到達目標
プログラミング言語Pythonの文法の修得と、数値シミュレーションや、数値計算を行うプログラミングの基礎知識の習得と、主要な数値計算法のプログラムの作成を科目目標とし、次の項目を達成目標とする。
【V-A-7】情報処理：Pythonの文法を理解し、整数型、実数型、文字型などのデータ型を説明でき、データを入力し、算術演算や比較演算を行い条件判断し、結果を出力したり、繰り返し処理と一次元配列、多次元配列を使うプログラムを作成できる。
【Ⅳ-C-3】アルゴリズム：数値計算の方法を理解し、問題の数値解を求めるプログラムを作製できる。マルチプログラミングパラダイムの意味を理解し、命令型プログラミング、手続き型プログラミング、関数型プログラミング、オブジェクト指向プログラミングの違いを説明できる。【Ⅰ】数学：数値解に含まれる誤差を説明できる。
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 | 必要最低限な到達レベルの目安 |
| 評価項目1
Pythonの文法を理解し、数値や文字列等の基本データ型のクラスとコンテナクラスのデータ型を説明でき、データを入力し、各種演算を行って結果を画面やファイルに出力したり、条件判断や繰り返し処理を行うプログラムを作成できる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して90%の得点をあげることができる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して70%の得点をあげることができる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して60%の得点をあげることができる。 |
| 評価項目2
数値計算の基礎と計算方法を理解し、問題の数値解を求めるプログラムを作製できる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して90%の得点をあげることができる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して70%の得点をあげることができる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して60%の得点をあげることができる。 |
| 評価項目3
数値解に含まれる誤差を説明できる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して90%の得点をあげることができる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して70%の得点をあげることができる。 | 定期試験の代替の左記項目に関する演習レポートの設問に対して60%の得点をあげることができる。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
各期間の課題レポートの平均点を定期試験の評点とする。 年間の成績は全11回の課題レポートの総得点を90%、学習への取り組みの姿勢を10％として評価する。総得点の60%以上で単位を認定する。居眠り、テキストやノートＰＣ等の忘れ物は学習への取り組みの姿勢の評価で減点の対象とする。総得点の60%以上で単位を認定する。
授業の進め方・方法:
本講義では教員作成の資料を用いて座学と演習を併用して進める。講義ではPythonの文法を中心に説明した後、学生が各自持参したノートPCと統合開発環境を使い、学んだことを直ちに実践に移すプログラミング演習に入る。時間を要する思考力よりも、即応力の向上をはかる。具体的には、（１）前期にプログラミング言語Pythonの文法の解説を行い、（２）後期に数値シミュレーションの基礎となる代表的な数値計算法の解説を行う。前期、後期共に、（３）ノートＰＣでのPythonプログラミング演習を通して、Pythonによる数値計算プログラミングの理解を深める。
注意点:
講義では、座学の後に直ちに演習に入るため、受講者には文法等の基礎的事項の記憶が要求される。また、演習では、座学で説明した内容の実践を行うため、講義への集中と指示への追従が必要となる。なお、定期試験（前期中間、前期期末、後期中間）の得点を60%、課題レポートの得点を20%、小テストの総得点を10%、講義での学習への取り組みの姿勢を10%として評価し、年間の総合得点を計算する。居眠り、テキストやノートＰＣ等の忘れ物、は学習への取り組みの姿勢の評価で減点の対象とする。総得点の60%以上で単位を認定する。
・この科目の主たる関連科目はプログラミングⅠ（２年）、制御工学（４年）、CAE（５年）である。
（モデルコアカリキュラム）
・対応するモデルコアカリキュラム(MCC)の学習到達目標、学習内容およびその到達目標を【】内の記号・番号で示す。
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 |
講義ガイダンス、Python概要 |
プログラミングパラダイム、Python基本思想、命令型プログラミングのプログラム構造、統合開発環境を学習する。
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| 2週 |
文法の概要とプログラム作法 |
インタプリタの使用法、データの宣言と簡単な計算法を学習する。
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| 3週 |
データの宣言と数値型の演算 |
オブジェクト指向の考え方、数値を扱うデータ型のクラスと数値を使う演算を学習する。
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| 4週 |
文字列の演算とデータの表示 |
文字列のデータ型のクラスと演算法、コンソール窓への表示法を学習する。
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| 5週 |
コンテナクラスとデータの入力 |
他のデータ型のクラスを使う演算、キーボードからの入力法を学習する。
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| 6週 |
条件分岐による場合分け |
ブール型と関係演算子と論理演算子、条件分岐のif構文を学習する。
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| 7週 |
条件式による繰り返し |
while構文の繰り返し処理を学習する。
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| 8週 |
