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＞

シミュレーションは自然現象、社会現象、経済経営問題の予測・解明など様々な目的で、問題解法のモデルに基づいて行われます。授業ではシミュレーションの基礎知識を学び、単純なモデルを用いてシミュレーションを実施します。得られた結果を考察して、シミュレーションの役割について理解を深めます。

具体的な達成目標
様々な確率変数の生成方法、シミュレーションデータの統計学的解析方法、シミュレーション実施と課題レポートの提出

前提知識
微積分、確率統計の基礎、C言語又はVBA プログラミング

＜授業計画及び準備学習＞

１．システマティック法とモンテカルロ法
２．一様分布の確率変数と検定方法
３．任意分布の確率変数の発生方法、棄却法、合成法
４．合成法の具体例
５．モンテカルロ法の一般原理
６．Buffonの針の実験
７．ベルヌーイ試行と幾何分布の確率変数、応用例
８．2項分布と超幾何分布の確率変数、応用例
９．正規分布の確率変数、Box-Mullerの方法、中心極限定理の応用
10．ポアッソン過程
11．ポアッソン分布の確率変数
12．1次元と2次元のランダムウォーク、ピアソンの問題2次元と3次元
13．雑誌販売問題のシミュレーション
14．待ち行列モデルのシミュレーション
15．学習成果の確認（期末試験）

準備学習
1. 乱数生成関数、点と線の作図　2. 疑似乱数　3. 直接法と棄却法
4. 合成法　5.モンテカルロ法の原理　6. Buffonの針の実験
7. ベルヌーイ分布と幾何分布　8. 二項分布、超幾何分布　
9. 正規分布、中心極限定理　10. ポアッソン過程　11. ポアッソン過程
とポアッソン分布　12. ランダムウォーク　13. 雑誌販売モデル　
14. 待ち行列モデル　15. 総復習

＜成績評価方法及び水準＞

自作の課題レポートを提出してください。レポート50点、試験50点の合計が60点以上で合格です。

欠席・遅刻のないように。

＜教科書＞

資料を配布します。

＜オフィスアワー＞

火曜日 ３時限
場所：A-1475 情報処理研究室
飛松 (ct10519 [at] ns.kogakuin.ac.jp) まで連絡してください。

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