2023 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク
学部・研究科
Faculty/Graduate School
総情
時間割コード
Course Code
70620
科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle
シミュレーション実習
授業形態/単位
Term/Credits
クラス
Class
/1
1
担任者名
Instructor
伊藤 俊秀
曜限
Day/Period
金2
授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives

授業種別 / Teaching Types

実験・実習・製図(対面型)

言語 / Language

日本語(Japanese)

授業概要 / Course Description

現代社会で広く用いられるコンピュータ・シミュレーションの基礎を学習し、オペレーションズ・リサーチ  (OR;  Operations  Research)  や人工知能  (AI;  Artificial  Intelligence)  などの多くの事例を題材として、社会現象や自然現象を解析する実習を行う。受講に関して、いわゆる文系理系の区別はない。
具体的な内容としては、まず、他の実習では学ぶことのないソフト「Mathematica」の操作・解析手法を学ぶ。その後、オペレーションズ・リサーチや人工知能などの事例を題材として、おもに社会現象や自然現象に関するシミュレーションに関する実習を「Mathematica」ないしは「Excel」を用いて行う。
なお、実習で利用するソフトウェア「Excel」、「Mathematica」の操作については、実習で解説を行う。

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
  
3.主体的な態度
  

到達目標 / Course Objectives

さまざまなシミュレーション手法を理解する。

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
・適宜、指示する。

授業計画
Course Content

授業計画 / Course Content

全15回の講義を通して、以下の内容について実習を行う予定である。(順不同) 
 1.ソフトウェア「Mathematica」の操作及び演算処理実習 
 2.シミュレーションに必要となる乱数と乱数列 
 3.モンテカルロ法 
 4.待ち行列
 5.新聞売り子問題(在庫管理)
 6.ニューラルネットワークを用いた認識・予測シミュレーション
 7.遺伝的アルゴリズムを用いた最適解探索
 8.セルオートマトンによるシミュレーション
 9.AHP(階層分析法)
10.GIS(地理情報システム)
講義では最初に内容及び方法についての概説を行った後、実習を行う  。
なお、講義内容はやむを得ない事情が生じた場合、変更の可能性がある

授業時間外学習 / Expected work outside of class

演習内容のさらなる理解を深めるため講義後に追加で学習することをすすめる。(実習課題は基本的に講義時間内で完了する。)なお、講義時間中に解説を行うので、長時間の予習は必要ない。

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。
具体的には、出席状況(50%)と課題レポート(50%)で評価する。また、積極的な質問は加点するが、私語など受講態度に問題がある場合は減点する。

基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy

欠席4回以上は不可とする。また、遅刻2回で欠席1回とみなす。遅刻と欠席のカウント方法は第1回目の授業で説明する。

教科書
Textbooks


教科書は用いず、講義時に資料を配布し、必要なファイルの取得方法を指示する。

参考書
References

伊藤俊秀・草薙信照  コンピュータシミュレーション  オーム社    ISBN 4-274-20218-6

「Mathematica」の操作及び演算処理実習以外の講義では、参考書に記載されている題材を用いて実習を行う。

フィードバックの方法
Feedback Method

担任者への問合せ方法
Instructor Contact

LMSを用いた問合せに応じる。

備考
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