イテレータによる繰り返し
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for構文とイテレータ、文字列・リスト・タプル型のクラスの処理を学習する。
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| 2ndQ |
| 9週 |
演習（１） |
1.～8.迄のまとめの演習を行う。
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| 10週 |
集合型と辞書型と内包表記 |
集合型と辞書型のクラスの処理と内包表記の利用法を学習する。
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| 11週 |
関数の基本 |
手続き型プログラミングのプログラム構造、関数の定義と使い方、関数の引数と引数の省略と可変引数、再帰関数を学習する。
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| 12週 |
関数の応用 |
関数型プログラミングの考え方、関数における変数のスコープと、無名関数、ジェネレータによるイテレータ生成、デコレータによる関数の改造を学習する。
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| 13週 |
例外処理とファイル入出力、pandas概要 |
割込の扱いとエラー例外処理、ファイルの入出力とpandasによるエクセルデータの入出力を学習する。
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| 14週 |
演習（２） |
Scikit-learnのSVMによる機械学習の演習（１）を行う。
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| 15週 |
演習（３） |
Scikit-learnのSVMによる機械学習の演習（２）を行う。
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| 16週 |
前期期末試験 |
実施しない。
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
数値計算の基礎 |
数値の表現と誤差、数値計算における誤差の発生を理解する。
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| 2週 |
方程式の解（１） |
Newton-Raphson法、Regula false法による方程式の解法を学習する。
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| 3週 |
方程式の解（２） |
２分法（Bisection法）と２変数２分法による方程式の解法を学習する。
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| 4週 |
NumPyの概要 |
数値計算ライブラリNumPyの概要と行列の扱いを学習する。
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| 5週 |
連立１次方程式（１） |
Gauss法、Gauss-Jordan法の直接解法を学習する。
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| 6週 |
連立１次方程式（２） |
LU分解法の直接解法を学習する。
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| 7週 |
連立１次方程式（３） |
Gauss-Seidel法の間接解法を学習する。
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| 8週 |
逆行列 |
LU分解法による逆行列解法を学習する。
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| 4thQ |
| 9週 |
最小２乗法 |
最小２乗法による点集合の多項式近似法を学習する。
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| 10週 |
補間法 |
Newtonの補間法を学習する。
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| 11週 |
数値積分（１） |
Newton-Cotes型公式（台形・シンプソン）の積分法を学習する。オブジェクト指向プログラミングの考え方を理解する。
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| 12週 |
数値積分（２）、数値微分 |
補外型公式のRomberg積分と差分近似法による数値微分法を学習する。
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| 13週 |
常微分方程式（１） |
Runge-Kutta法による１階常微分方程式の解法を学習する。
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| 14週 |
常微分方程式（２） |
Runge-Kutta法による連立１階常微分方程式の解法を学習する。
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| 15週 |
常微分方程式（３） |
Runge-Kutta法による連立多階常微分方程式の解法を学習する。
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| 16週 |
学年末試験 |
実施しない。
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評価割合
| 試験 | 小テスト | レポート | 態度 | | | 合計 |
| 総合評価割合 | 0 | 0 | 90 | 10 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 20 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 70 | 0 | 0 | 0 | 70 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 |