| 授業の目的 【日本語】 | | | 流れの複雑化過程，流れが持つ時間的，空間的情報の抽出，流れの予測について，広い知識を得る。 |
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| 授業の目的 【英語】 | | | Some topics about the complex flow development, data mining from the spatio-temporal flow information and the prediction of the flow will be discussed. |
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| 到達目標 【日本語】 | | | 通常の生活環境における流れについて，深い洞察をもって解析してみようとするような知識を身に付ける。この授業により，情報理論の立場から，流れが不安定化する要因や流れが発達するメカニズム，流れの予測が難しい力学的原因，流れがもたらすデータから一定の現象を見出すアプローチについて，説明ができるようになる。 |
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| 到達目標 【英語】 | | | This course helps the participants to obtain the knowledge to investigate the flow around us. It also support to understand the instability of the flow, difficulty of the flow prediction and the informatics found in the flow. |
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| 授業の内容や構成 | | 流体情報がもたらす，実験的，計算的な，膨大なデータの処理，解析を通して，流れの多面的な理解を深める。
流れの非線形性がもたらす効果，分岐現象の基礎，流れに不安定性をもたらす要因について紹介した上で，時系列的データ，空間的データから意味のある情報を取り出すプロセスなどについて論じる。
〔計画〕
1. イントロダクション，流れの特徴
2. エネルギの輸送
3. 非線形現象の発達シナリオ
4. 分岐現象
5. 不安定性の背景
6. データ抽出
7. 時空間情報の処理
8. 総括 | By knowing the analysis of the various experimental and numerical data of the flow, deeper understanding of the flow is obtained. After the introduction of the nonlinear effects, bifurcation and the flow instability, the signal processing of temporal and spatial data is discussed.
1. Introduction. Characteristics of flow
2. Energy transfer
3. Scenario of nonlinear phenomena
4. Bifurcation
5. Factors of instability
6. Data mining
7. Temporal and spatial information processing
8. Summary |
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | | 課題に対するレポートで評価し，合計１００点満点で，６０点以上を合格とする。 | | The qualities of the reports are scored and 60 points out of 100 is required to pass. |
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| 教科書・参考書 | | 必要な教材，資料等を授業中に紹介，配布する。
流体移動現象特論を履修していることが望ましい。 | | Course materials are provided. Referential materials and information are introduced in the class. |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | | 講義の内容の理解を深めるために，自主的な解決が求められる課題を与える。 | | Some reports are requested to check your understanding. |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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