プログラミング応用実習Ｂ

Exercise of Programming Application B４５

9974346

74SIPRO202

石垣　綾、鈴木　知道

Tomomichi Suzuki, Aya Ishigaki, Kiyofumi Sato

2026年度後期

2026年度

②Second semester

金曜4限、金曜5限

Friday 4th/5th period

創域理工学部　経営システム工学科

Department of Industrial and Systems Engineering, Faculty of Science and Technology

1.00単位

実習

On-site practical training

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

本授業では、１・２年次で扱う数学（微分積分、線形代数、確率統計等）について、実際の適用事例とそのための数値計算方法を学習する。プログラミングによる数値計算は、行列を伴う大規模計算、繰り返し計算及びその他の複雑な計算（特殊関数など）に対して、非常に有用である。

本授業では、これまで学んだ数学の知識を用い、数値計算を伴う問題に対してプログラミングを行い、解を導出する能力を修得することを目的とする。
これは、本学科のディプロマ・ポリシー「修得した専門知識や教養をもとに、自ら課題を発見し、解決する能力」に該当する科目である。

本授業においては、これまで学んだ数学の知識を再確認し、数値計算を伴う問題に対してプログラミングができ、かつ分析結果を含めた意味について解釈できるようになることを目標とする。

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

１年次の数学系科目及びプログラミング基礎実習A、Bが既履修であることが望ましい。また、受講時は必ず各自のPCのバッテリーをフル充電しておくこと。

課題に対する作文　Essay／実習　Practical learning

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[準備学習]
実習課題は 1 年次および 2 年次の数学系の科目で扱った内容と関係の深いものである。受講者にとって未知であると想定される事柄については実習課題の内容の説明とともに解説を行なうが、既知であると想定される事柄について実習の中で復習を行なうことはしない。そのため、扱う内容に関する数学的知識は実習の前に復習しておくことが不可欠である。特に、数式の意味や計算方法について十分に確認・整理しておくとよい。

[復習]
実習課題と関係するレポート課題を課す。レポート課題を解く際には、ただその瞬間にプログラムを書くことができればそれでよいというものではない。後日、似たようなプログラムを書く必要が出てきたときにサッとプログラムを書けるようにならなければならない。そのためには背景となる理論や実装したアルゴリズムについて理解を深めつつ丁寧にレポートを書くことを強く勧める。

すべての実習に出席していることを前提として、試験の成績とレポートの成績から総合的に評価する。

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

プログラミング言語に関する参考書は特に指定しない。各自でわかりやすいウェブページを参照するとよい。ここでは、数値計算 (や関連する話題) に関する参考書を示す。
数値計算全般
[1] 杉原正顯, 室田一雄: 数値計算法の数理, 岩波書店, 1994.
[2] 戸川隼人: 数値計算法演習, コロナ社, 1988.
[3] 森正武: 数値解析, 共立出版, 2002.
[4] 山本哲朗: 数値解析入門, サイエンス社, 2003.

数値線形代数
[5] 杉原正顯, 室田一雄: 線形計算の数理, 岩波書店, 2009.

擬似乱数
[6] 伏見正則: 乱数, 東京大学出版会, 1989.

最適化
[7] 久野誉人, 繁野麻衣子, 後藤順哉: IT Text 数理最適化, オーム社, 2012.
[8] 福島雅夫: 新版 数理計画入門, 朝倉書店, 2011.
[9] 寒野善博, 土谷隆: 最適化と変分法, 丸善出版, 2014.

プログラミング応用実習Ａの内容に対する応用課題を含めた演習を実施する。

1.　ガイダンス：実習の進め方や実習課題に取り組む上での心構えについて説明する.
2.　復習：主にプログラミング応用実習Ａ相当のレベルの課題を行う。
3-5.　実習 (確率統計)：確率統計と関連する課題を解くためのプログラムを実装する.
6-8.　実習 (微分積分)：微分積分と関連する課題を解くためのプログラムを実装する.
9-11. 実習 (線形代数)：線形代数と関連する課題を解くためのプログラムを実装する.
12-13. 総括：これまでの実習の内容について復習を行う.
14-15. 理解度の確認：これまでの実習の内容について理解度を確認するための試験を行う.

なお, 実習 (確率統計), 実習 (微分積分), 実習 (線形代数）の順序は変更する可能性がある．

※すべての授業を対面で実施する

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Microsoft Excel

進捗具合により授業内容が多少前後することがある。

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