土木数値解析(CA)

科目基礎情報

学校 舞鶴工業高等専門学校 開講年度 令和05年度 (2023年度)
授業科目 土木数値解析(CA)
科目番号 0078 科目区分 専門 / 選択
授業形態 授業 単位の種別と単位数 学修単位: 2
開設学科 総合システム工学専攻 対象学年 専1
開設期 前期 週時間数 2
教科書/教材 伊津野和行,酒井久和「Excelではじめる数値解析」(森北出版)
担当教員 中尾 尚史

到達目標

1 Excelを用いた計算,VBAを用いて情報を処理することができる。
2 数値解析のアルゴリズムを理解し,諸問題を数値解析を用いて説明できる。
3 数値解析手法を用いて土木工学の問題を解決することができる。

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1Excelを用いた計算,VBAを用いてあらゆる情報を処理することができる。Excelを用いた計算,VBAを用いて情報を処理することができる。Excelを用いた計算やVBAを使うことができない。
評価項目2諸問題を数値解析を用いて説明できる。教科書等を用いれば,諸問題を数値解析を用いて説明できる。諸問題を数値解析を用いて説明できない。
評価項目3数値解析手法を用いて土木工学の問題を解決する方法について理解し,応用することができる。数値解析手法を用いて土木工学の問題を解決する方法について理解している。数値解析手法を用いて土木工学の問題を解決する方法について理解していない。

学科の到達目標項目との関係

学習・教育到達度目標 (CA-ⅱ) 説明 閉じる

教育方法等

概要:
【授業目的】
情報処理に関する基本的事項および数値解析手法のアルゴリズムについて理解し,これらを応用して土木工学の諸問題を解く方法について学ぶ。

【Course Objectives】
The aim of this course is;
1. Understand the basics of information processing.
2. Understand the algorithm of numerical analysis method.
3. Learn how to solve various civil engineering problems using numerical analysis techniques.

授業の進め方・方法:
【授業方法】
講義及びコンピュータ(Excel)による演習で授業を進める。
講義の理解を深めるために毎回演習問題と課題を与える。

参考書:
柴田優,米田正弘「Excelによる基礎数値計算」,工学図書株式会社
村木正芳「工学のためのVBAプログラミング基礎」,東京電機大学出版局
三井田,須田「数値計算法(第2版)」,森北出版

【学習方法】
1.事前にシラバスを見て疑問点を明確にしておく。
2.授業では,予習で抱いた疑問を解決するつもりで学習する。黒板の説明はノートにとる。
3.毎回演習問題等の課題を含む復習として4時間程度の自己学習を義務付け,課題の結果は次回の授業時に提出してもらう。

注意点:
【定期試験の実施方法】
定期試験を実施しない。

【成績の評価方法・評価基準】
成績の評価は毎回の授業毎に課す自己学習としての演習課題及び出席状況等により行う。到達目標に基づき,情報処理に関する理解度,数値解析に関する理解度,および数値解析の土木工学への応用に対する理解度についての達成度を評価基準とする。
自己学習内容
 以下の課題について取組み,授業中に指定された方法により提出すること。課題の詳細は講義内で説明する。
 1)情報処理に関する演習
 2)数値解析に関する演習1
 3)数値解析に関する演習2
 4)数値解析の土木分野への応用について

【履修上の注意】
本科目は,授業での学習と授業外での自己学習で成り立つものである。そのため,毎回授業外の自己学習のための課題を課す。
また,本科目は毎回講義内で実施する演習を基にした課題を出すため,欠席した日の課題は提出しても評価しない。

【教員の連絡先】
研 究 室 A棟2階(A-216)
内線電話 8988
e-mail: h.nakao@maizuru-ct.ac.jp

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング
ICT 利用
遠隔授業対応
実務経験のある教員による授業

授業計画

授業内容 週ごとの到達目標
前期
1stQ
1週 シラバスの説明,数値解析の概要
VBA演習
2週 微分 1,2
3週 積分 1,2
4週 非線形方程式 1,2
5週 ベクトルと行列 1,2
6週 常微分方程式 1,2
7週 偏微分方程式 1,2
8週 連立方程式 1,2
2ndQ
9週 確率と統計1(最小二乗法) 1,2
10週 確率と統計2(モンテカルロシミュレーション) 1,2
11週 確率と統計3(確率分布) 1,2
12週 ゲームシミュレーションとアニメーション 1,3
13週 計測データのスペクトル解析とフィルタリング 1,3
14週 計測データの補間 1,3
15週 耐力階層化設計 1,3
16週

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

試験発表相互評価実技等ポートフォリオその他合計
総合評価割合00001000100
基礎的能力0000000
専門的能力00001000100
分野横断的能力0000000