数値シミュレーション特論（Numerical Simulation）[2207]

＜授業のねらい＞

まず、モンテカルロ法の基礎を学習する。それから数値解析並びに数値シミュレーションへの応用例を紹介したい。基礎的な部分を理解してもらった後で課題を出す。この授業自体は講義だけの内容となるが、課題として与えられるものはUNIX上のプログラミングであり、受講者はそれを授業外の時間に行うことにより体験的に理解を深めることができる。実際に計算機上でプログラムを作成して、得られた結果からレポートを提出してもらうため、やや負担が重いかもしれないが、ある程度UNIX上のプログラミングに慣れないと課題は達成できない。それらを使えるようになりたいと考える大学院生にとっては有益であろう。

＜授業計画＞

(1) モンテカルロ法とは
(2) モンテカルロ法の基礎
(2-1) 乱数の発生方法
(2-2) 任意分布の乱数発生法
(2-3) モンテカルロ法の一般原理
(3) モンテカルロ法と数値解析
(3-1) 多変数問題
(3-2) 数値積分
(3-3) 境界値問題
(4) モンテカルロ法のシミュレーションへの応用例

＜教科書＞

「モンテカルロ法とシミュレーション　電子計算機の確率論的応用」津田孝夫著，培風館

このページの著作権は学校法人工学院大学が有しています。 Copyright(c)2006 Kogakuin University. All Rights Reserved.