科学技術シミュレーション（Simulation in Science and Technology）[2B21]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

コンピュータの能力が格段に大きくなり、様々な分野でシミュレーションが行われるようになりました。
計算科学の分野ではシミュレーションが主要な研究手法であり、新しい現象を発見したり、現象を理解するための道具となりました。様々な分野のシミュレーションにおいて、実際にその計算を行うには、当然その分野の専門知識が必要です。

この授業ではシミュレーションを行う上で重要な手法であるモンテカルロ法および決定論的予測を行う上で重要な概念であるカオスをテーマとして取り上げます。有名なモンテカルロ法は確率的に生じる様々な事象のシミュレーションに力を発揮するとともに、数値積分にも使われます。カオスの性質は非線形モデルのシミュレーションによって研究されています。
シミュレーションの基礎となる技法や比較的簡単なモデルについての講義を行います。

＜授業計画＞

1. 簡単なシミュレーションの例
2. モンテカルロ法
3. 任意分布の乱数の発生方法
4. 各種分布に従う乱数の発生方法
5. 数値積分
6. 精度を上げるための手法１
7. 精度を上げるための手法２
8. ランダムウォーク
9. 生物個体数の増減モデル
10. 振動現象と位相空間
11. ベクトル場とリミットサイクル
12. ストレンジアトラクタ、ローレンツのモデル
13. フラクタル

＜成績評価方法及び水準＞

レポートと定期試験により評価を行い、60点以上で合格とします。

＜参考書＞

「モンテカルロ法とシミュレーション」津田孝雄、倍風館
「カオスの中の秩序」P.ベルジェ、Y.ポモウ、Ch.ビダル共著、相澤洋二訳、産業図書

＜オフィスアワー＞

火曜午後、A-1475情報処理研究室

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