2024年度学院等開講科目工学院電気電子系

計算アルゴリズムとプログラミング

開講元: 電気電子系
担当教員: 鈴木裕生 / 青柳貴洋 / 間中孝彰
授業形態: 講義 (対面型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 火5-6 (SL-101(S011)) / 金5-6 (SL-101(S011))
クラス: -
科目コード: EEE.M221
単位数: 200
開講時期: 2024年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年3月17日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

　本講義は，研究開発などで利用されている，数値解析の計算アルゴリズムと，これをコンピュータ上で処理するためのプログラミングを扱う．講義で扱う内容は，具体的な数値解析への応用が可能である．
　本講義のねらいは，電気電子工学や情報通信工学における材料・デバイス・回路・機器などの研究開発に必須な，特性分析，特性予測，構成設計，また動作制御などで利用される数値解析の計算アルゴリズムを学ぶことである．様々な数値解析で利用される，並べ替え，最小二乗法，数値微分・数値積分，連立方程式，非線形方程式，微分方程式などの計算アルゴリズムの原理と特徴を学ぶ．また，変数，演算，配列，関数，分岐や繰返しというプログラムの基本的機能を学び，これらを組み合わせて計算アルゴリズムをプログラミングする手法を学ぶ．数値解析に有用な処理を容易にプログラミング可能なMATLAB言語を利用することで，他の講義，実験，研究などの具体的な数値解析への活用もねらいとする．

到達目標

　本講義を履修することによって次の能力を修得する．
１）数値解析の実行環境となるコンピュータの基本的仕組みを説明できる．
２）プログラムの基本的機能（変数，演算，配列，関数，分岐，繰返し）を説明できる．
３）MATLAB言語によるプログラムの作成と実行およびグラフ作成ができる．
４）同じ処理でも使用するアルゴリズムにより処理速度や機能制限が異なることを説明できる．
５）最小二乗法の原理と計算アルゴリズムを説明でき，これを用いて数値データの解析ができる．
６）数値微分・数値積分，連立方程式，非線形方程式，常微分方程式，偏微分方程式の原理と計算アルゴリズムを説明でき，これを用いて数値解析ができる．

キーワード

計算アルゴリズム，数値解析，数値シミュレーション，プログラミング，MATALB

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)
・電気電子分野の基礎専門力

授業の進め方

授業の前に，課題欄の項目について予習しておくことが必要です．
その補助として，予習問題に取り組んでもらいます．
また，講義内容の復習を兼ねて，演習問題に取り組んでもらいます．

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	イントロダクション	コンピュータの基本構成の理解と数値解析の利用事例の調査．
第2回	変数と演算	MATLAB利用環境の準備．2進数の表現方法と表現範囲の理解．真偽値（論理値）の確認．
第3回	配列と関数	変数と配列の違いの理解．組み込み関数とユーザー関数の違いの理解．
第4回	行列	行列への数値代入方法の理解．プログラミングにおける文字列の取扱法の理解．
第5回	分岐と繰返し	真偽値と関係演算子の関係の理解．論理演算の種類の理解．
第6回	グラフィックス	MATLABにおけるグラフの種類の調査．時系列信号の事例の調査．
第7回	ソーティング	並べ替え手順の理解．
第8回	第1回から第7回までの内容の演習形式による確認	第1回から第7回までの理解度確認と到達度自己評価．
第9回	最小二乗法	実験データの解析事例の調査．実験データ取得における誤差の発生原因の説明．
第10回	数値微分・数値積分	数学における微分と積分の定義の確認．
第11回	連立方程式	手作業による3元連立方程式の求解手順の理解．
第12回	非線形方程式	方程式の求解の意味の確認．コンピュータ計算における誤差の発生原因の説明．
第13回	常微分方程式	微分方程式の求解の意味の確認．物理現象における常微分方程式の事例調査．テイラー展開の確認．
第14回	偏微分方程式	偏微分の意味の確認．物理現象における偏微分方程式の事例調査．マクスウェルの方程式の確認．

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

指定なし
教員の作成した資料を基に講義を行う．

参考書、講義資料等

講義資料は事前にT2SHOLAにアップロードする．

成績評価の方法及び基準

計算アルゴリズムの理解度と，プログラミング手法に関する理解度を評価する．
配点は，講義前半内容に関する演習形式による理解度確認（40%），期末試験（40％），および，演習（20％）．

履修の条件・注意事項

履修条件は特に設けないが，MATLABの使用環境を準備することが望ましい．

連絡先 (メール、電話番号) ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

間中孝彰，manaka.t.aa[at]m.titech.ac.jp
庄司雄哉，shoji[at]ee.e.titech.ac.jp

オフィスアワー

メールで事前予約すること．