タイトル

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 火7～8 演習 8.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1041220005 マルチメディア処理演習[Seminar in Multimedia Processing] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
末竹　規哲[SUETAKE Noriaki] ー
担当教員[ローマ字表記]
末竹　規哲　[SUETAKE Noriaki], 浦上　直人　[URAKAMI Naohito]
特定科目区分   対象学生   対象年次 3～
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)
授業の目的と概要
シミュレーション技法、多変量解析で学習した様々なモデリング手法の演習を行う。それぞれのテーマに関して、各自が実際にプログラミングを行い、各々の手法の有効性や限界を体験を通して学習し、他の問題等に応用できる創造的思考力を身に付ける。また、企業において研究開発業務の経験のある教員が実社会で役立つプログラミング作法について説明する。
授業の到達目標
多変量解析の種々の手法や自然現象のモデリング方法を理解し、プログラムとして実装する能力を養う。また，これらの方法を，情報科学をはじめとする他の学問分野で積極的に応用することのできる能力を身につける。
授業計画
【全体】
様々な概念、定義、計算手続きに関して配布プリントにて説明を行い、理解度をレポートで確認しながら進行する。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 オリエンテーション 担当教員の紹介、授業の目標と進め方、シラバス説明、成績評価の方法 C言語の復習(学習時間の目安：4時間程度)
第2回 物理モデリングの準備 漸化式の計算、ロジスティックマップ C言語の復習(学習時間の目安：4時間程度)
第3回 オイラー法のプログラミング 簡単な一階微分方程式の解法 微分方程式の復習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第4回 高精度解法のプログラミング 単振動の数値解析、エネルギー保存の検証 力学の復習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第5回 多変数系の数値解析 多変数の非線形微分方程式の解法 線形代数の対角化の復習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第6回 高階微分方程式の数値解析 高階の非線形微分方程式の解法 高階微分方程式の復習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第7回 分子動力学シミュレーション 連成振動の計算 力学の復習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第8回 分子動力学シミュレーション
 		多体系の形成
 		力学の復習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第9回 統計の基礎知識 統計の各種統計量を求めるプログラムの作成 統計の基礎知識についての予習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第10回 線形予測モデルと最小2乗法 線形予測モデルと最小2乗法を実行するプログラムの作成 線形予測モデルと最小2乗法についての予習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第11回 音声信号のスペクトル解析 線形予測モデルを用いた音声の周波数スペクトル解析を行うプログラムの作成 周波数解析についての予習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第12回 音声信号のサウンドスペクトログラム分析 サウンドスペクトログラム分析を行うプログラムの作成 声紋についての予習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第13回 回帰分析と重回帰分析 回帰分析と重回帰分析を行うプログラムの作成 回帰分析と重回帰分析についての予習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第14回 主成分分析と音声信号からの音韻的特徴の抽出１ 主成分分析と音声信号からの音韻的特徴の抽出 主成分分析と音声信号からの音韻的特徴の抽出についての予習とプログラム作成(学習時間の目安：4時間程度)
第15回 主成分分析と音声信号からの音韻的特徴の抽出２ 主成分分析と音声信号からの音韻的特徴の抽出 主成分分析と音声信号からの音韻的特徴の抽出についての復習とプログラム作成(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: 80%　D: --%
成績評価法
小テストとレポートで評価します。
小テスト　30%、レポート　70％
教科書にかかわる情報
備考
配布資料を使用する。
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
キーワード
微分方程式の数値解法、カオス、線形予測、回帰分析、主成分解析
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 質の高い教育をみんなに
(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
末竹：総合研究棟408西、内線5703、nsuetake@yamaguchi-u.ac.jp
浦上：理学部本館333、内線5690、urakami@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
平日9時-17時

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