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徳島文理大学短期大学部 |
科目番号 | 10250 | 担当教員名 | 小林 郁典 | 単位 | 2単位 |
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科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 後期 | 対象年次 | 1,2年 |
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授業概要 |
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本講義は、システムの数値シミュレーションの手法について学習する。特に、Python言語を利用した演習を通してより深い理解を狙っている。受講に際しては、パーソナルコンピュータの基本的操作方法と、何らかのプログラミング言語を習得していることが望ましい。 キーワード:シミュレーション、Python |
到達目標 |
【知識】 ・シミュレーションに関する一連の流れと代表的なキーワードについて説明することができる 【態度】 ・与えられた(演習)課題をすべて提出する 【技能】 ・Pythonを使った簡単なプログラムを作成できる 【思考・判断】 ・学習した内容を踏まえ、新しい問題が与えられたときに、解決する方法を示唆することができる |
授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
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【1】 | ガイダンス(シミュレーションとは何か) 演習環境の準備 | 講義 | 各研究室において、演習ができる環境を整備する |
【2】 | Python言語の基本(前半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【3】 | Python言語の基本(後半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【4】 | Pythonを利用した微分積分(前半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【5】 | Pythonを利用した微分積分(後半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【6】 | 微分方程式を利用したシミュレーション(前半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【7】 | 微分方程式を利用したシミュレーション(後半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【8】 | モデルの最適化(前半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【9】 | モデルの最適化(後半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【10】 | 補間(前半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【11】 | 補間(後半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【12】 | シミュレーションに必要な確率分布と統計処理(前半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【13】 | シミュレーションに必要な確率分布と統計処理(後半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【14】 | 画像モデルのシミュレーション(前半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
【15】 | 画像モデルのシミュレーション(後半) | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行う |
評価方法 |
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演習の結果が50%、レポート内容が50% |
教科書 |
教科書なし(教員が用意する資料を利用) |
参考図書 |
NumPy&SciPy数値計算実装ハンドブック、松田他、秀和システム スッキリわかるPython入門、国本他、インプレス |
備考 |
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オフィスアワー:月曜日5時間目 15回のうち3回程度外部講師による実際に企業で行われた設計事例に関する演習をする可能性があります(交渉中)。 |