到達目標
(1)シミュレーションの方法ついて理解し，プログラムを作成することができる．
(2)物理現象のシミュレーションプログラムを作成することができる。
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 | 考察が十分できる。
| プログラムの説明ができる。 | レポートが十分でない。 |
| 評価項目2 | | | |
| 評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
学習教育目標 D
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学習教育目標 D-1
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学習教育目標 D-2
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教育方法等
概要:
ここでは，工学に必要な数学と自然科学の知識を使って，数値解析の手法を学び，プログ
ラミングを行なうことにより，問題解決に応用できるようにする．さらに数値計算の手法
を応用することにより，様々な自然現象のシミュレーションを行い，数学，自然科学の知
識を用いて結果を視覚的に表現し，問題を解決する能力を身につけることを目的とする．
授業の進め方・方法:
ノートパソコンを使用し、プログラミングを行う。
注意点:
主に数学の知識を応用することになる．このため，微分，積分，行列，テイラー展開など
の知識をよく復習しておくことが必要である．具体的な自然現象を対象とするため数学，
物理の知識が必要となる．
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 |
数値積分の解法 |
数値積分の方法を理解できる．
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| 2週 |
数値積分の誤差 |
数値積分の誤差の特徴を理解できる．
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| 3週 |
連立方程式の数値解法 |
連立方程式の数値解法を理解できる．
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| 4週 |
ガウスの消去法 |
ガウスの消去法を使って連立方程式を数値的に解く方法
を理解できる．
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| 5週 |
微分方程式の数値解法 |
微分方程式の数値的解法を理解できる．
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| 6週 |
Euler法の誤差 |
Euler法の誤差の特徴について理解できる．
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| 7週 |
高次の微分方程式の数値解法 |
高次の微分方程式の数値的解法を理解できる．
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| 8週 |
Runge-Kutta法の誤差 |
Runge-Kutta法の誤差の特徴について理解できる．
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| 2ndQ |
| 9週 |
二階微分方程式の数値解法 |
二階微分方程式の数値解法を理解できる．
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| 10週 |
微分方程式のシミュレーション |
微分方程式のシミュレーションを行う方法を理解することができる
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| 11週 |
微分方程式の応用問題のシミュレーション |
微分方程式の応用問題についてシミュレーションを行う方法を理解できる
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| 12週 |
微分方程式の応用問題のシミュレーション |
微分方程式の応用問題についてシミュレーションを行う方法を理解できる
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| 13週 |
微分方程式の応用問題のシミュレーション |
微分方程式の応用問題についてシミュレーションを行う方法を理解できる
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| 14週 |
乱数を用いたシミュレーション |
乱数を用いたシミュレーションの考え方が理解できる．
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| 15週 |
最小二乗法 |
最小二乗法の数値解法理解できる
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| 16週 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
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| 2週 |
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| 3週 |
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| 4週 |
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| 5週 |
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| 6週 |
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| 7週 |
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| 8週 |
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| 4thQ |
| 9週 |
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| 10週 |
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| 11週 |
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| 12週 |
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| 13週 |
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| 14週 |
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| 15週 |
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| 16週 |
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評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | レポート | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50 | 0 | 50 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50 | 0 | 50 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |