2009年度工学院大学大学院・情報学専攻

数値シミュレーション特論(Numerical Simulation)[2210]


2単位
飛松 敬二郎 准教授  
[ 教員業績  JP  EN ]

最終更新日 : 2009/12/01

<授業のねらい及び具体的な達成目標>
モンテカルロ法の基礎となる乱数やモンテカルロ法の一般的原理について解説する。
そのあとで数値解析又は数値シミュレーションの例を紹介する。

【達成目標】
以下の項目についての理解
1.擬似乱数の発生方法とその性質
2. 任意分布の乱数発生方法
3.モンテカルロ法の原理と計算精度を高める一般的手法

<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

<成績評価方法及び水準>
レポートにより評価する。60点以上で合格である。
ただし授業に出席することが前提である。欠席が1/3を超える場合は
例外なく不合格とする。

<教科書>
資料を配布する

<参考書>
「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

 

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