理工学部Faculty of Science and Engineering
BSP100XF(初年次教育、学部導入教育及びリテラシー教育 / Basic study practice 100)数理技法Mathematical Models
礒島 伸、田村 信幸Shin ISOJIMA, Nobuyuki TAMURA
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 | H6785 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 月3/Mon.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)
Learn the various mathematical techniques necessary to analyze and understand actual phenomena and data.
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
実際の現象やデータを解析し、理解するのに必要なさまざまな数理技法を学ぶ。
到達目標Goal
世の中の現象や現実のデータに直面する際に、数理的な視点からとらえることができる数理的な思考方法の獲得を目標とする。
1) 確率モデルにより表現される現象の基本と、その解析法を理解する。
2) 微分方程式モデルにより表現される現象の基本と、その解析法を理解する。
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. )
全体を2期に分けて第1期を田村、第2期を礒島が担当する。
講義形式が主体であり、一部、実習を行う回がある。
学習支援システムを通して課題の出題とフィードバックを行う予定である。
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.)
あり / Yes
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:線型計画法入門
生産計画問題と輸送問題
第2回:生産スケジューリング
フローショップスケジューリングとその解法
第3回:統計的工程管理
管理図による異常検知
第4回:需要予測
自己回帰モデルによる予測
第5回:ゲーム理論
ナッシュ均衡と混合戦略
第6回:故障の木解析1
頂上事象発生確率の算出
第7回:故障の木解析2
ミニマルパスとミニマルカット
第8回:微分方程式入門
変数分離型微分方程式の解法
第9回:モデルの改良
マルサスモデルからロジスティック方程式へ
第10回:演習
モデルと人口データの比較
第11回:連立微分方程式
伝染病のモデル
第12回:連立系の解析
伝染病モデルの解析
第13回:数値解法
基本的な差分法
第14回:演習
伝染病モデルの数値計算
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・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】
高校数学で習ったこと(微積分、数列、確率)を復習しておく。
課題が出題される回では、それに取り組む。
テキスト(教科書)Textbooks
特になし
参考書References
特になし
成績評価の方法と基準Grading criteria
成績評価は、第1期での課題・レポートの評価(50%)と第2期での課題・レポートの評価(50%)を合算して行う。
得点配分については、授業内で各担当教員から説明する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
授業の進度と学生の理解の程度をシンクロさせる。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
一部、貸与ノートパソコンが必要になる回があるので指示に注意すること。