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 |
2020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 | ||
| 開講学科・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), contact20@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 updated |
2020/03/23 10:06:39 | 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 /Topic and goals |
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 /Prerequisites |
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 /Recommended prerequisites and preparation |
特になし --- N/A |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
特になし --- N/A |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
本授業は龍野と山﨑が1年交替でそれぞれ担当する。2020年度は山﨑の担当で、内容は以下の通り: 第１回：ガイダンス 第２回：神経科学入門 第３回：ニューロンモデル I 第４回：ニューロンモデル II 第５回：演習 第６回：安定性解析 I 第７回：安定性解析 II 第８回：ネットワークモデル 第９回：記憶と学習 第１０回：教師あり学習と教師なし学習 第１１回：強化学習 第１２回：演習 第１３回：並列シミュレーション I 第１４回：並列シミュレーション II 第１５回：演習 --- This lecture is given by either Tatsuno or Yamazaki every other year. In 2020, Yamazaki will take charge of the lecture with the following contents: 1. Guidance 2. Introduction to neuroscience 3. Neuron model I 4. Neuron model II 5. Exercise 6. Stability analysis I 7. Stability analysis II 8. Network models 9. Learning and memory 10. Supervised and unsupervised learning 11. Reinforcement learning 12. Exercise 13. Parallel simulation I 14. Parallel simulation II 15. Exercise |
| 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） /Preparation and review outside class |
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） /Evaluation and grading |
主にレポート --- Mainly report |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
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 /Message for students |
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 /Keyword(s) |
計算科学, 数値シミュレーション --- Computational Science, Numerical Simulation |