科目名
(英語名) |
__科目名__
(__科目名(英語)__) |
| 担当教員 |
西村 まどか |
| 開講時期 |
__開講時期__ |
| 科目ナンバー |
__科目ナンバー__ |
| 授業コード |
1459 |
| 単位 |
__単位__ |
| 授業概要 |
プログラミングに誤りのないことが判定できるようになるための数学の素養を学ぶ |
| 到達目標 |
手を動かしたりプログラミングで出力される内容を追いかけることができるようになる |
| スキルの育成方法 |
数学的な証明方法を身につけることにより、批判的思考力、論理的思考力、課題発見力、問題解決力を身につける |
| 授業計画 |
| 回 | 授業内容 | 事前事後学修内容・所要時間 |
|---|
| 1 | 離散 Fourier 解析 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 2 | 二次形式 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 3 | 主軸変換 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 4 | ウェーブレット解析 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 5 | 音響工学入門 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 6 | Laplace 変換 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
| 7 | まとめと解説 | [事後] 課題作成(ノートのまとめと証明問題への取り組み) (2 時間) |
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受講者の事前知識と進度により適宜変更する。
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| 成績評価基準 |
授業態度 20%, 電子レポート提出 40%, 内容発表 40% |
| 前提科目 |
数学, 統計学, データ分析入門, 経営工学 |
| 後継科目 |
機械学習, 応用数学d |
| 教科書 |
これならわかる応用数学, 金谷健一, 共立出版, https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320017382 |
| 参考書 |
\n「音」の解析, 君島, 工学社, https://www.kohgakusha.co.jp/books/detail/978-4-7775-2142-5 |
| その他・注意事項 |
計算機持参は必須ではないが、自力で解けない場合に、プログラミングの力を借りる場合があるだろう。そのために機械学習等で学んだ知識でフォローできるように講義を作っている。提出物を全て出すことが単位の取得条件となっている。最終回の課題提出も必須。
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