科目名 |
情報数学特論 |
クラス |
− |
授業の概要 |
数理モデルとしてよく用いられる微分方程式(連続モデル)とセル・オートマトン(離散モデル)について学び、それらのシミュレーションを行う。 |
授業の到達目標 |
微分方程式モデルとセル・オートマトンモデルのそれぞれの特性について理解する。 |
授業計画 |
回 |
内容 |
1 | オリエンテーション |
2 | 数理モデルとは |
3 | 常微分方程式の数値解法(1)Euler法 |
4 | 常微分方程式の数値解法(2)Heun法 |
5 | 常微分方程式の数値解法(3)Runge-Kutta法 |
6 | 偏微分方程式の数値解法(1)陽解法 |
7 | 偏微分方程式の数値解法(2)陰解法 |
8 | 微分方程式の数値解法の応用 |
9 | 一次元セル・オートマトン(1)ECA |
10 | 一次元セル・オートマトン(2)確率モデル |
11 | 二次元セル・オートマトン(1)ライフゲーム |
12 | 二次元セル・オートマトン(2)確率モデル |
13 | セル・オートマトンの応用 |
14 | 数理モデリング(1) |
15 | 数理モデリング(2) |
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テキスト・参考書 |
教科書は使用しない。授業の中で参考書を適宜示す。 |
自学自習についての情報 |
授業の中で適宜課題が出るので、それに取り組むこと。 |
授業の形式 |
講義またはゼミ形式 |
アクティブラーニングに関する情報 |
必要に応じて行う可能性がある。 |
評価の方法(評価の配点比率と評価の要点) |
授業への取り組みを総合的に評価する。 |
その他(授業アンケートへのコメント含む) |
履修希望者は、授業開始時までにC言語で初等的なプログラミングができるようにしておくこと。 (授業の中でC言語プログラミング復習のための時間は確保しない。) |
担当講師についての情報(実務経験) |
特記事項なし。 |