- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 総情
- 時間割コード
Course Code - 70457
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 数値・数量解析
＜C＞ - 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 春/2
- 担任者名
Instructor - 笹部 昌弘
- 曜限
Day/Period - 火1
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
理工学の分野を中心に，様々な現象を数式として表現する機会はあるが，一般には解析的に解けない場合が多い．このような状況において，コンピュータを用いて数値的に解を求める手法が数値解析（計算）法である．代表的な数値解析法を通して，数値解析における精度の限界や効率の良さを解説する．
また，現象を数式で直接表現できない場合は，調査データを統計的に解析し，現象を説明するパラメータを探し出すことになる．このような場合に利用されるのが数量解析（多変量解析）法である．データのパターンや調査の目的に応じた適切な数量解析法を解説する．学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（総合情報学部）
1.知識・技能
2.思考力・判断力・表現力等の能力
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
・代表的な数値解析法・数量解析法の原理を理解する．
③主体的な態度の観点
・自らの学習を振り返り，適切な改善点を挙げることができる．授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第1回 数値解析へのガイド
第2回 非線形方程式の根
第3回 関数の近似
第4回 積分
第5回 常微分方程式
第6回 連立1次方程式
第7回 固有値
第8回 数量解析へのガイド
第9回 統計的手法の基礎
第10回 単回帰分析
第11回 重回帰分析
第12回 判別分析
第13回 主成分分析
第14回 クラスター分析
第15回 まとめとテスト授業時間外学習 / Expected work outside of class
授業資料，ノートを読み返し，授業内容の理解に努めるよう復習をすることが望ましい．
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
テスト(80%)とミニレポート(20%)に基づいて評価する．
第1-14回の授業の終わりに各回の理解度の確認のためのミニレポートを実施する．
第15回に講義全体の理解度の確認のためのテスト（持ち込み不可）を実施する．基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
①知識・技能の観点
・代表的な数値解析法・数量解析法の原理に対する理解度をミニレポートとテストで評価する．
③主体的な態度の観点
・ミニレポートへの取り組み状況により，学生による学習の振り返りを評価する．
- 教科書
Textbooks
教科書は特に指定せず，授業資料を配布する．
-
参考書
References 髙橋 大輔 数値計算 岩波書店 978-4-00-029920-6
河村哲也, 桑名杏奈 Pythonによる数値計算入門 朝倉書店 978-4-254-12900-7
永田靖, 棟近雅彦 多変量解析法入門 サイエンス社 978-4-7819-0980-6
- フィードバックの方法
Feedback Method 質問に対する回答は受講生全体で共有できるよう，講義内で行います．
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact LMSのメッセージ機能で連絡してください．
- 備考
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