開講年度
開講学部等
2025
理学部
開講学期
曜日時限
授業形態
AL(アクティブ・ラーニング)ポイント
前期
金5~6
講義
時間割番号
科目名[英文名]
使用言語
単位数
1041200016
数値解析[Numerical Analysis]
日本語
2
担当教員(責任)[ローマ字表記]
メディア授業
浦上 直人[URAKAMI Naohito]
ー
担当教員[ローマ字表記]
浦上 直人 [URAKAMI Naohito]
特定科目区分
対象学生
物理・情報科学科所属学生対象
対象年次
3~4
ディプロマ・ポリシーに関わる項目
カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
メディア授業
×
メディア授業とは,メディアを利用して遠隔方式により実施する授業の授業時数が,総授業時数の半数を超える授業をいいます。
メディア授業により取得した単位は,卒業要件として修得すべき単位のうち60単位を超えないものとされています。
授業の目的と概要
理論や実験データの解析において、方程式の解、積分値などを数値的に求める必要がある。本授業では、数値解析における基本的なアルゴリズムを説明する。
授業の到達目標
数値解析の基本的なアルゴリズムに関しての数学的根拠を理解し、プログラムを作成することができる。
授業計画
【全体】
授業では、様々な数値解法に関するアルゴリズムを説明し、その有効性や問題点の解説を行う。また、必要に応じて演習問題やプログラムを作成する。
項目
内容
授業時間外学習
備考
第1回
授業の概要
数値解析に関して
プログラミング言語、および数学基礎の復習。(学習時間の目安:4時間程度)
第2回
誤差
丸め誤差
丸め誤差の影響
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第3回
非線形方程式の解法
二分法
線形反復法
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第4回
非線形方程式の解法
Aitkenのデルタ2乗法
Newton法
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第5回
非線形方程式の解法
多項式
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第6回
連立1次方程式
ガウスの消去法
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第7回
連立1次方程式
LU分解
連立方程式の誤差と悪条件
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第8回
行列式と逆行列
LU分解の応用
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第9回
固有値問題
相似変換
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第10回
固有値問題
ヤコビ法
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第11回
補間法
Lagrange補間
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第12回
補間法
3次スプライン補間1
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第13回
補間法
3次スプライン補間2
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第14回
数値微分
テイラー展開
補間法
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第15回
数値積分
台形則
シンプソン則
授業内容の予習復習、およびe-learning演習問題(学習時間の目安:4時間程度)
第16回
まとめ
期末試験
試験勉強(学習時間の目安:4時間程度)
※AL(アクティブ・ラーニング)欄に関する注
・授業全体で、AL(アクティブ・ラーニング)が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A:グループワーク】、【B:ディスカッション・ディベート】、【C:フィールドワーク(実験・実習、演習を含む)】、【D:プレゼンテーション】
A: --% B: --% C: --% D: --%
成績評価法
e-learning(10%)、レポート(40%)、期末試験(50%)で評価します。ただし、欠格条件は欠席4回以上とします。
教科書にかかわる情報
教科書
書名
Javaで学ぶシミュレーションの基礎
ISBN
4627918615
著者名
峯村吉泰
出版社
森北出版株式会社
出版年
備考
Moodle上に授業に関係する資料を公開します。
参考書にかかわる情報
備考
参考書は使用しない。
メッセージ
C言語などのプログラミングの授業を履修していることが望ましい。
キーワード
非線形方程式、行列、補間法、数値微分、数値積分、微分方程式
持続可能な開発目標(SDGs)
(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
関連科目
履修条件
連絡先
理学部本館333号室
e-mail:urakami@yamaguchi-u.ac.jp
tel:083-933-5690
オフィスアワー
平日9時-17時
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