学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2520098
科目区分
Course Category
科目名　【日本語】
Course Title		プロセス情報特論1
科目名　【英語】
Course Title		Process Informatics 1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI126098J
担当教員　【日本語】
Instructor		松田 圭悟 ○
担当教員　【英語】
Instructor		MATSUDA Keigo ○
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春１期 火曜日 ３時限
Spring1 Tue 3
対象学年
Year		１年
1
授業形態
Course style
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
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
自然、生物、社会などの複雑系システムにおける現象を理解するために第一原理に依らず数理的な問題として定式化するモデリングとそのモデル化に必要となるデータ解析について講義おこなう。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
Modeling and data analysis are necessary to formulate mathematical problems without relying on first principles, in order to understand phenomena in complex systems such as those found in nature, biology, and society. These topics will be covered in the lecture.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
数理モデルの基礎と数理モデルを用いたモデリング手法について理解する。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
Gain a fundamental understanding of mathematical models and modeling techniques that utilize them.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
１． ガイダンス
２． 数理モデリングと微分方程式
３． 現象の観察
４． 多変量解析を用いたデータ解析
５． 拡散現象のモデリング
６． 分岐現象のモデリング
７． 数理モデル応用とシミュレーション
８． 総括と評価
1. Guidence
2. Mathematical modeling and differential equations
3. Observation of phenomena
4. Data analysis using multivariate analysis
5. Modeling of diffusion phenomena
6. Modeling of bifurcation phenomena
7. Application of mathematical models and simulation
8. Summary and evaluation
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
特になし
There is no prerequisite for this course.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
レポートにより評価する。
Evaluation will be based on reports.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
必要に応じて紹介する。
To be announced at the guidance.
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
ガイダンス時にアナウンス予定。
To be announced at the guidance.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
ガイダンス時にアナウンス予定。
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)