情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences
HUI312KA-CS-335(人間情報学 / Human informatics 300)生体情報論Biological Signal Processing
小西 克巳Katsumi KONISHI
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2024 |
授業コードClass code | J0562 |
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 | 月1/Mon.1 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 / Koganei |
教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
配当年次Grade | 3~4 |
単位数Credit(s) | 2 |
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) |
【(情報科学部所属以外の学生向け)「成績優秀者の他学部科目履修制度」の履修登録の流れ】 (1) 受講希望者 (受講検討中の者も含む) は、初回の授業までに「申請フォーム(https://forms.gle/ECvwxVe2NcxmrbTK9)」から履修したい科目を申請してください。 (2) 以下のURLと教育開発支援機構事務局の案内に従って、履修希望の申請を行ってください。 https://www.hoseikyoiku.jp/risyu/index.html (3) 履修取消については、ご自身の所属学部の履修取消期間内に必ず履修取消を行ってください。 【「成績優秀者の他学部科目履修制度」の履修年次】 「配当年次」欄と同じです。 |
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 | |
選択・必修Optional/Compulsory | |
カテゴリー(2022年度以降入学者)Category (2022~) |
専門教育科目 専門科目 コース専門科目 |
カテゴリー(2021年度以前入学者)Category (~2021) | |
カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
The aim of this course is to help students acquire the necessary skills and knowledge of the differential equations. By the end of the course, students should understand the following:
1. linear ordinary differential equations
2. nonlinear differential equations
3. simulation methods for differential equations
4. applications of differential equations
Students will be expected to have completed the required assignments after each class meeting. Your study time will be more than four hours for a class.
Your overall grade in the class will be decided based on the following
Term-end examination: 60%、Short reports : 40%
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
生体の数理モデルを扱う上で必要な微分方程式の基礎と応用をを身につけることを目標とし,線形微分方程式、非線形微分方程式、および、これらの数値シミュレーション手法と、生体における微分方程式で記述可能な数理モデルを理解しながら具体的技法を習得する。
到達目標Goal
線形微分方程式、非線形微分方程式、常微分方程式についてそれぞれの狙い,考え方,応用の違いを説明できる。各技法をプログラミングにより実装して具体的に適用できる。
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. )
基本的な微分方程式の解法につて復習する。次いで,常微分方程式、斉次線形微分方程式、非斉次線形微分方程式、連立線形微分方程式、および、非線形微分方程式の解法と、その性質について学ぶ。応用としてSIRモデル、Hodgkin-Huxleyモデルを学び、理解を深める。数式の理解とともに各手法の振る舞いを数値的に理解することが重要である。このため,計算問題を解くことと合わせて,数値解析を目的としたプログラミング言語MATLABを用いてプログラミング課題に取り組み,計算処理結果を視覚的に表示して理解を深める。
提出されたレポート課題は、授業中の解説によってフィードバックする。
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
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※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[対面/face to face]:ガイダンス
授業の目標,レベル,進め方およびMATLABの使い方の説明
第2回[対面/face to face]:基本的な微分方程式
基本的な微分方程式の復習
第3回[対面/face to face]:微分方程式とシミュレーション
微分方程式の数値解法、シミュレーション
第4回[対面/face to face]:斉次線形微分方程式
斉次線形微分方程式の解法
第5回[対面/face to face]:非斉次線形微分方程式
非斉次線形微分方程式の解法
第6回[対面/face to face]:連立線形微分方程式
連立線形微分方程式の解法
第7回[対面/face to face]:線形微分方程式と安定性
線形微分方程式の安定性解析方法
第8回[対面/face to face]:ARモデルとARXモデル
ARモデルとARXモデルの性質と数値シミュレーション
第9回[対面/face to face]:非線形微分方程式と安定性
非線形微分方程式と基本と安定性解析
第10回[対面/face to face]:McKendrick の SIR モデル
McKendrick の SIR モデルの性質と数値シミュレーション
第11回[対面/face to face]:Hodgkin-Huxleyモデル
Hodgkin-Huxleyモデルの性質と数値シミュレーション
第12回[対面/face to face]:ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの数理モデル
第13回[対面/face to face]:複雑系
複雑系、カオスの性質とシミュレーション
第14回[対面/face to face]:その他の生体における微分方程式
アトピー性皮膚炎などの複雑な微分方程式の紹介
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.)
[1] 微分方程式の復習
[2] 線形代数の基礎(ベクトル,行列)の復習
[3] オンラインマニュアルを用いたMATLABプログラミングの習得
[4] 計算問題やMATLABプログラミングなどの課題への取り組み
[5] 本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき4時間を標準とする。
テキスト(教科書)Textbooks
担当教員が作成した講義資料
参考書References
担当教員が作成した講義資料
成績評価の方法と基準Grading criteria
レポート課題40%,期末試験60%で評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
新規授業のためなし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
電子メールや学内Webサイトへのアクセス等ネットワークを利用。
MATLABプログラミングのための貸与パソコン。