Course Objectives
実験などに蓄積したデータを上記の計算方法を用いて、情報を推論出来るようになること。
Rubric
| 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 | 上記到達目標に十分なレベルに達している | 上記到達目標に必要なレベルに達している | 上記到達目標に達していない |
Assigned Department Objectives
到達目標 A 1
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JABEE c-1
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Teaching Method
Outline:
多数のデータの基礎的な整理方法。 だたの数値データに基づいて最適なモデルの作成方法。
Style:
授業は教科書の該当箇所を参照して、教員が作成した教材で、演習を中心に行う。
授業の理解を高めるために、予習復習が必須である。
学生は分析計算や数値計算ソフトOctaveを用いて、数値計算を行う。
学生はレポートをLaTeXで作成する。
Notice:
点付きのレポート点数の平均値
Characteristics of Class / Division in Learning
Course Plan
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Theme |
Goals |
| 2nd Semester |
| 3rd Quarter |
| 1st |
任意の分布の作成 |
一様分布の乱数、疑似乱数、フォン・ノイマン乱数作成方法を理解し使える
Octaveで乱数を作成できる
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| 2nd |
ランダムウオーク |
ランダムウオークをOctaveでシミュレートできる
背景の理論（先進の分布、出発点からの距離の平均など）を理解できる
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| 3rd |
ランダムウオークと拡散 |
迷い歩きから拡散の微分方程式を証明できる
拡散微分方程式を解く、解をOctaveで計算できる
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| 4th |
任意の初期状態の一次元ランダムウオークと拡散
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任意の初期状態の拡散微分方程式を解く、解をOctaveで計算できる
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| 5th |
多次元のランダムウォークと拡散 |
ランダムウォークのモーメントをOctaveで計算できる
モーメントを解析的に計算できる
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| 6th |
伝染病のモデリング：準備 |
常微分方程式の２次 ルンゲクッタ法の概念を理解し、
Octaveで実例を計算できる
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| 7th |
伝染病のモデリング：実験 |
伝染病のモデルと微分方程式の概念を理解できる
伝染病のモデルをOctaveで計算できる
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| 8th |
伝染病のモデリング：実験対理論 |
伝染病のモデルの解析的に得られるパラメータとOctaveの数値計算結果を比較できる
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| 4th Quarter |
| 9th |
乱数の足し算 |
合計した乱数の平均値と分散をOctaveで計算し、結果を解析的に再計算できる
確率密度分布の畳込みを理解できる
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| 10th |
乱数の合計:中心極限定 |
確率密度分布のフーリエ変換と畳込みの関係を理解できる
中心極限定理の証明を理解できる
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| 11th |
素数と乱数の不思議な関係 |
素数因数分解の擬似ランダム性をOctaveで調べることができる
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| 12th |
素因数分とデータの暗号化 |
素因数分とデータの暗号化の関係と理解できる
RSA暗号・アルゴリズムを理解し、Octaveで実現できる
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| 13th |
データのヒストグラム対理論の分析 |
多項分布とχ２分布の関係を理解できる
χ２分布表をOctaveで作成できる
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| 14th |
χ2検査の実例 |
χ２分布の応用をOctaveで計算できる
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| 15th |
χ2検査の改善 |
データのヒストグラムのビンの最適な幅の原理を理解、
Octaveで最適化したχ２検査を実現できる
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| 16th |
答案返却など
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解答と採点基準の説明
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Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | Total |
| Subtotal | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |