| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科 | 全担当教員 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 33721:データサイエンス演習B (T1) § 33722:数値解析論演習(X1) | 2024 | 秋セメスター | 金5 | 理工学部 | 安富 健児 | 2 |
キャンパス
BKC
授業施設
コラーニングⅠ情報処理C32
授業で利用する言語
日本語
授業の概要と方法
幾つかの数値解析の手法を学習し実装する。
単なる方法論だけでなく、理論としても理解することが
実際の使用や応用に際し重要である。
単なる方法論だけでなく、理論としても理解することが
実際の使用や応用に際し重要である。
受講生の到達目標
幾つかの数値解析の手法を習得し、必要に応じて新しい方法を学べるようになる。
事前に履修しておくことが望まれる科目
初等的な線形代数と解析の知識は仮定する.
一つ以上の言語によるプログラミング経験(標準的な制御構文および関数(サブルーチン)の概念の理解と使用)を仮定する
一つ以上の言語によるプログラミング経験(標準的な制御構文および関数(サブルーチン)の概念の理解と使用)を仮定する
授業スケジュール
| 授業回数/ 担当教員(複数担当の場合) |
テーマ |
|---|---|
| キーワード・文献・補足事項等 | |
| 1~2 | 計算機における数値の扱いと誤差 |
計算誤差 |
|
| 3~5 | 連立一次方程式 |
掃き出し法,LU分解 |
|
| 6~10 | 関数の表現 |
関数空間の有限次元近似 |
|
| 11~15 | 初期値問題 |
|
授業実施形態
第1回~第15回対面授業にて実施
授業外学習の指示
時間内に満足のいく結果が出せなかったものは時間外にも課題に取り組む事。
成績評価方法
| 種別 | 割合(%) | 評価基準等 |
|---|---|---|
| 定期試験(筆記) | 0 | |
| レポート試験 (統一締切日を締切とするレポート) |
0 | |
| 上記以外の試験・レポート、平常点評価 (日常的な授業における取組状況の評価) |
100 | レポート等 |
成績評価方法(備考)
受講および研究に関するアドバイス
教科書
教科書(使用頻度、その他補足)
レジュメを配布する
参考書
| 書名 | 著者 | 出版社 | ISBNコード | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| C言語によるプログラミング 基礎編 | 内田智史 | オーム社 | 978-4274064401 | 応用編、スーパーリファレンス編がある |
| 数値解析 | 森正武 | 共立出版 |
参考書(使用頻度、その他補足)
上に挙げたのは一例、自分にあったCの本が一冊手元にあると便利
参考になるwwwページ
授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法
manaba+R,学生との直接対話
備考
【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/