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。 |
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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. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | 複雑系計算論セミナーII-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と指導するスキルを身に着けることを目指す。
特に，複雑系問題を解決する各種の数値的方法を定式化する方法と，得られる時空間データから意味のある情報を抽出する方法を応用するための知識を得る。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | Following the Complex System Computing II-g, 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 intermediate and leading knowledge by the survey and reading of academic materials and presentations and discussions. This course especially helps the students to know and apply the various methods to solve complex system problems and to extract meaningful information from numerical results. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | システムが持つ複雑系現象，非線形現象を解明するために，計算機援用の方法を選定，適用，構築するための素質と，解析データを抽象化するための応用的概念についての理解を深める。
あわせて，研究の遂行，研究結果の整理とまとめ，研究論文の作成，研究発表に関する実践的な能力を得る。
〔計画〕
1. 先端複雑系システムに関する解析方法の整理
2. 解析法に関するテキスト，学術論文の輪読
3. 解析法の比較，適用，構築
4. 解析結果の整理
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，情報の発掘
7. 研究の取りまとめと発表
8. 研究遂行結果の評価 | You can apply the computer associated methods to predict the complex nonlinear phenomena and basic concepts to evaluate numerical results. You can also obtain practical knowledge about the research performance, data analysis, report writing and presentation.
1. Analytical methods of advanced complex systems
2. Text and scientific paper reading about analytical methods
3. Comparison, application and construction of analytical methods
4. Data management
5. Text and scientific paper reading about data management
6. Data extraction, information mining
7. Summary of the research
8. Evaluation of the research |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | |
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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. |
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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. |
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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. |
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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。 |
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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
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。 |
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