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科目の基本情報

開講年度 2017 年度
開講区分 工学研究科(博士前期課程)情報工学専攻
領域 主領域 : C; 副領域 : G
受講対象学生 大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次
選択・必修
授業科目名 パターン情報処理特論
ぱたーんじょうほうしょりとくろん
Pattern information processing
単位数 2 単位
他学部・他研究科からの受講
市民開放授業 市民開放授業ではない
開講学期

前期

開講時間 火曜日 3, 4時限
開講場所 授業時間割表で確認ください。

担当教員 成瀬央(工学研究科情報工学専攻)

Hiroshi NARUSE

学習の目的と方法

授業の概要 パターン情報処理は、計測技術やシステムなどいろいろな分野で用いられている。学部(情報工学科)、大学院博士前期課程(情報工学専攻)では上記分野についての授業がないことから、この授業ではまず、計測誤差、誤差の伝播、誤差の統計的の取り扱い、最小二乗法によるあてはめなどの基本的事項について学習する。またそれを踏まえて、線形・非線形最小二乗法による最適化について学習する。この講義では、自主的な学習が求められます。
学習の目的 偶然誤差と系統誤差、計測誤差とその統計的性質、計測誤差の評価方法と間接測定における誤差の伝播、最小二乗法による最良推定値の求め方などについての知識を得る。
学習の到達目標 以下の内容について知り、さまざまな計測へ応用することができるようになる。
・偶然誤差と系統誤差
・計測誤差とその統計的性質
・計測誤差の評価方法と間接測定における誤差の伝播
・最小二乗法による最良推定値の求め方
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
○ JABEE 関連項目

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  •  倫理観
  •  モチベーション
  • ○主体的学習力
  •  心身の健康に対する意識
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的思考力
  •  課題探求力
  •  問題解決力
  •  批判的思考力
コミュニケーション力
  •  情報受発信力
  •  討論・対話力
  •  指導力・協調性
  •  社会人としての態度
  •  実践外国語力
生きる力
  •  感じる力、考える力、コミュニケーション力を総合した力

授業の方法 講義 演習

授業の特徴

教科書
参考書 ・An introduction to error analysis, John R. Taylor.
・『誤差解析入門』林茂郎・馬場凉,東京化学同人社
・『最小二乗法による実験データ解析』中川徹・小柳義夫,東京大学出版会
成績評価方法と基準 課題レポート提出、試験、プレゼンテーションなど総合的に評価します
オフィスアワー 質問、連絡などについては、電子メール(naruse@pa.info.mie-u.ac.jp)でスケジュールを調整の上情報棟3階成瀬教員室で対応するが、なるべく講義時あるいは終了時にお願いしたい。
受講要件 特になし
予め履修が望ましい科目 学部での線形代数、微分積分、確率統計を履修していることが必須です。
発展科目 特にありません
授業改善への工夫 授業での質問、授業評価アンケートを参考に改善を図ります
その他 英語対応授業である。
本講義では、学部での講義のうち、線形代数(固有値、固有ベクトル、対角化)微分積分(テーラー展開、ベクトル・行列の微分)などのついての十分な理解と計算ができることが必要です。

授業計画

キーワード 偶然誤差と系統誤差、計測誤差とその統計的性質、計測誤差の評価方法と間接測定における誤差の伝播、最小二乗法による最良推定値の求め方
Key Word(s)
学習内容 第1回:講義の概要、進め方の説明
第2回~~第9回:誤差解析の必要性、有効数字、誤差の伝播、偶然誤差の統計的取り扱い、最小二乗法によるあてはめ
第10回~第15回:線形・非線形最小二乗法
受講生の理解度によって、学習内容やスケジュールを変更します。
学習課題(予習・復習) 本講義の基礎となる、線形代数(固有値、固有ベクトル、対角化)、微分積分(テーラー展開、ベクトル・行列の微分、偏微分)などのついては十分復習しておき、それらの計算ができるようにしておくことが求められます。
ナンバリングコード(試行) EN-INAP-5

※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら


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