三重大学ウェブシラバス

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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