到達目標
□丸め誤差，打ち切り誤差，桁落ちについて理解できる。
□数値解析アルゴリズムについて理解できる。
□得意とする言語をもちいてプログラムが書けて実行できる．
具体的には，２分法，ニュートン法による非線形方程式の数値解法，ガウスの消去法，ガウスジョルダン法，LU分解による連立一次方程式の数値解法，台形則，シンプソン則による数値積分法，オイラー法，ルンゲ・クッタ法による微分方程式の数値解法)□簡単な情報処理の問題に対して，上記の数値解析アルゴリズムを組み合わせて問題解決ができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 丸め誤差，打ち切り誤差，桁落ちについて理解でき、利用できる。 | □丸め誤差，打ち切り誤差，桁落ちについて理解できる。 | □丸め誤差，打ち切り誤差，桁落ちについて理解できない。 |
| 評価項目2 | 数値解析アルゴリズムについて理解でき、得意とする言語をもちいてプログラムが書けて実行できる． | 数値解析アルゴリズムについて理解できる。 | 数値解析アルゴリズムについて理解できない。 |
| 評価項目3 | 簡単な情報処理の問題に対して，上記の数値解析アルゴリズムを組み合わせて問題解決ができる。 | 簡単な情報処理の問題に対して，上記の数値解析アルゴリズムを組み合わせて利用できる。 | 簡単な情報処理の問題に対して，上記の数値解析アルゴリズムを組み合わせて利用できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
□丸め誤差，打ち切り誤差，桁落ちについて理解できる。
□数値解析アルゴリズムについて理解できる。
□得意とする言語をもちいてプログラムが書けて実行できる．
具体的には，２分法，ニュートン法による非線形方程式の数値解法，ガウスの消去法，ガウスジョルダン法，LU分解による連立一次方程式の数値解法，台形則，シンプソン則による数値積分法，オイラー法，
ルンゲ・クッタ法による微分方程
式の数値解法)
□簡単な情報処理の問題に対して，上記の数値解析アルゴリズムを組み合わせて問題解決ができる。
授業の進め方・方法:
講義、実習
注意点:
授業計画
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス |
概要説明、コンピュータのスキルについての調査
|
| 2週 |
非線形方程式の数値解法１ |
二分法、ニュートン法の説明と実習
|
| 3週 |
連立方程式の数値解法１ |
ガウスの消去法、ガウス・ジョルダン法、LU分解を利用した連立方程式の解法の説明
|
| 4週 |
連立方程式の数値解法２ |
実習１、ガウスの消去法、ガウス・ジョルダン法
|
| 5週 |
連立方程式の数値解法３ |
実習２：LU分解による連立方程式の解法
|
| 6週 |
最小二乗法と補間１ |
最小二乗法の説明と実習
|
| 7週 |
最小二乗法と補間２ |
ラグランジュ補間の説明と実習
|
| 8週 |
数値積分１ |
台形法、ニュートンコーツの数値積分法の説明
|
| 4thQ |
| 9週 |
数値積分２ |
実習
|
| 10週 |
微分方程式の数値解法１ |
オイラー法、ルンゲ・クッタ法の説明
|
| 11週 |
微分方程式の数値解法２ |
実習
|
| 12週 |
総合演習１ |
グループ分け、課題設定
|
| 13週 |
総合演習２ |
課題遂行１
|
| 14週 |
総合演習３ |
課題遂行２
|
| 15週 |
総合演習４ |
課題遂行３、報告書作成、発表
|
| 16週 |
定期試験 |
|
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 80 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 20 |