概要:
数値計算の手法を基礎から分かりやすく解説し,数学の知識だけで数値計算ができるわけではないことを理解することに主眼を置いている.内容としてはニュートン法,2分法,ガウスの消去法,反復法,差分法,台形公式,シンプソンの公式をはじめとする代表的な数値計算アルゴリズムについて学ぶ.
授業の進め方・方法:
方程式の解法,補間,微分方程式の解の導出など,数値計算で近似解を導出する標準的な問題について,一通り扱う.
各回の授業において,説明した数値解法を実践するための課題を出題する.
注意点:
数値計算特有の誤差などを念頭において各アルゴリズムを理解すること.また,プログラム実装して結果を確認することを推奨する.
合格の対象としない欠席条件(割合) 1/3以上の欠課
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 |
基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。 | 4 | 後2,後3,後5,後6,後7,後9,後10,後11,後12,後13,後14 |
与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。 | 3 | 後3,後5,後6,後7,後9,後10,後11,後12,後13,後14 |
任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実装できる。 | 3 | 後3,後5,後6,後7,後9,後10,後11,後12,後13,後14 |
分野横断的能力 | 汎用的技能 | 汎用的技能 | 汎用的技能 | 書籍、インターネット、アンケート等により必要な情報を適切に収集することができる。 | 3 | 後2,後3,後4,後5,後6,後7,後9,後10,後11,後12,後13,後14 |
どのような過程で結論を導いたか思考の過程を他者に説明できる。 | 3 | 後2,後3,後4,後5,後6,後7,後9,後10,後11,後12,後13,後14 |
態度・志向性(人間力) | 態度・志向性 | 態度・志向性 | 目標の実現に向けて計画ができる。 | 3 | 後1 |
目標の実現に向けて自らを律して行動できる。 | 3 | 後2,後3,後4,後5,後6,後7,後9,後10,後11,後12,後13,後14 |