到達目標
1. 多項式近似のアルゴリズムを説明できる。
2. 数値積分のアルゴリズムを説明できる。
3. 非線形方程式の解法アルゴリズムを説明できる。
4. 最小二乗法のアルゴリズムを説明できる。
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 | 多項式近似のアルゴリズムを説明できる。 | 多項式近似のアルゴリズムを理解している。 | 多項式近似のアルゴリズムが理解できていない。 | |
| 評価項目2 | 数値積分のアルゴリズムを説明できる。 | 数値積分のアルゴリズムを理解している。 | 数値積分のアルゴリズムが理解できていない。 | |
| 評価項目3 | 非線形方程式の解法アルゴリズムを説明できる。 | 非線形方程式の解法アルゴリズムを理解している。 | 非線型方程式の解法アルゴリズムが理解できていない。 | |
| 評価項目4 | 最小二乗法のアルゴリズムを説明できる。 | 最小二乗法のアルゴリズムを理解している。 | 最小二乗法のアルゴリズムが理解できていない。 | |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
数値解析学におけるいくつかの項目についてアルゴリズムを学ぶ。
授業の進め方・方法:
配布プリントをもとにプロジェクタと黒板を併用した授業を行う。
注意点:
欠課時間数が総授業時間の１／４を超えた場合は、原則として単位を認定しない。また、この科目は専攻科講義科目(2単位)であり、総学修時間90時間である。(内訳は授業時間30時間、自学自習時間60時間である。)単位認定には60時間に相当する自学自習が必須であり、この自学自習時間には、担当教員からの自学自習用課題、授業のための予習復習時間、理解を深めるための演習課題の考察時間、および試験準備のための学習時間を含むものとする。
本科目の区分
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 |
多項式近似（１）：テイラー展開 |
1
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| 2週 |
多項式近似（２）：ラグランジュ補間 |
1
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| 3週 |
多項式近似（３）：ニュートン補間 |
1
|
| 4週 |
多項式近似（４）：スプライン補間 |
1
|
| 5週 |
数値積分（１）：台形公式 |
2
|
| 6週 |
数値積分（２）：シンプソンの公式 |
2
|
| 7週 |
中間試験 |
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| 8週 |
非線形方程式（１）：ニュートン法 |
3
|
| 4thQ |
| 9週 |
非線形方程式（２）：割線法 |
3
|
| 10週 |
非線形方程式（３）：収束の速さ |
3
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| 11週 |
非線形方程式（４）：ニュートン法（連立） |
3
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| 12週 |
最小二乗法（１）：直線による近似 |
4
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| 13週 |
最小二乗法（２）：多項式による近似 |
4
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| 14週 |
最小二乗法（３）：既知関数の線形結合による近似 |
4
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
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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 |
評価割合
| 試験 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
| 理解度 | 80 | 20 | 100 |