計算機シミュレーション

授業科目名

計算機シミュレーション

(英語名)

Computational Simulation

科目区分

ー

知能情報分野科目

対象学生

工学研究科

学年

1年

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

HETMA5MCA1

単位数

2.00単位

ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。

授業の形態

講義 (Lecture)

開講時期

2026年度前期

(Spring semester)

担当教員

長宗高樹、森本佳太

所属

工学研究科

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標9

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

長宗高樹（前半担当）：随時(メールによる事前連絡が望ましい)・6208研究室
森本佳太（後半担当）：随時(メールによる事前連絡が望ましい)・B618研究室

連絡先

長宗高樹（前半担当）：nagamune@eng.u-hyogo.ca.jp
森本佳太（後半担当）：keita.morimoto@eng.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標

二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。

学部DP

ー

研究科DP

2◎／3◎／1〇

全学DP

ー

教職課程の学修目標

目標１:磨き続ける力／ー

講義目的・到達目標

授業のテーマ

　計算機シミュレーションは、代数的な方法で解を導き出すことが困難な問題に対して、モデリングを行って近似的に解く方法である。近年では、コンピュータを用いた手法が一般的であり、その高速化や最適化を行うアルゴリズムが多数報告されている。本講義では、計算機シミュレーションの基礎的な内容とその実装方法について前後半に分担して講義を実施する。

到達目標

・シミュレーションの基本的な概念を理解し説明できる

・事象のモデル化及びその近似解の求める方法を説明できる

・各種の解法（非線形方程式、行列、微分方程式、数値積分、補間）を説明できる。

授業のサブタイトル・キーワード

講義内容・授業計画

授業の概要

計算機シミュレーションは、実際の実験ではコストや安全性、実験条件等の問題により実施が困難な現象を解明するために極めて有用な手法である。さらに近年は、自動設計・最適化のためにも、高精度かつ高速な計算機シミュレーション技術が求められる。本講義では、計算機によるシミュレーションの基礎と実装について、対象・現象のモデリングとその数値解法について講義する。特に後半では物理シミュレーション手法として広く使用されている有限要素法について詳述する。

授業計画

第　１回：　計算機シミュレーションの概要

第　２回：　非線形方程式（２分法、ニュートン法）

第　３回：　行列（ガウス・ジョルダン法、ガウスの消去法）

第　４回：　微分方程式（オイラー法、ルンゲ・クッタ法）

第　５回：　数値積分（台形則、シンプソン則）

第　６回：　補間（ラグランジュ補間、ニュートン補間）

第　７回：　補間、フィッティング関数（スプライン補間、最小二乗法）

第　８回：　中間のまとめ

第　９回：　有限要素法の基礎

第１０回：　変分法（汎関数、変分原理、レイリー・リッツ法）

第１１回：　重み付き残差法（選点法、最小二乗法、ガラーキン法）

第１２回：　有限要素法シミュレーションの流れ（要素分割、境界条件、マトリックス生成）

第１３回：　１次元問題の有限要素法解析

第１４回：　２次元問題の有限要素法解析

第１５回：　固有値問題の解法（べき乗法、逆反復法）

対面・遠隔の別

ハイブリッド（対面）

実施方法及び遠隔上限適用対象の別

生成ＡＩの利用

利用する場面を限定し許可

生成ＡＩ注意点

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．
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（例示）＞
講義資料の要約，課題・レポート文案作成，ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞの補正，数式の計算等

教科書

テキストは各回配布する。

参考文献

[1]　 Cによる理工系解析の数値計算　—基礎からの展開—、横山良平、近代科学社、ISBN: 978-4764960602

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

【予習】授業に際して配布資料の事前読み込み．（20ｈ）
【復習】講義内容の理解を深め定着させるために配布資料を読み直す．（20ｈ）講義内の演習問題を実施する．（20ｈ）

アクティブ・ラーニングの内容

採用しない

成績評価の基準・方法

講義中に理解度を確認するためのレポート提出を課す．具体的には，インターネット上で公開されているデータ等を用いて，学習した内容を実践し，その理解度を評価する（１００％）．その理解度に基づき、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．

課題・試験結果の開示方法

レポート課題の採点結果は希望者に結果を開示する．

履修上の注意・履修要件

遠隔による授業を実施する回は，自宅等で遠隔授業を視聴できる通信環境（PC 等のデバイスやWi-Fi 環境）が必要になります．
（遠隔授業になる回は，履修登録後に決定・連絡します．）

実践的教育

該当しない

備考

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。

シラバス情報