数値計算法(アルゴリズム論)
Numerical Calculation Method(R Programming)

授業科目区分

専門科目
アクティブ・ラーニング科目です。
ハイブリッド科目(※対面とオンライン併用)
専門科目 情報テクノロジーコース

わくラボの使用について：使用しない
選択科目　2単位　3年次　後期

教職課程(数学)必修

担当教員

小泉真也

研究室のホームページ,SNSなど

NDC

007.64 / 418.1

科目分類コード

1102 01 / 4601 07

オフィスアワー

この科目のキーワード

数値計算, R言語

説明に使用する言語

主として日本語を使用する

使用する教材の言語

日本語で記述された資料を使用する

この科目に必要な日本の文化・事情の知識について

到達目標

問題解決のための手順を多様的に考え、効率的手順を理解する。 プログラミング言語を通じて、数学理論の理解を助ける 。

ディプロマポリシーとの関連性

情報メディア基礎力:情報メディアの技術的および社会的な変化に対応し得る基盤となる知識とスキル, 専門能力:情報メディアの開発とその多面的な活用ができる能力

授業の簡単な概要

数学の問題の「数値的解法」をテーマに、コンピュータを用いて問題を解決するための算法・手順について学習します。手順の理解には、プログラミング言語（R言語）を活用します。

学習内容

  1. 連立一次方程式、非線形方程式
  2. 解析ソフトRの使用法
  3. Rプログラミング－関数定義、グラフ描画、論理演算子、分岐・反復
  4. Rプログラミング－Rソースの作成、行列の演算
  5. Rプログラミング－非線形方程式の解法
  6. 近似・補間①－概要、最小二乗法による近似
  7. 近似・補間②－最小二乗法…詳細
  8. 近似・補間③－補間アルゴリズム
  9. 離散微分・数値積分
  10. 近似・補間④－関数の最適化、高速フーリエ変換
  11. 乱数、確率密度分布、要約統計量
  12. 素数
  13. 微分方程式
  14. 意思決定と最適化（前編）
  15. 意思決定と最適化（後編）
  16. まとめ ※予備スケジュール

授業時間外での学修

講義資料に基づく予復習の時間として４時間：例題は、書き写しではなく、動作の過程を追った読解を求めます。

成績評価の基準と方法

(S)一般論としての数値計算（離散数学）による問題解決の理解、および、データー解析ツールとしてR言語およびその動作環境を高い水準で理解している。
(A)一般論としての数値計算（離散数学）による問題解決の理解、および、データー解析ツールとしてR言語およびその動作環境をおおむね理解している。
(B)データー解析ツールとしてR言語およびその動作環境を利用でき、一般論としての数値計算（離散数学）による問題解決の論理に対する理解の努力が認められる。
(C)データー解析ツールとしてR言語およびその動作環境を利用できる。

達成度評価（評価方法：合計100点）

試験：　　　　　 / 100
レポート：　　　 100 / 100
小テスト(中間テストなど含む): LMS（WEB）上で配布します / 100
小レポート(中間レポートなどを含む): / 100
作品：　　　　　 / 100
ポートフォリオ： / 100
その他：

教科書・テキスト

LMS（WEB）上で配布します

参考図書・参考文献等

■Garrett Grolemund (著)・大橋 真也 (監修)・長尾 高弘 (翻訳)、”RStudioではじめるRプログラミング入門”、オライリージャパン
■堀之内總一・酒井幸吉・榎園茂、”Cによる数値計算法入門(第2版)新装版”、森北出版
■Norman Matloff (著)・大橋真也 (監訳)・木下哲也 (翻訳)、”アート・オブ・Rプログラミング (日本語) ”、オライリージャパン
■他、図書館のRプログラミング、アルゴリズムおよび数値計算法に関する蔵書を複合的に参考にしています。

履修もしくは取得していなければいけない科目

特段の制約は無いが、プログラミング基礎を履修済みであることが望ましい

学習支援

質問は、LMSやメール等で逐次受付けます。レポートに対しては、適宜、改善点を提示します。

授業に関連する実務経験

企業に所属・大学での研究で、ソフトウェア開発の経験あり（C++, Java, Basic系、MASM）。研究分野において5年以上にわたりR言語の活用をテーマに扱っている。

その他この科目を履修するために必要な条件

パス（ディレクトリ／フォルダやファイルの所在）について理解しておくことが望ましい。