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 2021 年度
開講区分 生物資源学部
受講対象学生 共生環境学科・全教育コース
学部(学士課程) : 1年次
選択・必修 必修
教育コース必修
授業科目名 環境系数学
かんきょうけいすうがく
Mathematics for Environmental Physics
単位数 2 単位
ナンバリングコード
BIOR-Envi-2231-005
開放科目 非開放科目    
開講学期

後期

開講時間 金曜日 7, 8時限
授業形態

ハイブリッド授業

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所 生物資源棟211教室

担当教員 坂井 勝(生物資源学研究科)

SAKAI, Masaru

SDGsの目標
連絡事項

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要 自然界・社会で起こる現象を数理モデル化し予測する。
学修の目的 自然現象を予測するために必要な、仮定・モデルの構築・計算・モデルの評価をできる能力を取得する。
学修の到達目標 身近な現象をモデル化し予測することを通して、数学の有用性について学ぶ。その際、簡単な微分方程式を立てて解を求めること、エクセルを使って解を評価することを到達目標とする。
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
 幅広い教養と倫理観、国際感覚を身につけ、豊かな人間性を有している。
 生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有している。
○科学的で論理的な思考を展開することができ、計画的に問題の解決に取り組むことができる。
 豊かなコミュニケーション能力を持ち、他者と協力して行動することができる。
 社会の変化に柔軟かつ自律的に対応し、発展的に生きていくことができる。

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  • ○主体性
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準 出席30%,課題提出70%
授業の方法 講義

授業の特徴

PBL

特色ある教育

Moodleを活用する授業

英語を用いた教育

授業改善の工夫 授業中に説明した課題についてExcelでグラフ化する時間を設け、学生の理解を深める。
教科書
参考書 微分方程式で数学モデルを作ろう(デブィット バージェス・モラグ ボリー著,垣田高夫・大町比佐栄訳,日本評論社)
数学モデル作って楽しく学ぼう 新Excelコンピュータシミュレーション(三井和男,森北出版株式会社)
すぐわかる微分方程式(石村園子,東京図書)
オフィスアワー 月曜日14:00-16:00 575室、要事前連絡
受講要件 授業後半に演習を行うため,ノートパソコンを持参すること。
予め履修が望ましい科目 情報科学基礎
数学基礎
発展科目 環境解析基礎
情報科学応用演習
物質循環解析学
その他

授業計画

MoodleのコースURL https://portal.mie-u.ac.jp/moodle3/course/view.php?id=373
キーワード モデル化、微分、積分、常微分方程式、シミュレーション
Key Word(s) model development, differential calculus, integral calculus, ordinary differential equation, simulation
学修内容 〇変数分離型の常微分方程式を使ったモデル化と解法
第1回 人口増減モデル①(マルサスのモデル)
第2回 人口増減モデル②(ブェアフルストのモデル)
第3回 人口増減モデル③(誤差の計算)
第4回 放射性物質の崩壊
〇線形1階常微分方程式を使ったモデル化と解法
第5回 五大湖の汚染(質量保存則)
第6回 窒素肥料の形態変化①(連鎖反応)
第7回 窒素肥料の形態変化②(感度解析)
第8回 魚の個体群の資源開発
第9回 魚の個体群の資源開発(数値積分・マクロ)
〇線形2階常微分方程式を使ったモデル化と解法
第10回 競争種の増加と減少
第11回 被食者と捕食者の増加と減少(数値解法)
第12回 解析解と数値解の比較
〇モデルの当てはめとパラメータの推定
第13回 直線近似と最小二乗法
第14回 ソルバーを使った最小二乗法
第15回 学習内容の振り返り
事前・事後学修の内容 事前にテキストやMoodleにアップロードした講義資料に目を通し、予習する。
講義後には、内容の復習、及び課題・宿題に取り組む。
事前学修の時間:120分/回    事後学修の時間:120分/回

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