シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
シミュレーション理工学特論 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced Topics of Simulation in Science and Engineering | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程、博士後期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅱ | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
情報・ネットワーク工学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
龍野 智哉、山﨑 匡 | ||
| 居室 /Office |
西4-608 (龍野), 西4-610 (山﨑) | ||
| 公開E-mail |
tomo.tatsuno@uec.ac.jp (龍野), contact18@numericalbrain.org (山﨑) | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
http://www.im.uec.ac.jp/~tatsuno/lectures/asse/ (龍野), http://numericalbrain.org/lectures (山﨑) | ||
| 更新日 /Last update |
2019/02/28 13:41:35 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
理工学分野においてあらわれる現象を、コンピュータシミュレーションを用いて解析するプロセスを学ぶ。大きく分けてモデリング、離散化・数値解法の選択、 シミュレーション、データ解析のプロセスがあるが、このうちモデリングとデータ解析に重点をおいた解説を行う。 --- This course introduces processes to study some phenomena in science and engineering using computer simulations. Roughly, the processes consist of modeling, choice of discretization and numerical scheme, simulation, and data analysis. This course mainly focuses on modeling and data analysis. |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
数値計算、シミュレーション理工学、シミュレーション理工学基礎論 --- Numerical Calculus, Computer Simulation, Fundamentals of Simulation in Science and Engineering |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
特になし --- N/A |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
特になし --- N/A |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
詳細は変更する可能性があるが、暫定案は以下のとおり: 第１回：ガイダンス・シミュレーション理工学概説 第２回：トピック１．神経回路のモデリング --- ニューロン・シナプス・ネットワーク 第３回：単一ニューロンのダイナミクス --- 力学系・位相応答解析 第４回：ネットワークのダイナミクス --- アトラクタ・記憶・意思決定 第５回：演習 神経回路シミュレーション 第６回：記憶と学習のモデリング --- 教師付き学習・教師無し学習・強化学習 第７回：演習 学習のシミュレーション 第８回：演習 深層学習 第９回：トピック２．カオスとソリトンのモデリング --- 流体方程式の導入 第１０回：ベナール対流 第１１回：カオス(Lorenz)モデルの導入 第１２回：演習 カオスのシミュレーション 第１３回：浅水表面波のモデリング 第１４回：逓減摂動法とソリトン(KdV)方程式 第１５回：演習 ソリトンのシミュレーション --- Tentative schedule is as follows: 1. Guidance; Introduction of Simulation Science and Engineering 2. Introduction to Neural Network Modeling 3. Single Neuron Dynamics 4. Neural Network Dynamics 5. Exercise: Neural Network Simulation 6. Modeling of Learning and Memory 7. Exercise: Simulation of Animal Learning 8. Exercise: Deep Learning 9. Modeling chaos and soliton --- Introduction of fluid equations 10. Benard convection 11. Introduction of chaos (Lorenz) model 12. Exercise: Simulation of chaos 13. Modeling of shallow water wave 14. Reductive perturbation method and soliton (KdV) equation 15. Exercise: Simulation of soliton |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
特になし --- N/A |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
主にレポート --- Mainly report |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
特に定めないので、メールで連絡すること。 --- Contact via email. |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
シミュレーション科学に関する授業として、学域の「シミュレーション理工学」と大学院前期の「シミュレーション理工学基礎論」がある。前者はシミュレーション科学の基礎的な導入を行い、後者はシミュレーション科学で広く用いられる手法の紹介に焦点を当てている。本授業は特論であるため、その手法、特にモデリングとデータ解析の手法が、最先端科学の現場で実際にどのように利用されているかについて講義する。 --- There are two other courses on simulation science: "Computer Simulation" for undergraduate students and "Fundamentals of Simulation in Science and Engineering" for graduate students. The former provides introductory materials on simulation science, whereas the latter mainly focuses on the methods commonly used in this field. This course will focus more on scientific issues. We will learn how the methods, specifically modeling and data analysis methods, are adopted to advance the modern science in two specific research areas. |
| その他 /Others |
講義は日本語で行う。 --- This course is given in Japanese. |
| キーワード /Keywords |
計算科学, 数値シミュレーション --- Computational Science, Numerical Simulation |