授業コード | 42029000 | クラス | |
科目名 | シミュレーション論Ⅱ | 単位数 | 2 |
担当者 | 井寄 幸平 | 履修期 | 後期授業 |
カリキュラム | *下表参考 | 配当年次 | *下表参考 |
授業題目 | シミュレーション論Ⅱ Simulation Theory II |
授業の概要 | シミュレーション論Ⅰで学ぶ基礎的なシミュレーション手法とあわせて、実際に現実社会の問題をモデル化し、シミュレーションを構築するための手順と実施方法、評価手法などを学ぶ。 また、機械学習法、マルチエージェントシミュレーション、人工社会モデルなどのシミュレーション研究の例、実証研究や実験経済学などの実験研究も紹介する。なお、必要に応じてノートパソコンを用いた演習をおこなう。 |
学習の到達目標 | 1.基礎的なシミュレーション手法を用いて現実社会のモデル化を行う手法を理解し、その内容を説明することができる。 2.様々なシミュレーションとその応用例に興味関心を持ち、内容を深く理解することができる。 3.自ら現実社会の問題をモデル化し、シミュレーションを構築・実施するとともにその内容を正しく評価し、かつ適切にまとめることができる。 |
授業計画 | 第1回 | ガイダンス:シミュレーションの応用 |
第2回 | モデル化の手法 | |
第3回 | モデルの基礎数理 | |
第4回 | 動的モデルの作成 | |
第5回 | ランダムウォーク | |
第6回 | マルチエージェント・シミュレーション(1)基礎 | |
第7回 | マルチエージェント・シミュレーション(2)応用と実践 | |
第8回 | 強化学習 | |
第9回 | シミュレーションの構築(オンデマンド) | |
第10回 | シミュレーションの実施と中間レポート作成 | |
第11回 | カオスとフラクタル | |
第12回 | データの分類と数値処理(1)回帰分析 | |
第13回 | データの分類と数値処理(2)相関分析 | |
第14回 | 経済実験とシミュレーション | |
第15回 | まとめ:シミュレーションの意義 |
授業外学習の課題 | 毎回:授業前後に、講義で出題した演習問題の復習をおこなうこと。 中間レポート:第10回で中間レポート作成をおこない、期限内に提出する。 授業後の復習に各回2時間、中間レポートのための学習に30時間を目安とする。 |
履修上の注意事項 | ブレンド型授業を実施する。第9回はMoodleを用いたオンデマンド型授業とし、Microsoft Excelを使用するが、所有していない場合は個別に電子メールで対応する。 シミュレーション作成のため、Microsoft Excelが利用できるPCを所有していることが望ましい。ただし所有していない場合も別途課題を用意するので受講には差し支えない。 |
成績評価の方法・基準 | 授業への取り組みおよび毎回のミニレポート(30%)、中間レポート(20%)、期末試験(50%)により総合的に評価する。 |
テキスト | なし |
参考文献 | 伊藤俊秀・草薙信照 「コンピュータシミュレーション」(オーム社) 正司和彦・高橋参吉 「最新 モデル化とシミュレーション」(実教出版) |
主な関連科目 | シミュレーション論Ⅰ |
オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業前後およびメールで質問を受け付ける。 練習問題等の解答中に机間巡視するので、その際にも対応する。 また、課題の解答・解説を出題の次回に行う。 |
所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
経済科学部現代経済学科(H群) | - | 2014~2016 | 3・4 |
経済科学部現代経済学科(H群) | FECE30816 | 2017~2023 | 3・4 |
経済科学部経済情報学科(B群) | - | 2014~2016 | 3・4 |
経済科学部経済情報学科(B群) | FEEI30210 | 2017~2023 | 3・4 |