基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名 ／Course	情報応用１Ｂ（応用理工学領域）ＲＯ・ＥＰ／Application of Information１Ｂ（Applied Science and Engineering Division）ＲＯ・ＥＰ
時間割コード ／Course Code	S1300530_S1
開講所属 ／Course Offered by	システム工学部／Faculty of Systems Engineering
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第2クォーター／2Q
曜限 ／Day, Period	月／Mon　3
開講区分 ／Semester offered	第2クォーター／2Q
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	宇野　和行
科目区分 ／Course Group	_
授業形態 ／Lecture Form
教室 ／Classroom	北１号館Ａ１０４／北１号館Ａ１０４
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
宇野　和行	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	この講義では、プログラミングによる数値計算法について学ぶ。プログラミング言語にはPythonを用いる。この講義により、電卓やライブラリ、各種ツールにおいて内部的に行われている数値演算が実際にはどのようなものであるのかを学び、簡単なデータ解析や数値計算をプログラミングで行えるようになることを目指す。
到達目標 ／Course Objectives	（１）コンピュータにおける数値表現やデータ表現の方法について理解すること。 （２）プログラミングで積分や状微分方程式を解くための簡単な計算が行えるようになること。 （３）数値データや数値解析の結果をグラフで分かりやすく表現できるようになること。 （４）数値計算のための普遍的なアルゴリズムの基礎事項を理解すること。 （５）計算結果の妥当性や速度について評価できるようになること。 （６）ソースコードやグラフを含むレポートを書けるようになること。
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	７回の小テストまたは課題提出と単位認定試験を総合して成績評価を行う。 （１）7回の小テストの総点を20点満点とし、期末試験を100点満点とした上で、双方を加算して60点以上を合格とする。評価点は、60点～120点を60点～100点に均等に割り付けて行う。 （２）課題の採点は、内容および指定の体裁をとっているかで評価する。 （３）期末試験は筆記試験で実施する。
教科書 ／Textbook	資料を配布する。
参考書・参考文献 ／Reference Book	特定の参考書は指定しないが、Pythonの文法を解説した本を用意すること
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	（１）Moodleと電子メールの確認を怠らないこと。 （２）この講義はプログラミング言語にPythonを用いる。 （３）この講義は，数式で表された内容を数値計算に落とし込む手法について講義すると考えてほしい。各種ツールやnumpyやscipyなどのライブラリを使わないし、使ってはいけない。 （４）Pythonのプログラミング上の注意点については随時解説する。 （５）レポート課題を締切直前になってから行わないこと。
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	（１）この講義ではPCを毎回使用するので、毎回必ず持参すること。 （２）和歌山大学生涯アカウントにログインできるようになっておくこと。
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	微積分および線形代数
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	予習・復習のために毎週４時間の学修時間を確保すること。
その他連絡事項 ／Other messages	（１）学生からの要求があれば、対面またはオンラインで質問できる機会を準備する。 （２）質問は随時受け付ける。授業内容の発展的な内容についても分かる範囲で話をする。
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	（１）講義資料や課題に掲載されているもの以外についても確認して試してみること。（③⑦） （２）どのような手法も万能ではなく限界がある。手法の利点や欠点についても考察し、どのような結果をもたらすか実際に確かめてみること。（⑤⑥⑦） （３）以上のような、課題をはみ出る内容についてのディスカッションも受け付ける。 注：末尾の番号はアクティブラーニング実施要項の番号
オフィスアワー ／Office Hours	Teamsのチャット、電子メール、Moodleから連絡すること。北3号館B304室に来室してもよい（事前連絡お願いします）。
科目ナンバリング ／Course Numbering	S60002J11100Y252

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	１	関数の近似法１	ラグランジュ補間法、エルミート補間法、直交多項式による補間法
2	２	関数の近似法２	スプライン補間法
3	３	数値積分１	台形公式とシンプソン公式による数値積分
4	４	数値積分２	ラグランジュ補間法とニュートン・コーツの公式
5	５	数値積分３	ガウスの積分公式
6	６	常微分方程式１	オイラー法による解法
7	７	常微分方程式２	ルンゲ・クッタ法による解法
8	８	まとめと試験