応用数学Ⅰ (F51A)

学修到達目標	学部までに習った数学の知識を発展させ、ものづくり分野で応用可能な手法を幅広く習得する。身の回りにある種々の課題とそれを解決できそうな数学手法を結びつけられる力をつける。
授業形態及び授業方法	板書・パワポを併用して講義を行う。企業人として経験した成功や失敗の話も適宜含めながら、出席者との双方向のコミュニケーションを重視していく。グループ学習の結果を発表してもらう場も設ける。
準備学習（予習・復習等）の内容・受講のための予備知識	学部までの数学分野科目。必須ではないが、フリーソフトを適宜利用するので計算に利用できるパソコンがあれば望ましい。

第1回	アイスブレイク：講師からは科目の説明と自己紹介をし、出席者からは将来どういう技術や分野で仕事したいのか、1分間程度の自己紹介をしてもらう。
第2回	複数個のデータを線形問題として扱う（行列の代数と応用）
第3回	振動現象を扱う（固有値解析の応用）
第4回	周期性に着目して現象を扱う（フーリエ解析の応用）
第5回	線形代数から自然現象への橋渡し（ベクトル・テンソル・複素数）
第6回	第2回から5回までの復習と補足
第7回	価値を最大・最適化する手法
第8回	商品の設計やデザインで役立つ幾何学手法
第9回	データからの課題解決（確率・統計・AI）I
第10回	データからの課題解決（確率・統計・AI）II
第11回	第7回から10回までの復習と補足
第12回	自然現象全般を扱う解析学I（常微分方程式）
第13回	自然現象全般を扱う解析学II（偏微分方程式）
第14回	グループ学習の発表と講義全体の補足
第15回	グループ学習の発表とレポート課題説明

教科書	広く勉強してもらうため特に指定しない。必要に応じて参考書を紹介する。
参考資料コメント及び資料（技術論文等）
成績評価の方法及び基準	レポート提出とグループ学習発表を課す。平常点（特に積極的に質問や意見を述べること）も考慮する。
質問への対応	気軽にメールで連絡してください。
研究室又は連絡先	akira_takada_scientist@yahoo.co.jp
オフィスアワー
学生へのメッセージ	皆さんがAI時代の社会に出て役立つ数学の考え方を講義します。自分の強みをさらに伸ばせる考え方や手法を学んでください。

2019年 大学院理工学研究科 シラバス - 機械工学専攻