【授業の目的】
データ解析の基礎的手法を学ぶ
調査、実験、分析等から得られる大量のデータの中から自然科学の法則性を見出すためには、データを適切に処理し解析する手法を身につけることが必要となる。ここでは、まず実験式の作成方法と方程式の解法を学び、更に微分方程式によって記述される数学モデルの基礎的な解析手法について演習を行う。またコンピュータシミュレーションへの応用についても学習する。
【授業の到達目標】
（1）データ解析の手法を学び、自然科学の法則性を発見できるようになる。【知識・理解】
（2）解析学など数学を道具として使うことができるようになる。【技能】
【授業概要（キーワード）】
データ処理、データ解析、モデリング、学生参加型授業
【科目の位置付け】
エコサイエンスコースのディプロマ・ポリシーのうち，「調査や実験で得た結果を客観的に分析し，論理的に考察を加える能力や手法」を習得するための科目です。調査や実験で得た結果を客観的に分析し、論理的に考察を加える能力や手法を身に付けます。公務員試験問題等にも幅広く対応します。
【SDGs（持続可能な開発目標）】
07.エネルギーをみんなにそしてクリーンに
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
13.気候変動に具体的な対策を
【授業計画】
・授業の方法
主として面接授業となります．講義形式で各単元ごとにレポートを課します．数学モデルの作成では学生からの要望・提案を積極的に採用します．最終回に期末試験．
・日程
以下の内容で、各単元１～３回の演習を行う。
１．実験式の作成方法 （第1週～3週）
1)補間法 2)近似法
２．方程式の数値解法 （第4週～6週）
1)連立一次方程式の解法 2)代数方程式の解法
３．微分と積分 （第7～8週）
1)微分法と積分法 2)積分による求積法
４．微分方程式の解法 （第9週～11週）
1)変数分離形 2)線型１階常微分方程式 3)線型２階常微分方程式
５．微分方程式の数値解法 （第12週～13週）
1)テーラー級数 2)オイラー法
3)ルンゲ・クッタ法 4)差分法
６．コンピュータシミュレーションへの応用 （第14週）
７．期末試験・演習のまとめ （第15週）
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
添え字を多々使用するため、視力の低い学生は講義室の前方で受講すること．
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
参考書を読み、1、2年次に学習した内容についてはよく復習すること．
レポート課題の他、実際にExcel等でデータ処理を行ってみること．
【成績の評価】
・基準
データを適切に処理できる手法を身につけていることを基準とします．
・方法
演習への取り組み（約30％）、レポート（約40％）、期末試験（約30％）を総合的に判定する。
【テキスト・参考書】
テキスト：「Excelによる数値計算法」 趙華安 共立出版
参考書：「微分方程式で数学モデルを作ろう」 垣田高夫ら 共訳，日本評論社
【その他】
・学生へのメッセージ
「数学」といっても難しく考えることはありません．自然科学をより深く理解するための「言葉」を学ぶつもりで積極的に参加して下さい．他コース学生も歓迎です． 微分・積分についてよく復習しておいてください．
・オフィス・アワー
・月曜日、金曜日の16：00～17：00（予約があれば他の時間でも可）
・メールアドレス：kajihara@tds1.tr.yamagata-u.ac.jp
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