山梨大学電子シラバス>検索結果一覧>授業データ |
授業科目名
|
担当教員
|
|||||||||||||||||||||
数値計算及び実習
|
角田 博之
|
|||||||||||||||||||||
時間割番号
|
単位数
|
コース
|
履修年次
|
期別
|
曜日
|
時限
|
||||||||||||||||
251090 | 2 | D | 3 | 前期 | 木 | IV-1-V-1 | ||||||||||||||||
[概要] | ||||||||||||||||||||||
数値計算の目的は,「現象を理解するために考案したモデルを計算機を利用して数値的に解き,現象の解明や製造物の設計に役立てる」ことにあり,計算機の発達した現在ではその重要性が益々高まっている.<BR> 本講義では理工学への応用において特に重要な以下の内容をピックアップし,誤差解析などの数学的側面は必要最小限にとどめ,実用的側面を重視して解説する.<BR>1)計算機による数値表現と各種数値計算誤差<BR>2)非線形方程式の近似解<BR>3)常微分方程式の初期値問題<BR>4)連立一次方程式の数値解法と行列演算<BR>5)最小2乗法による離散データの関数近似<BR>また,講義と平行して,ExcelやMathematicaなどのソフトウェアを利用した数値計算実習を行い,座学で修得した数値計算手法の理解を深めることを目指す. | ||||||||||||||||||||||
[具体的な達成目標] | ||||||||||||||||||||||
本講義では,『機械工学と自然科学』に関する学習の一つとして「数値計算法」について学ぶ.特に,計算機を用いた数値計算法に関して,以下の基本的技能を身に付けることを達成目標とする.<BR> 1)計算機内部での数値表現と数値計算誤差を知った上で計算が行えること.<BR> 2)ニュートン法による非線形方程式の求解ができること.<BR> 3)常微分方程式の数値解をルンゲ・クッタ法によって求められること<BR> 4)ガウス消去法あるいはLU分解法により連立一次方程式の数値解が求められること<BR> 5)最小2乗法によって離散データを線形関数で近似できること | ||||||||||||||||||||||
[必要知識・準備] | ||||||||||||||||||||||
『基礎教育』部門に相当する科目の中で特に,数学および情報系の科目に関しての基礎知識を修得しておくことが望ましい.具体的な科目名と必要知識を以下に列挙する.<BR> 1)線形代数学I(特に,連立1次方程式の理論を含めた行列演算)<BR> 2)微分積分学及び演習(特に,微分・積分の意味,テイラー級数展開など)<BR> 3)微分方程式I(特に,常微分方程式)<BR> 4)情報処理及び実習(Windows操作法に関する計算機リテラシー)<BR>「機械システム工学卒業論文」では機械工学の基礎・応用知識に加え,数値データ処理やグラフ作図,そしてプログラミングの能力が場合に応じて必要になる.卒業論文を履修する前提として,本科目の単位を取得することが望ましい. | ||||||||||||||||||||||
[評価方法・評価基準] | ||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||
[教科書] | ||||||||||||||||||||||
[参考書] | ||||||||||||||||||||||
[講義項目] | ||||||||||||||||||||||
1.「数値表現と各種数値計算誤差(その1)」<BR> ☆整数表現と浮動小数点表現, ★EXCELを利用した数値計算実習1<BR> 2.「数値表現と各種数値計算誤差(その2)」<BR> ☆数値計算誤差の種類と対策, ★EXCELを利用した数値計算実習2<BR> 3.「非線形方程式の近似解法(その1)」<BR> ☆反復解法と解の収束, ★EXCELを利用した数値計算実習3<BR> 4.「非線形方程式の近似解法(その2)」<BR> ☆二分法及びニュートン法, ★EXCELを利用した数値計算実習4<BR> 5.「常微分方程式の初期値問題(その1)」<BR> ☆常微分方程式と初期値問題, ★MATHEMATICAを利用した数値計算実習1<BR> 6.「常微分方程式の初期値問題(その2)」<BR> ☆オイラー法,修正オイラー法,★MATHEMATICAを利用した数値計算実習2<BR> 7.「常微分方程式の初期値問題(その3)」<BR> ☆ルンゲ・クッタ法と多段法, ★MATHEMATICAを利用した数値計算実習3<BR> 8.「中間総括評価・まとめ」<BR> 9.「連立一次方程式の数値解法と行列演算(その1)」<BR> ☆基本行列変形とガウス消去法,★MATHEMATICAを利用した数値計算実習4<BR>10.「連立一次方程式の数値解法と行列演算(その2)」<BR> ☆LU分解法, ★C言語を利用した数値計算実習1<BR>11.「連立一次方程式の数値解法と行列演算(その3)」<BR> ☆行列式と逆行列演算への適用,★C言語を利用した数値計算実習2<BR>12.「最小2乗法による離散データの関数近似(その1)」<BR> ☆離散データの関数近似, ★C言語を利用した数値計算実習3<BR>13.「最小2乗法による離散データの関数近似(その2)」<BR> ☆線形関数による最小2乗近似,★C言語を利用した数値計算実習4<BR>14.「最小2乗法による離散データの関数近似(その2)」<BR> ☆線形関数による最小2乗近似,★C言語を利用した数値計算実習5<BR>15.「期末総括評価・まとめ」<BR>☆は講義項目,★は実習項目(実習項目については,状況に応じて適宜変更を加える)をそれぞれ示す. | ||||||||||||||||||||||
[教育方法] | ||||||||||||||||||||||
1)数式に頼った抽象的表現を避け,できるだけ具体例を挙げて数値計算法を説明するように努める.<BR>2)講義項目毎にレポートを課すことにより,具体的演習課題にふれ,理解を助ける.<BR>3)情報処理教室を利用した数値計算実習を講義と平行して行い,プログラミングと実際の数値計算を体験することで,数値計算アルゴリズムの理解を深める. | ||||||||||||||||||||||
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応] | ||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||
[その他] | ||||||||||||||||||||||
●オフィスアワー: 講義終了後または月曜日第V限<BR>●JABEEプログラムの学習・教育目標との対応<BR> ☆JABEE共通基準の学習・教育目標:<BR> 基準1-(1)-(c)「数学,自然科学及び情報技術に関する知識とそれらを問題解決に応用できる能力」⇒主体的対応(◎)<BR> ☆機械システム工学科機械デザインコースの学習・教育目標:<BR> 基準(B)「機械工学と自然科学」⇒主体的対応(◎)<BR> ☆関係するJABEE要件の学習時間<BR> 共通基準「数学,自然科学及び情報技術」に関する学習時間⇒33.75時間 |