到達目標
(1) 同次方程式を変数分離形に帰着させ,解くことができる。
(2) 積分因子を求め,完全微分方程式に帰着させることができる。
(3) 非斉次線形微分方程式のうち,解の形が予想できるものについて解くことができる。
(4) 2変数関数の級数展開を解くことができる。
(5) 確率の意味を理解し,計算ができる。
(6) 1次元データを整理し,平均・分散・標準偏差を求めることができる。また,1次元データの簡単な統計処理,相関係数,回帰直線の計算ができる。
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 | 変数分離形,同次形の微分方程式が解ける。 | 同次形について,変数変換によって変数分離形に書き換えができる。 | 変数分離形が解けない。 |
評価項目2 | 積分因子を求めて,微分方程式を解くことができる。 | 完全微分方程式を解ける。積分因子を求めることができる。 | 完全微分方程式が解けない。 |
評価項目3 | 求積法によって,線形微分方程式が解ける。 | 非斉次の2階線形微分方程式の簡単な場合について解ける。 | 斉次微分方程式を解けない。 |
評価項目4 | 級数の収束,発散について説明および計算ができる。 | 級数の収束,発散についての簡単な計算ができる。 | 級数の計算ができない。 |
評価項目5 | 確率変数の平均・分散が計算でき,確率変数の関数の平均が説明できる。加法定理・乗法定理を使った確率の計算ができ,事象の独立の意味を説明できる。 | 確率変数の平均および分散の計算と加法定理・乗法定理を使った確率の計算ができる。 | 確率変数の平均および分散を計算することができない。 |
評価項目6 | データについて,代表値・散布度の計算ができ,散布度の意味を説明できる。 | データについて,代表値・散布確率変数の平均および分散を計算することができる。 | データ確率変数の平均および分散を計算することができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
(1) 変数分離形,同次方程式を解けるようになる。
(2) 積分因子を求めて,完全微分方程式に帰着させ,微分方程式の一般解を求められるようになる。
(3) 線形微分方程式の求積法による一般解を求めることができる。
(4) 級数の収束性,発散性が計算できる。
(5) 確率の意味を理解し,計算ができる。
(6) 1次元データを整理し,平均・分散・標準偏差を求めることができる。また,1次元データの簡単な統計処理,相関係数,回帰直線の計算ができる。
上記の (5) と (6) は,実データ・実課題(学術データ等を含む)を用いた演習など,社会での実例を題材として,「データを読む,説明する,扱う」といった数理・データサイエンス・AIの基本的な活用法も含む。
授業の進め方・方法:
(1) シラバスの項目・内容を確認して,教科書で予習をしておくこと。
(2) これまでに習った数学の公式(微分積分)について復習しておくこと。
(3) 学習内容について分からないことがあれば,積極的に質問すること。
注意点:
(1) 教科書,ノート,指示されたものを持参すること。
(2) 授業と関連しない行為を行った場合は減点する。
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 |
1. 変数分離形 |
1-(1) 変数分離形を解ける。
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2週 |
1. 変数分離形 |
1-(1) 変数分離形を解ける。
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3週 |
1. 変数分離形 |
1-(2) 同次形を解ける。
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4週 |
1. 変数分離形 |
1-(2) 同次形を解ける。
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5週 |
2. 積分因子 |
2-(1) 完全微分方程式を解ける。
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6週 |
2. 積分因子 |
2-(1) 完全微分方程式を解ける。
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7週 |
2. 積分因子 |
2-(2) 積分因子を求めて,一般解を求められる。
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8週 |
2. 積分因子 |
2-(3) Ricatti方程式,Bernoulli方程式を解ける。
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2ndQ |
9週 |
2. 積分因子 |
2-(3) Ricatti方程式,Bernoulli方程式を解ける。
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10週 |
3. 2階線形微分方程式 |
3-(1) ロンスキアン行列式を求められる。
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11週 |
3. 2階線形微分方程式 |
3-(2) 斉次線形方程式を解ける。
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12週 |
3. 2階線形微分方程式 |
3-(2) 斉次線形方程式を解ける。
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13週 |
3. 2階線形微分方程式 |
3-(3) 非斉次線形方程式を解ける。
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14週 |
3. 2階線形微分方程式 |
3-(3) 非斉次線形方程式を解ける。
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15週 |
3. 2階線形微分方程式 |
3-(3) 非斉次線形方程式を解ける。
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16週 |
前期末試験答案返却・解説 |
前期末試験答案返却・解説
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後期 |
3rdQ |
1週 |
4. 関数の展開 |
4-(1) 不定形の極限を求められる。
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2週 |
4. 関数の展開 |
4-(1) 不定形の極限を求められる。
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3週 |
4. 関数の展開 |
4-(2) 級数を求められる。
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4週 |
4. 関数の展開 |
4-(2) 級数を求められる。
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5週 |
4. 関数の展開 |
4-(3) 1次近似式やべき級数の収束半径を求められる。
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6週 |
4. 関数の展開 |
4-(3) 1次近似式やべき級数の収束半径を求められる。
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7週 |
4. 関数の展開 |
4-(4) 2変数関数のマクローリンの定理とテイラーの定理を求められる。
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8週 |
4. 関数の展開 |
4-(4) 2変数関数のマクローリンの定理とテイラーの定理を求められる。
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4thQ |
9週 |
5. 確率・統計 |
5-(1) 独立試行の確率,余事象の確率,確率の加法定理,排反事象が説明できる。
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10週 |
5. 確率・統計 |
5-(1) 独立試行の確率,余事象の確率,確率の加法定理,排反事象が説明できる。
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11週 |
5. 確率・統計 |
5-(1) 独立試行の確率,余事象の確率,確率の加法定理,排反事象が説明できる。
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12週 |
5. 確率・統計 |
5-(2) 平均・分散・標準偏差を求めることができる。
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13週 |
5. 確率・統計 |
5-(2) 平均・分散・標準偏差を求めることができる。
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14週 |
5. 確率・統計 |
5-(3) 簡単な統計処理,相関係数,回帰直線の計算ができる。
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15週 |
5. 確率・統計 |
5-(3) 簡単な統計処理,相関係数,回帰直線の計算ができる。
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16週 |
学年末試験答案返却・解説 |
学年末試験答案返却・解説
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評価割合
| 試験 | 小テスト | 課題 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 20 | 10 | 100 |
基礎的能力 | 70 | 20 | 10 | 100 |
専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |