到達目標
(科目コード:11620 英語名:Numerical Analysis)
(授業計画の週は回と読替えること)
この科目は長岡高専の教育目標の(C)と主体的に関わる。この科目の到達目標と、各到達目標と長岡高専の学習・教育目標との関連を順で次に示す。
①数値解析の意義について知る。10%(c2)
②実践的なプログラミングを習得する。30%(c1)
③工学における数学的諸問題を数値的に解く方法を理解する。55%(c1)(d1)
④AI・機械学習の基礎について知る。5%(d2)
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 | 最低限の到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 数値解析の意義について詳細に知る。 | 数値解析の意義について知る。 | 数値解析の意義について概ね知る。 | 左記に達していない。 |
評価項目2 | C言語による実践的なプログラミングを詳細に修得する。 | C言語による実践的なプログラミングを修得する。 | C言語による実践的なプログラミングを概ね修得する。 | 左記に達していない。 |
評価項目3 | 工学における数学的諸問題を数値的に解く方法を詳細に理解する。 | 工学における数学的諸問題を数値的に解く方法を理解する。 | 工学における数学的諸問題を数値的に説く方法を概ね理解する。 | 左記に達していない。 |
評価項目4 | AI・機械学習の基礎について詳細に知る。 | AI・機械学習の基礎について知る。 | AI・機械学習の基礎についておおむね知る。 | 左記に達していない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
実用上や工学的問題の解や式が解っていても、理論的に解くことが困難な場合が非常に多い。その場合であってもコンピュータにより数値的に解を求め、グラフを描くことは可能である。その基礎的な手法を学び、C言語プログラムで実際に解いてみる。また、AI・機械学習について基礎を学び、Pythonにより実際に体験する。
〇関連する科目:情報処理演習(3年次履修)
授業の進め方・方法:
プログラミングも行うが、講義形式を基本に進める。毎週、小問題に取り組んでもらう。プログラミングは、Webサービスも用いるので、初回に操作説明を行う。
注意点:
プログラミングの演習授業ではない。1~3年で習った情報処理の基本が必要であるが、C言語プログラミングは2、3年で習う内容で十分であるので、受講までによく復習しておくこと。後半はWebサービスでPythonによるプログラミングも行なう。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
ガイダンス 誤差,2次方程式 |
数値解析の誤差を理解し、2次方程式の解法を例に誤差の回避方法の例を学ぶ。
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2週 |
方程式(2分法,ニュートン法) |
非線型方程式の解法である2分法とニュートン法の解法を理解する。 課題:ニュートン法
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3週 |
連立1次方程式(ガウスの消去法) |
ガウスの消去法による連立方程式の解法を理解する。
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4週 |
連立1次方程式(ガウス・ジョルダン法と逆行列) |
ガウス・ジョルダン法による逆行列の求め方を理解する。 課題:連立方程式
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5週 |
曲線のあてはめ(最少2乗法) |
最小2乗法の原理を最小2乗法 課題:最小2乗法
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6週 |
数値積分 |
台形公式、シンプソンの公式、ガウスの公式の原理を理解する。
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7週 |
微分方程式 |
オイラー法とルンゲ・クッタ法の原理を理解する。 課題:4次のルンゲ・クッタ法
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8週 |
中間試験 |
試験時間:50分
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2ndQ |
9週 |
Pythonの基礎1 |
Google Colaboratoryの操作方法とPythonの基礎を学ぶ。
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10週 |
Pythonの基礎2 |
Pythonによる簡単な数値解析を行う。
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11週 |
テキストファイルの読み込みと書き出し |
Pythonによるファイル操作を学ぶ。
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12週 |
グラフ、配列 |
Pythonによるグラフの描き方、配列について学ぶ。
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13週 |
機械学習 |
機械学習の概要と手順を学ぶ。
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14週 |
機械学習 |
Pythonによる機械学習を学ぶ。
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15週 |
機械学習 |
機械学習を試す。
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16週 |
機械学習の演習 17週:発展授業とまとめ |
機械学習を試す。 課題:機械学習
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | レポート | 演習 | 小問題 | | | 合計 |
総合評価割合 | 40 | 30 | 20 | 10 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 20 | 15 | 10 | 5 | 0 | 0 | 50 |
専門的能力 | 20 | 15 | 10 | 5 | 0 | 0 | 50 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |