シラバス参照
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| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
数値解析 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Numerical Analysis | ||
| 科目番号 /Code |
MTH502c MTH502d | ||
| 開講年度 /Academic year |
2026年度 | 開講年次 /Year offered |
3 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 曜限 /Day, Period |
火／Tue 2 | ||
| 科目区分 /Category |
専門科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅰ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
西山 悠 | ||
| 居室 /Office |
西10-207 | ||
| 公開E-mail |
yu.nishiyama@ai.lab.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last update |
2026/03/19 12:01:17 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 主題および達成目標 （2,000文字以内） /Themes and goals （up to 2,000 letters） |
主題：数値解析の範囲は広い．数値計算のいくつかのトピックを学ぶ．英語資料を通して，数学や数値計算の英語を学ぶ． 達成目標：数値計算の理論的な基盤をある程度理解すること． |
|---|---|
| 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） |
線形代数、微分積分学 |
| 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） |
数値計算に関係する科目を履修しておくことが望ましい |
| 教科書等 （1,000文字以内） /Course textbooks and materials （up to 1,000 letters） |
教科書は使用しない予定．スライドを使って解説します． 初回の講義で参考書などを紹介する． |
| 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） |
スライドは英語中心ですが，説明は日本語です． 下記は予定です．変更の際は，随時更新します． 第１回：線形代数の復習1 第２回：線形代数の復習2 第３回：線形代数の復習3 第４回：特異値分解1 第５回：特異値分解2 第６回：行列ノルム1 第７回：行列ノルム2 第８回：連立一次方程式の解法 (ガウスの消去法) 第９回：連立一次方程式の解法 (ガウス-ジョルダンの消去法，ピボットエレメント) 第１０回：行列分解 (LU分解) 第１１回：行列分解 (コレスキー分解, LDL分解) 第１２回：計算量O, o, Ω, ω 第１３回：収束オーダと収束レート 第１４回：Newton法の収束1 第１５回：Newton法の収束2 |
| 対面授業・遠隔授業の別 /Face-to-face or online lecture |
遠隔授業（全回または一部の回） |
| 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 |
|
| 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） |
繰り返し講義録画を視聴することで，映画の伏線回収のように，都度新しい発見，新しい見方，新しい理解を得られる場合があります．理解を深めるために，自分でexampleを作成したり，条件を強めた主張を理解したり，似た概念に帰着させてアナロジーで理解するなどの方法があります．自分の力で多くの資料にあたり，資料を結合させて，勉強・理解すると知識の定着に強力です． |
| 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） |
成績評価方法：レポート，期末試験等による。 評価基準：数値計算の理論的基盤を理解していることを問う問題を出題する予定。回答が論理的であること・理論の内容をひととおり把握していることを最低基準とする。 |
| オフィスアワー：授業相談 （1,000文字以内） /Office hours （up to 1,000 letters） |
授業後のzoom相談，メール相談，対面相談． |
| 学生へのメッセージ （1,000文字以内） /Message for students （up to 1,000 letters） |
世界の多くの人が英語教材を使って学習しているように，英語資料や英語本が充実しています．日本語資料だけでなく英語資料も使って専門を学ぶ習慣をつけましょう． |
| その他 /Others |
西山は数値解析の担当が初年度のため，大きく授業計画が変わる可能性があります． |
| キーワード /Keywords |
数値計算、数値解析 |