| 授業コード | 90702600 | 単位数 | 4 |
| 科目名 | 情報数学特殊研究 | クラス | |
| 履修期 | 年間授業 | カリキュラム | ＊下表参考 |
| 担当者 | 角谷 敦 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業の題目 | アルゴリズム研究 |
| 学修の概要 | さまざま現象をあらわした数学モデルに対する数値シミュレーションやデータ処理をするアルゴリズムの研究を行う。単にコンピュータを用いて数値シミュレーションするだけでなく、計算に使っているアルゴリズムの有効性、計算結果に関する理論的な面からの考察もあわせて行う。 ただし、聴講する院生の関連分野の学習状況に応じて、内容を変更することがある。 |
| 学修の到達目標 | 直面している問題に対して、処理方法を構築し、コンピュータを適切に利用できる。 |
| 授業計画 | 第１回 | 前期ガイダンス |
| 第２回 | 数学モデル（１）基礎モデル | |
| 第３回 | 数学モデル（２）常微分方程式を用いたモデル | |
| 第４回 | 数学モデル（３）偏微分を用いたモデル | |
| 第５回 | 数学モデルの離散化（１）基礎 | |
| 第６回 | 数学モデルの離散化（２）差分法 | |
| 第７回 | 数学モデルの離散化（３）有限要素法 | |
| 第８回 | 数値シミュレーション（１）基礎 | |
| 第９回 | 数値シミュレーション（２）精度についての考察 | |
| 第１０回 | 数値シミュレーション（３）多倍長計算 | |
| 第１１回 | 前期レポートの準備 | |
| 第１２回 | 前期レポートの整理 | |
| 第１３回 | 前期レポートの仕上げ | |
| 第１４回 | 前期レポートの発表 | |
| 第１５回 | 前半の講義のまとめ | |
| 第１６回 | 後期ガイダンス | |
| 第１７回 | 1次元最小化問題 | |
| 第１８回 | 多次元最小化問題 | |
| 第１９回 | 最小化問題の解法 | |
| 第２０回 | 最小化問題の離散化（１）Newton法 | |
| 第２１回 | 最小化問題の離散化（２）準Newton法 | |
| 第２２回 | 最小化問題の離散化（３）最急降下法 | |
| 第２３回 | 最小化問題の離散化（４）共役勾配法 | |
| 第２４回 | 最小化問題の離散化（５）双共役勾配法 | |
| 第２５回 | 最小化問題のまとめ | |
| 第２６回 | 後期レポートの準備 | |
| 第２７回 | 後期レポートの整理 | |
| 第２８回 | 後期レポートの仕上げ | |
| 第２９回 | 後期レポートの発表 | |
| 第３０回 | 1年間の講義のまとめ |
| 授業外学習の課題 | 授業最後に出される課題に次回の講義までに取り組んでおいてください。次回の学習に必要な参考文献はよく読んでおいてください。プログラム言語の学習は、自主的に進めておいてください。授業前後に各２時間の学習を目安とします。 |
| 履修上の注意事項 | プログラム言語に関する知識をもっているほうが望ましい。 対面授業を実施します。公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件には影響しないよう配慮します。 |
| 成績評価の方法・基準 | 提出された課題で評価する。 |
| テキスト | 必要に応じて指示する。 |
| 参考文献 | 必要に応じて指示する。 |
| 主な関連科目 | |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
質問・相談は、基本的に授業の終了時に受け付けます。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 経済科学研究科D経済情報専攻 | － | 2023～2023 | 1・2・3 | ○ | ○ | ○ | - | - |
| 経済科学研究科D経済情報専攻 | 42600 | 2024～2025 | 1・2・3 | ○ | ○ | ○ | - | - |