Mathematics and Numerical Computing
| Numbering Code | G-LAS12 80038 SE76 | Year/Term | 2022 ・ Second semester | |
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| Number of Credits | 1.5 | Course Type | Seminar | |
| Target Year | Graduate students | Target Student | For science students | |
| Language | English | Day/Period | Tue.4 | |
| Instructor name |
OOSHIMA MASAHIRO (Graduate School of Engineering Professor) SOTOWA KENICHIRO (Graduate School of Engineering Professor) |
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| Outline and Purpose of the Course | 化学・化学工学で遭遇する典型的な数値計算問題を対象として、科学技術プログラミングソフト（Python）を使って解く手法を講述する。演習問題として、化学・化学工学の計算問題を使うが、最後は、受講者が研究課題で数値計算が必要な課題を持ち寄り、各自PythonとExcelを使って解を求めると共に、その解の持つ意味について全員で議論する。これらの演習を通して、プログラミング技法とその研究における活用法を習得する。 | |||
| Course Goals | パイソン（Python）のプログラミングコードが理解でき、かつ、最低限のプログラミングができるようにする。数値計算法のいくつかを学び、自ら設定した問題に対してプログラミング、計算、解析する能力を習得する。 | |||
| Schedule and Contents |
・入門Python（１） 括弧内は回数 パイソン（Python）のスタートアップ簡単な四則演算 ファイルの作成と起動 条件文の書き方ループ文の作り方を習得する。 ・代数計算を解く（２） 線形・非線形代数方程式を解く数値計算手法として、Newton法・Secant法を学習 する。 ・常微分方程式を解く（２） 線形・非線形の常微分方程式を解く。一つの方程式から始め、連立の常微分方程 式までをカバーする。数値計算手法としては、オイラーやＲＫＧ法を学習する。 ・データを解析する（４） 実験データから回帰曲線の導出とスペクトルデータの解析を行う。 数値計算手法 としては、 最小２乗法、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）法を学習する。近赤外スペク トルやプラントデータなどを対象にその解析法を学ぶ。 ・研究課題と数値計算問題（２） 研究上で数値計算している、あるいは数値計算したいと思っている課題を各自で 設定し、モデリング、プログラミング、解の導出を行い、得られた結果の持つ意味 を議論する。 |
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| Evaluation Methods and Policy | 出席と課題提出 | |||
| Course Requirements | None | |||
| Study outside of Class (preparation and review) | 適宜、宿題・課題を出す | |||
| Textbooks | Textbooks/References | 教員が準備するＨａｎｄｏｕｔ | ||
