学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報学部
時間割コード
Registration Code
1002170
科目区分
Course Category
専門科目(自然情報)関連専門科目(人社,CS)
科目名 【日本語】
Course Title
計算情報学4
科目名 【英語】
Course Title
Computational Informatics 4
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
SIS-11-3048-J
担当教員 【日本語】
Instructor
北 栄輔 ○
担当教員 【英語】
Instructor
KITA Eisuke ○
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋1期 金曜日 4時限
Fall1 Fri 4
対象学年
Year
3年
3
授業形態
Course style
講義
Lecture
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
自然・複雑システム
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
複雑システム解析法Ⅲ:複雑システム系をシミュレーションによって理解する手段として,偏微分方程式の境界値問題を有限要素法によって解くための基礎理論とプログラミングについて学ぶ.
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
Complex Systems Analysis III: We learn the basic theory and the programming to solve boundary value problems of partial differential equations by the finite element method as a means to understand the complex systems by simulation.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
偏微分方程式でモデル化される現象について例を挙げて説明できる.偏微分方程式の境界値問題を連立1次方程式に変換するための有限要素法の理論について理解している.また,連立1次方程式の解法とプログラミングについて理解している.さらには,作成したプログラムを用いて現実的な現象をシミュレーションできる.
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
Students are able to explain an example of phenomena that are described by partial differential equations. They understand the basic theory of the finite-element method as a method by which partial differential equations are transformed into simultaneous linear equations. Moreover, they understand a method and programming to solve the simultaneous linear equations. In addition, using the program, they can simulate a practical phenomenon.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1. 微分方程式と近似解法
2. 微分方程式と変分原理
3. Ritz-Galerkin法
4. 簡単な1次元有限要素モデル
5. 簡単な2次元有限要素モデル
6. 連立1次方程式の数値解法 
7. 有限要素法のプログラミング 
8. 境界要素法
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
解析学と線形代数の基礎を学んでいることが望ましい.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
履修取下制度を採用する. 各章あるいは複数の章の内容に対して課題 (設問) を設ける.それらに対する回答で評価する.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
講義において説明した理論を理解するために課題を与える。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)