科目番号
教室
登録人数
履修登録方法
対面/遠隔
30
抽選対象
対面授業
開講年度
期間
曜日時限
開講学部等
2020
後学期
金2
理工学研究科情報工学専攻
講義コード
科目名[英文名]
単位数
R01619002
数理モデル論
2
担当教員[ローマ字表記]
岡﨑 威生
授業の形態
講義、演習又は実験
アクティブラーニング
学生が議論する、学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
授業内容と方法
COVID-19対策を講じた上で、対面により実施する。
なお、対策実施が困難な場合や、活動制限レベルが3以上になった場合はZoomによる遠隔実施に変更する。
その際は本シラバスを改訂するので注意すること。
1回目は教室に集まってください。
現象表現のための数理モデルの概念を説明し、社会現象・自然現象・実験等における実例を紹介する。また、モデル化後の解析手法・予測手法についても講義する。受講生をグループに分け、テーマ選出・モデル化・解析・予測の実践をグループディスカッションを交えて行う。
URGCC学習教育目標
達成目標
数理モデルの基本概念を理解し、モデル化と解析を行えるようになる。【情報工学分野の応用力、課題解決のための応用力】
評価基準と評価方法
具体的な事象を数理モデルで表現し、適切なアルゴリズムにより解析する。
個人課題提出2回（70%）とグループ課題提出1回（30%）により評価する。
履修条件
授業計画
１．イントロダクション、数学的準備
２．ベイズの定理
３．数理モデリング
４．モンティホール課題発表と討論
５．モンティホール問題拡張（グループワーク）
６．前半グループ課題発表と討論
７．後半グループ課題発表と討論
８．電車問題
９．ユーロ硬貨問題
１０．問題設定の手順（仮説とデータセット）
１１．前半学生の問題設定発表と討論
１２．後半学生の問題設定発表と討論
１３．前半学生の問題解決発表と討論
１４．後半学生の問題解決発表と討論
１５．数理モデリング総括
2020/10/2
Introduction
2020/10/9
Bayes Theorem
2020/10/16
Modeling, Monty Hole Problem
2020/10/23
Presentation of Report1
2020/10/30
Presentation of Report1
2020/11/6
Expanding Monty Hole Problem (Group work)
2020/11/13
Presentation of Report2
2020/11/20
Presentation of Report2
2020/11/27
Locomotive Problem
2020/12/4
Euro Coin Problem
2020/12/11
Explanation of Problem setting (Hypothesis, Data set)
2020/12/18
Presentation of Problem setting
2021/1/8
Presentation of Problem setting
2020/1/22
Presentation of Applied result
2020/1/28
Presentation of Applied result
Conclusion
事前学習
教科書の該当箇所を読んでおくこと
事後学習
割り当てられた課題を解決し、発表の準備をすること
教科書にかかわる情報
教科書
書名
Think Bayes
ISBN
9781449370787
備考
著者名
Allen B. Downey
出版社
O'REILLY
出版年
2013
NCID
教科書全体備考
参考書にかかわる情報
参考書全体備考
使用言語
英語
メッセージ
オフィスアワー
月曜日8:30-9:30 12:00-13:00
メールアドレス
この項目は教務情報システムにログイン後、表示されます。
URL
ページの先頭へ