<理工共通>数学演習I【情報理工学科クラス】

理工学部 - 情報理工学科

SCT118I0

コース情報

担当教員: 五味 靖

単位数: 1

年度: 2024

学期: 春学期

曜限: 木3

形式: 対面授業

レベル: 100

アクティブラーニング: あり

他学部履修: 不可

評価方法

出席状況

0%

授業参加

0%

リアクションペーパー

100%

その他

「リアクションペーパー」は演習課題の提出で「出席状況」の評価も含む。授業内での発表などの「授業参加」も適宜評価することがある。

0%

詳細情報

概要

「数学AI(線型代数)」と「数学BI(微分積分)」の講義内容に対応する演習の授業である。授業は 「線型代数演習」と「微分積分演習」を交互に隔週で行なう。 数学分野において自分で実際に計算することは,諸科学の実験に相当する営みであり,対象に馴染み理解を深めるために必要不可欠である。 この科目は情報理工学科のカリキュラムポリシーの1の後半「現代科学を理解するために共通に必要な基礎学力を講義,演習,実験を中心とした共通科目を通じて,主に1,2年次の間に修得させる」科目に相当し,引続いて学ぶ数学の基礎としてだけでなく,物理学・工学等の理工系のあらゆる科目の基礎として重要である。

目標

「数学AI(線型代数)」「数学BI(微分積分)」の講義内容に対応する演習問題を,自分の手を動かして計算し答案を作成することにより,講義に現れる対象に馴染み,基礎事項の理解を深める。それによって,引続いて学ぶ科目の学修の基盤とするとともに,情報理工学科のディプロマポリシー5に掲げる「情報科学を含むすべての現代科学の理解に不可欠な数学の知識を学び,現代社会の情報技術におけるさまざまな問題を主体的に解決できる能力」を身に着ける。

授業外の学習

数学においては,何度も自分で書き,それを読み直して推敲することにより,概念が意味することをきちんと理解して,正しく使えるようになる。その意味で実技科目である。自分の手を動かして書いたり計算したりする姿勢を厭わないこと。 演習の時間に先立ち,必ず「数学AI(線型代数)」「数学BI(微分積分)」の講義内容の復習(場合によっては予習)をすると共に,事前に提示された演習問題があれば取り組んでおくこと(週50分程度)。 授業時に解答・理解できなかった問題を中心に,内容の復習をすること(週150分程度)。 尚,授業スケジュールの関係上,演習内容が講義より先行する場合があるので,担当教員の注意や指示を良く聞いて,適切な予習復習を心がけること。

所要時間: 200分程度

スケジュール

  1. 初回授業までに履修登録の上,Loyola授業掲示板を確認して,moodleコースに登録すること。 以下は大体の予定: 微分積分演習(1):基本的な微分積分の計算
  2. 線型代数演習(1):ベクトル・平面の方程式
  3. 微分積分演習(2):不等式による評価・ε-δ流の極限の定式化
  4. 線型代数演習(2):行列の演算
  5. 微分積分演習(3):逆三角関数・Eulerの公式・三角関数・指数関数の微積分
  6. 線型代数演習(3):連立一次方程式・正則行列・逆行列
  7. 微分積分演習(4):Taylor展開・級数和の収束と発散
  8. 線型代数演習(4):行列式・余因子展開
  9. 微分積分演習(5):Taylor展開の活用
  10. 線型代数演習(5):数ベクトル空間・1次独立
  11. 微分積分演習(6):積分の基礎・上限・下限
  12. 線型代数演習(6):基底・次元
  13. 微分積分演習(7):広義積分の収束と発散・色々な積分の計算
  14. 線型代数演習(7):固有値・固有ベクトル・ 行列の対角化

教科書

「数学AI(線型代数)」「数学BI(微分積分)」および本授業の中で参考書を適宜紹介する他,数学図書室に演習書を何冊か用意するので,活用してほしい。多くのテキストが出版されているので,図書室・書店等で見比べて自分に合ったものを選ぶと良い。

    参考書

    書籍情報はありません。

    © 2025 上智非公式シラバス. All rights reserved.