理工学部Faculty of Science and Engineering
SSS200XF（社会・安全システム科学 / Social/Safety system science 200）シミュレーションSimulation
五島 洋行Hiroyuki GOTO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | H6530 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 金3/Fri.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
経営システム工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
This class is designed to nurture abilities to solve large-scale and/or complex problems with computational approaches. In analyzing natural and/or social phenomena, we often come across hard problems to solve analytically. Simulations would be effective to handle these instances, for which attendees are expected to acquire basic and advanced skills to manipulate them.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
自然現象・社会科学的現象を再現したり解析したりする上で，シミュレーションがいかに有効かを学ぶ．解析的に結果を導くことが容易でない，大規模かつ複雑な問題をシミュレーションによって解決するための能力を身に付ける．
到達目標Goal
１．MATLABの基本操作とプログラム作成が行える
２．期待や予想と異なる結果が出た場合に，プログラムの誤りによるものか，モデルや定式化の問題なのかなど，問題の切り分けと解決が適切に行える
３．計算結果を出すだけでなく，その結果をもって適切な意思決定につなげられる
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
各テーマにつき，概念や理論，実装方法などを説明した後，PCを用いて実習を行う．演習には，数値解析用ソフトウェアMATLABを用いる．
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回：MATLABの基本操作
MATLABの使い方を説明したのち，ベクトルや行列などの計算を行う
第2回：関数の作成と利用
図の描画，自作関数やスクリプトの作成と使用方法を学ぶ
第3回：条件判定と反復処理
for文やif文を用いた基本的な条件判定や反復処理について学んだのち，これらを用いない効率的な処理方法を学ぶ
第4回：乱数の生成１
一様分布，正規分布，二項分布，指数分布など，よく知られた確率分布に従う乱数を生成する
第5回：乱数の生成２
様々な確率分布に従う乱数の性質を調べる
第6回：ランダムウォーク
ランダムウォークを例題に，２時点の位置関係がランダムに決まる事象を解析する
第7回：ライフゲーム
ライフゲームを例題に，事象が離散的に変化するモデルの数値的解法について学ぶ
第8回：モンテカルロ法
解析的な値を求めることが困難な定積分の値を，乱数によって近似値を求める
第9回：常微分方程式
質点の運動を例題に，常微分方程式の数値的解法について学ぶ
第10回：偏微分方程式
物質の温度分布を例題に，偏微分方程式の数値的解法について学ぶ
第11回：在庫・発注シミュレータ（１）
発注点法の在庫シミュレータを作成する
第12回：在庫・発注シミュレータ（２）
定期発注法の在庫シミュレータを作成する
第13回：待ち行列（１）
M/M/1システムの待ち行列を時間駆動型で記述し，解析する
第14回：待ち行列（２）
M/M/1システムの待ち行列を事象駆動型で記述し，解析する
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
・本授業の準備・学習時間は，各4時間を標準とする．
・物理学，特に力学の基礎を理解していることが望ましい．
テキスト（教科書）Textbooks
授業支援システム上から教材を配布する．
参考書References
指定しない．
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点20%，提出課題50%，期末レポート30%の３項目で評価する．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
今年度は特になし．
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
PC教室にあるデスクトップPCを利用するが，貸与ノートPCを持参しても良い．ただしMATLABが使用できる状態にしておくこと．
その他の重要事項Others
経営コンサルティング・情報システムの開発経験から，実際の現場で使えるシステムとして組み込むための考え方や工夫にも言及する．