到達目標
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。
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 | 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 |
学科の到達目標項目との関係
到達目標 A 1
説明
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JABEE c-1
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教育方法等
概要:
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。
授業の進め方・方法:
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。
注意点:
点付きのレポート点数の平均値
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 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
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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| 2週 |
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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| 3週 |
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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| 4週 |
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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| 5週 |
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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| 6週 |
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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| 7週 |
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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| 8週 |
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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| 4thQ |
| 9週 |
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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| 10週 |
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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| 11週 |
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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| 12週 |
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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| 13週 |
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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| 14週 |
χ2検査の実例 |
χ２分布の応用をOctaveで計算できる
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| 15週 |
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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| 16週 |
答案返却など
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解答と採点基準の説明
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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 |
| 基礎的能力 | 数学 | 数学 | 数学 | 独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。 | 6 | |
| 条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。 | 6 | |
| 1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。 | 6 | |
| 2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。 | 6 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 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 |