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授業概要
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この講義では、Visual Studio Code開発環境に基づいて，確率統計論・線形代数で学んだ知識を活かし、数値解法による問題解決能力を身につけ、プログラミング技術を習得することを目指す．
具体的には、確率変数，統計分析，行列演算、数値積分の実装など、幅広い数値計算アルゴリズムを扱います。また、C言語のプログラミング言語を使用し、効率的なアルゴリズムの実装方法や、デバッグやエラー処理などのプログラミング技術を習得すること．
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到達すべき
目標
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１．プログラミングの仕様書，デバッグやエラー処理の技術を習得し、品質の高いプログラムの開発ができるようになる．
２．Visual Studio Codeによる，プログラミング開発環境でCプログラムの開発できるようになる．
確率統計論・線形代数で学んだ知識を活かし、数値解法による問題解決能力を身につける．
３．数値計算に必要なプログラミング技術を習得し、効率的かつ正確なアルゴリズムの実装ができるようになる．
４．確率変数，統計分析，行列演算、数値積分の実装方法を理解し、実際の問題に応用できるようになる．
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授業計画と
準備学習
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毎回，資料とプログラムを配布する．
１．VS code 開発環境の構築・プログラミングの手順
２．モンテカルロシミュレーションの基礎（一様分布乱数生成）
３．確率乱数の生成（正規分布・二項分布乱数生成）
４．統計解析のプログラミング
５．関数近似法のプログラミング
６．線形回帰分析のプログラミング
７．非線形回帰分析のプログラミング
８．アルゴリズムの基礎・漸化式
９．非線形方程式の数値解法のプログラミング
１０．非線形方程式の数値解法のプログラミング
１１．構造体・ポインタを用いて行列の構成
１２．連立１次方程式の解法
１３．数値積分のプログラミング
１４．数値積分のプログラミング
１５．ソフトウェアの作成
１６．ソフトウェアの提出
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授業の特色
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学生のアク
ティブ・ラー
ニングを
促す取組
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使用言語
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TA，SA配置
予定
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基盤的能力
専門的能力
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授業時間外
の学習
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成績評価の
方法
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最終提出ソフトウェア 100％
（仕様書： ３０％）
（プログラミング機能： ５０％）
（コメント： ２０％）
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到達度評価
の観点
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95以上: S
80以上: A
70以上: B
60以上: C
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テキスト
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テキスト
(詳細)
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毎回資料を配布します．指定のテキストは，無いです．
しかし，図書館やインターネットを活用してください．
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参考文献
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No
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書籍名
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著者名
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出版社
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出版年
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ISBN/ISSN
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1.
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『C実践プログラミング（第3版）』
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Steve Oualline
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オライリー・ジャパン
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1998
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978-4-900900-64-6
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2.
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『数値計算入門「Ｃ言語版」』
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河村 哲也/桑名 杏奈
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サイエンス社
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2014
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9784781913308
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参考文献
(詳細)
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担当教員実
務経験内容
または実践
的教育内容
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実践的授業
内容等
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備考
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自分のPCにVisual Studio Codeをインストールするのが望ましい．
メモリーが８GB以上搭載されたノートPCがよいと思う．
授業の実施形態：対面授業の予定であるが、変更の場合にはアナウンスする。
講義内容について質問がある場合には，Teamsにより，担当教員やTAに申し出ること．
【連絡先】
[居室]工学部 E406
[メール]slu@gifu-u.ac.jp
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