学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博前
時間割コード
Registration Code
2520040
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名 【日本語】
Course Title
複雑系計算論セミナーⅠ-h
科目名 【英語】
Course Title
Complex System Computing I-h
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI126040J
担当教員 【日本語】
Instructor
松田 圭悟 ○ 鈴木 泰博 張 賀東
担当教員 【英語】
Instructor
MATSUDA Keigo ○ SUZUKI Yasuhiro ZHANG Hedong
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
対象学年
Year
2年
2
授業形態
Course style
セミナ-
Seminar
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
複雑系科学専攻
必修・選択
Required / Selected
必修


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
このセミナーは,複雑系科学の手法を駆使し,シミュレーションを通して自然や社会などの実世界を情報学の視点から統一的に理解するため計算論的アプローチにについて学ぶことを目的とする。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
This course aims to introduce computational approaches to understanding the real world, including nature and society, from an informatics perspective. It will utilize simulations based on the methods of complex systems science in a unified manner.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
複雑系計算論セミナーI-gに続き,システム論の基礎から自然現象あるいは社会現象をモデル化と計算によって理解することをテーマにして,
文献の調査と講読および発表と討論によって知識を獲得していくスキルを身に着けることを目指す。
特に,システムに関する複雑系問題を解決する各種の数値的方法と,得られる結果のデータから意味のある情報を抽出する方法についての素養を身に付ける。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
Following the Complex System Computing I-c, this course brings up the theme for the understanding of the basis of the systems and natural and social phenomena by modeling and computational approaches and enhances the students' skill to obtain basic knowledge by the survey and reading of academic materials and presentations and discussions. This course especially helps the students to know the various methods to solve complex system problems about the systems and to extract meaningful information from numerical results.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
システムが持つ複雑系現象,非線形現象を,計算機の援用のもとで解析するための方法と,解析データを抽象化するための基本概念を学ぶ。
あわせて,研究の進め方,研究結果の取得と整理,研究成果の文書としての取りまとめ,発表に関する素質を養う。

〔計画〕
1. 解析方法の考え方の整理
2. 解析法に関するテキスト,学術論文の輪読
3. アルゴリズムの構築と計算援用環境の理解
4. 解析データの整理方法の展望
5. データ整理法に関するテキスト,学術論文の輪読
6. データの抽象化,可視化,発掘
7. 研究の取りまとめと発表
8. 研究遂行結果の評価
You can lean the computer associated methods to predict the complex nonlinear phenomena of the systems and basic concepts to evaluate numerical results. You can also obtain basic knowledge about the research performance, data analysis, report writing and presentation.

1. Basic concepts of solving methods of systems
2. Text and academic paper reading about solving method
3. Algorithm and computer associated method
4. Analysis of computational data
5. Text and academic paper reading about data management
6. Data extraction, visualization and mining
7. Summary of research
8. Evaluation of the research
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
プレゼンテーション60%,討論への取り組み40%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 presentations (60%) and the discussions (40%) are scored and 60 points out of 100 points is necessary to pass this course.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
必要に応じて,テキスト,論文を含めた参考資料を紹介,配布する。
Materials including texts and academic papers are introduced and/or provided.
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
文献調査,文献講読,およびプレゼンテーションの準備等の作業を求める。
Some works are necessary, which include bibliographic surveys, academic paper readings and preparation for students' own presentation.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面授業の実施が困難な場合はオンライン授業とする。
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)
オンライン授業の場合、その方法については各指導教員が個別に指示する。