学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2520099
科目区分
Course Category
科目名　【日本語】
Course Title		プロセス情報特論2
科目名　【英語】
Course Title		Process Informatics 2
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI126099J
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２期 火曜日 ３時限
Spring2 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)
マクロからミクロスケールのプロセスから構成されるシステム（例えば，環境やエネルギー）を対象に，その操作・設計や評価・解析をおこなうためのモデル化，シミュレーション，最適化に関するシステムズアプローチについて講義をおこない，そのために必要な数理的手法について解説する。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
The lecture will focus on a systems approach to modeling, simulation, and optimization for the operation, design, evaluation, and analysis of systems (e.g., those related to the environment and energy) that consist of macro- and micro-scale processes. It will cover the mathematical methods necessary for understanding these processes.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
システムズアプローチによる様々なシステムのモデル化・評価・解析手法について理解する。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
Gain an understanding of the methods for modeling, evaluating, and analyzing various systems using a systems approach.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1.　ガイダンス
2.　ペトリネットモデル
3.　演習：ペトリネット
4.　プロセスモデルとシミュレーション
5.　ファジイ推論モデル
6.　統計モデル
7.　自己組織化マップと主成分分析
8.　総括と評価
1. Guidance
2. Petrinet model
3. Exercise: Petrinet
4. Process Model and Simulation
5. Fuzzy Inference Model
6. Statistical Models
7. Self-Organizing Maps and Principal Component Analysis
8. Summary
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)