その2)
14.ガンマ関数とベータ関数
15.まとめ
期末試験


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
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
この授業においては生成系AIの利用を予定していないが、
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。
生成AIによる出力結果を課題・レポート(当面レポート課題の予定はない)として提出してはならない。提出レポートが生成AIによる出力結果をほぼそのまま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は、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。
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回の講義で発表する。
Contents of Active Learning
採用しない。詳細は第1回の講義で発表する。
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】
中間試験(20%)と期末試験(80%)を合算して評価する。
詳細は第1回の講義で発表する。


How to Disclose Assignments and Exam Results
中間試験は採点のあと返却する。解答の解説は授業中におこなう。
期末試験は返却しない。
詳細は第1回の講義で発表する。

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.