到達目標
1. 数式をパソコンで計算できる
2. 微分積分の計算問題を計算機で解くことができる
3. 連立方程式を解くことができる
4. フーリエ変換や関数近似など、実用的な計算ができる
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 |
| 数式をパソコンで計算できる | 数式のグラフを描画できる | 数式をプログラムで表し、少なくとも１つの解を得ることができる | 数式を読めない |
| 微分積分の計算問題を計算機で解くことができる | ニュートン法を利用し、方程式を解ける | プログラムを用いて、任意の方程式の微分と積分を計算できる | 微分・積分を理解できない |
| 連立方程式を解くことができる | 最小二乗法を用いて、未知数以上の数からなる連立方程式を解ける | 行列計算を用いて連立方程式を解ける | 連立方程式を手計算で解けない |
| フーリエ変換や関数近似など、実用的な計算ができる | FFT（高速フーリエ変換）を利用して信号に含まれる周波数を特定できる | フーリエ変換を実行し、スペクトルの図を作成できる | 信号に含まれる波の周波数を求めるアイデアを説明できない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
本科目は、コンピュータを用いた計算手法のアルゴリズムやプログラミングを学ぶ科目である。土木・建築系技術者に必要となる数値計算の理論（アルゴリズム）の理解およびプログラミング能力の向上を目指す。
授業の進め方・方法:
本科目では、基礎的な数値計算手法の基礎およびアルゴリズム，数値計算上の注意点，プログラムへの実装方法を学習します。具体的には、数式のプログラミングでの表現，数値微分，数値積分，ベクトル，行列，最小２乗法，表形式の観測データの処理手法について学びます。一部の講義は動画として配信するので、事前に視聴し、授業時間中は演習に取り組んで下さい。なお、講義ではPythonというプログラミング言語を利用します。PythonはWindows，Mac，Linuxなど、どのOSでも無料で使えますので、個人のパソコンにPythonのインタプリタをインストールして、さらにIDE（プログラムを記述・デバッグするためのツール）としてVisual Stuio Codeをインストールすれば自学自習環境を作れます。是非やってみて下さい。
注意点:
＊この科目は、授業を聞いただけで理解できる人は存在しない科目分野です。
＊Pythonそのものや、アルゴリズムをプログラムで表現することに慣れることがまず大事です。
＊とにかく書いて実行してみてください。デバッグ（ミスの発見）方法の習得が上達への近道です。
＊授業では毎回初めに小テストを実施します。授業の前にはしっかりと前回の復習をしましょう。
＊この講義は教え合いを推奨します。分からなかった点を教えてくれた人をアンケートで答えてください。相互評価として評価します。
＊再試は必ずしも実施しませんが、実施した場合の得点pは、p = (本試の点数 + 2*再試の点数) / 3で求めます
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 |
ガイダンス，Pythonの変数型と基本構文と開発方法 |
講義の進め方を把握し、Pythonの概要と学び方について理解する
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| 2週 |
Pythonのオブジェクト指向とライブラリの使い方 |
Pythonのオブジェクトの扱い方とライブラリの使い方を理解する
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| 3週 |
数式の表現，グラフの描画 |
数式を関数で表現でき、数式をグラフに表すことができる
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| 4週 |
数値微分，数値計算上の注意 |
数学的な解析解と計算機による計算値の違いについて理解し、プログラムを用いて数値微分ができる。
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| 5週 |
ニュートン法 |
ニュートン法を用いてf(x)=0という方程式の解を求めることができる
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| 6週 |
数値積分 |
数値積分のアルゴリズムについて理解する
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| 7週 |
中間試験 |
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| 8週 |
試験返却と解説 |
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| 4thQ |
| 9週 |
pandasを用いた表データの処理 |
表形式のデータの読み込みと加工と保存を行うことができる。
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| 10週 |
ベクトル |
プログラムを用いてベクトルの計算ができる
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| 11週 |
行列 |
プログラムを用いて行列の計算ができる
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| 12週 |
最小二乗法 |
未知数以上の連立方程式を解ける
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| 13週 |
データの関数近似 |
2変数のデータの関係を任意の関数で近似する事ができる
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| 14週 |
フーリエ変換 |
例えば温度の変化などのグラフが実は三角関数の合成で表現できる事を理解する
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
試験返却と解説 |
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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 | 小テスト | 相互評価 | | | | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 20 | 10 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 40 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 60 |
| 専門的能力 | 30 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |