シラバス参照 |
科目一覧へ戻る | 2021/04/05 現在 |
開講科目名 /Course |
環境数理B/Mathematical Analysis for Environmental Science B |
---|---|
時間割コード /Course Code |
S1405590_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 |
2021年度/Academic Year 第1クォーター/1Q |
曜限 /Day, Period |
木/Thu 3, 木/Thu 4 |
開講区分 /Semester offered |
第1クォーター/1Q |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
2,3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
江種 伸之 |
科目区分 /Course Group |
_ |
授業形態 /Lecture Form |
|
教室 /Classroom |
学術情報センター第3演習室/学術情報センター第3演習室 |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
---|---|
江種 伸之 | システム工学部(教員) |
田内 裕人 | システム工学部(教員) |
授業の概要・ねらい /Course Aims |
本授業ではプログラミング言語の一種で最も汎用的なエクセルVBA(Visual Basic Application)を用いて数値解析の理論とプログラミング技術について学ぶ.まずはVBAの基礎と文法について学び,続いて微分方程式の数値解法および確率モデルの解法の基礎理論とプログラミング手順を理解する.その後は,自由課題として,自らで問題を設定し,数値解析により設定した問題を解くことで,実践的な数値解法の技術を身につける. |
---|---|
到達目標 /Course Objectives |
自然現象を数学的に表現した数理モデルを解釈できるようになり,かつ,数理モデルをコンピュータで解かせるプログラミング技術を身につける.これを通して,自然現象の究明や将来予測を行うための基礎的な技術を習得する.また,自由課題による能動的な課題発掘を通して,課題の発見,解法の選定,解析,結果の解釈という科学的思考に必要なプロセスを習得する. |
教科書 /Textbook |
資料を配布する. |
参考書・参考文献 /Reference Book |
いくつか記しておくが,エクセルVBAに関する書籍は多数あるので,自分に合ったものを探すこと. (1)工学のためのVBAプログラミング基礎(東京電機大学出版局,2,200円(税別)) (2)やさしくわかるEXCEL VBAプログラミング(ソフトバンククリエイティブ,2,180円(税別)) |
履修上の注意 ・メッセージ /Notice for Students |
なお,合格のためには”全授業回数の3分の2以上出席していること,および全てのレポートを提出していること”が必須である.また,レポートの提出期限は絶対であり,〆切を過ぎたレポートは受理しない. |
履修する上で必要な事項 /Prerequisite |
授業内でPCを使用する.各自持参すること. |
授業時間外学修についての指示 /Instructions for studying outside class hours |
本授業の授業計画に沿って,事前学習2時間と事後学習2時間を行うこと.本授業では,微分方程式の数値解法および確率モデルの理解,およびにプログラミング技術の習得の双方が重要であり,これらを十分に習熟するためには,十分な事前・事後学習を要する. |
その他連絡事項 /Other messages |
・対面実施(履修登録数が収容人数を超過した場合は,別途,担当教員の指示に従う) ・初回から授業を始めるので必ず第1回目から出席すること. |
科目ナンバリング /Course Numbering |
S2570G32J |
成績評価の方法・基準 /Grading Policies/Criteria |
レポート100%.配点は以下の通り. ・基礎的なVBAプログラミングに関する課題:20% ・微分方程式の数値解放に関する課題:20% ・確率モデルの数値解放に関する課題:20% ・自由課題:40% |
授業理解を深める方法 /How to deepen your understanding of classes |
(5)学生自らが具体的なテーマや対象を設定する学習 後半の自由課題4回で,学生自身が興味をもつ実際の自然現象を自ら選び出し,学んだプログラミング技術を活用し数値解析を実践する. 【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ⑤】 |
履修を推奨する関連科目 /Related Courses |
情報処理IA,情報処理IB,情報処理IIA,情報処理IIB |
オフィスアワー /Office Hours |
木曜日16時30分~17時30分,訪問先:北3号館6階 613号室 |
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 | イントロダクション | 事例紹介 | ||
2 | 微分・積分の基礎 | 微分・積分,微分方程式の解法 | ||
3 | エクセルVBAの基礎1 | 基本的な使い方 | ||
4 | エクセルVBAの基礎2 | 変数、型宣言 | ||
5 | エクセルVBAの基礎3 | 繰り返し・分岐 | ||
6 | 微分方程式の近似解法1 | 理論 | ||
7 | 微分方程式の近似解法2 | 人口予測 | ||
8 | 微分方程式の近似解法3 | 水質予測 | ||
9 | 微分方程式の解法4 | 捕食・被食関係 | ||
10 | 確率モデル1 | 理論 | ||
11 | 確率モデル2 | ダムの貯水量計算 | ||
12 | 自由課題1 | 課題の発見 | ||
13 | 自由課題2 | モデルの構築 | ||
14 | 自由課題3 | プログラミング | ||
15 | 自由課題4 | 結果の解釈 |