2025年度

2Q

コンピュータ解析

講義

Computational Analysis

A1100356 コンピュータ解析 [S5][連続][対面]

齊藤 亜由子

2.0単位

金曜2限、金曜3限

八王子

15-001 Izumi01、15-003 Izumi02

1 基礎知識の修得  20 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得  80 ％
3 汎用的問題解決力の修得  0 ％
4 道徳的態度と社会性の修得  0 ％

数値計算，画像処理，モデルベース設計の基礎を習得し，例題・簡単な応用問題をMATLABを用いて解くことができる．

線形代数の基本的な事項を理解している．

毎回，講義に続いてMATLABを用いた演習を実施する．
そのねらいは，企業の設計・研究において用いられているMATLABの活用法を学ぶことである．
授業は1回目が遠隔オンデマンド，2〜8回目が対面である．
2回目〜8回目の対面授業は2・3限を連続で行う．
第1回授業：遠隔オンデマンド
第2回授業：6月13日（金）
第3回授業：6月20日（金）
第4回授業：6月27日（金）
第5回授業：7月4日（金）
第6回授業：7月11日（金）
第7回授業：7月18日（金）
第8回授業：7月25日（金）

実習・フィールドワーク

遠隔（オンデマンド）

MATLABが用いられている事例等の予習

1時間

・MATLAB，Simulinkのインストール
・コマンドの入力練習
・MATLAB Onlineの使用方法習得

自己学習形式のオンラインコース「MATLAB 入門」

2時間

対面

・MATLAB，Simulinkのインストール確認
・MATLAB Onlineの使用方法確認
・線形代数の基本事項確認
・MATLABの基本的な事項を学ぶ

宿題：自己学習形式のオンラインコース「MATLAB 入門」「MATLAB による線形代数」
演習：MATLAB Graderを用いた「MATLAB 入門」「MATLAB による線形代数」に関連する演習

3時間

対面

・課題の解説
・デスクトップ環境，ライブスクリプト機能，デバッグ機能
・行列，ベクトル
・MATLABにおける行列の作成と操作

宿題：自己学習形式のオンラインコース「MATLABデスクトップツールとトラブルシューティングスクリプト」「行列の作成と操作」
演習：MATLAB Graderを用いた「MATLABデスクトップツールとトラブルシューティングスクリプト」「行列の作成と操作」に関連する演習

3時間

対面

・課題の解説
・行列・ベクトルを用いた演算
・ラインプロット，散布図，棒グラフ，ヒストグラム
・MATLABでの一般的な可視化

宿題：自己学習形式のオンラインコース「ベクトルと行列による計算」「MATLAB プロットによるデータの探索」
演習：MATLAB Graderを用いた「ベクトルと行列による計算」「MATLAB プロットによるデータの探索」に関連する演習

3時間

対面

・課題の解説
・論理演算
・データのサブセットの検索と抽出
・プログラミング構文（if-else，switch-case，for，whileなど）

宿題：自己学習形式のオンラインコース「データのサブセットの検索と抽出」「プログラミング構文」
演習：MATLAB Graderを用いた「データのサブセットの検索と抽出」「プログラミング構文」に関連する演習

3時間

対面

・課題の解説
・関数ファイル
・ワークスペース
・MATLAB パスと呼び出し
・Tableの処理（データの保存，一部データの抽出，エクスポート）

宿題：自己学習形式のオンラインコース「関数を記述する方法と理由」，「Table」
演習：MATLAB Graderを用いた「関数を記述する方法と理由」，「Table」に関連する演習

3時間

対面

・課題の解説
・特徴量の抽出
・モデルの構築と評価
・画像認識のためのディープラーニング

宿題：自己学習形式のオンラインコース「機械学習入門」「ディープラーニング入門」
演習：MATLAB Graderを用いた「機械学習入門」「ディープラーニング入門」に関連する演習

3時間

対面

・課題の解説
・Simulinkグラフィカル環境（ブロック，パラメータ）
・算術演算子，論理演算子
・離散システム，連続システム
・線形解析
・フィードバック制御とPIDコントローラー
・離散システム，連続システム

宿題：自己学習形式のオンラインコース「Simulinkの基礎」，「Simulink による制御設計入門」
演習：Simulink に関連する演習

3時間

宿題：50％，演習：50％
宿題は各授業回において指定したMATLABオンラインコースである．
オンラインコースの進捗状況を教員に共有することで「宿題提出」とみなし，進捗状況から評価を行う．
ただし，宿題提出期限を過ぎてからの進捗状況共有は評価対象としないため，進捗状況共有は必ず提出期限前に行うこと．
演習はSimulinkを除いたすべての回でMATLAB Graderを用い，100点満点とした採点を行う．
ただし，演習提出期限を過ぎてからの提出は評価対象としないため，演習提出は必ず提出期限前に行うこと．

評価例：宿題の進捗状況が80%，演習の点数が60点の場合，この授業回における課題点は80×0.5+60×0.5=70点．
すべての授業における課題点の平均を最終評価の点数として用いる．

A+（90点以上），A（80点以上），B（70点以上），C（65点以上），D（60点以上），F（60点未満）とし，GradeD以上を合格とする．
全講義日数の3分の1以上（3回以上）欠席した場合は受講放棄と見なし一切の成績評価をしない（F評価）．

オンラインコースの解説は，自己学習形式のオンラインコースから閲覧可能である．
演習の解説は演習提出締切り後の授業回において行う．

指定教科書なし．電子教材またはプリントで配布する．

上坂吉則著，MATLABプログラミング入門[改訂版]，牧野書店 (2011)
小林一行著，最新MATLABハンドブック 第七版: 機械学習・ディープラーニング対応，秀和システム（2020）

齊藤亜由子：八王子キャンパス4号館8階
対面での面会を希望する場合は，事前に連絡をください．
メールでの問い合せも可能です．
st13660@ns.kogakuin.ac.jp

あるツールの使い方に精通していると，他のツールも比較的容易に使いこなすことができます．ここで学習したことを，創造工学セミナーで実際の問題へ応用してほしい．
本授業は履修人数によって2教室に分かれて実施する場合がある．教室のグループ分けは1回目の授業開始前にKU-LMS等を通じて連絡する．

実務家担当科目ではない

機械理工学科

関連する科目でない

Ⅲ2b