応用計算工学特論のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
応用計算工学特論 科目番号
Course number
46CSCOS501
科目名称(英語)
Course title(English)
授業名称
Class name
応用計算工学特論
教員名 藤井 孝藏,松尾 裕一
Instructor Kozo Fujii
開講年度学期 2022年度 後期
Year/Semester Semester 12, 2022
曜日時限 月曜3限
Class hours Monday 12:50-14:20
開講学科
Department
Department of Information and Computer Technology
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
受講者数に応じて講義方式を決定します.例年だと人数が少ないので,夏時期の新型コロナ感染者数が適度の範囲であれば,対面での講義とします.(教室は変更の可能性あり)
概要
Descriptions
実際の授業内容も受講生と相談しながら決めていきますので,まずは第1回のオリエンテーションで相談させてください,

(背景)
    現在,企業においてはコンピュータを利用したさまざまな数値シミュレーションが利用されています.ロケットからスマホの製造まで,数値シミュレーション技術を利用していない「ものづくり」はないでしょう.また,社会生活でも気象,防災,社会経済や災害避難など今や社会システムの維持はシミュレーションに頼っていることは周知の事実です.このような分野は「計算工学」と呼ばれ,製品開発や社会生活において大規模なデータを提供する不可欠な道具になっています.またシミュレーション結果や大量の実験データから「知識」を得るためのデータ処理(いわゆる後処理)では,古くからの手法に加えて最近のデータサイエンス手法や機械学習的なアプローチも増えてきました.このような背景から本講義では,計算することだけでなく,一連の数値シミュレーションプロセスを実際に経験し,実践的な数値シミュレーションに必要な種々の知識を学ぶことを目指します.

(講義内容)
講義では,直感的に理解しやすい流れ現象(流体力学)をイメージしながら,数値シミュレーション手法の基礎的な考え方を実問題に適用することでこの習得を目指します.一般的な物理学の基礎知識は期待しますが,流体力学に関する深い知識が必要というわけではありません.
ただし,具体的な内容については,受講生と相談しながら決めて行く予定です.

Computational engineering mainly with numerical simulations is now an inevitable tool for product design in industries. There are no products that are designed and manufactured without computational analysis. Even predictions of weather, social activities such as finance or public transportation, disaster analysis are all rely on numerical simulations. This research area is called computational engineering (or science). In this class, we experience real process of computer simulations including data analysis. Since all these are strongly associated with the area to be focused, we take fluid dynamics study as a typical tool of computational engineering. However, the approach to learn is a kind of universal and can be applied to to any other research fields.
If time allows, we ask a few prominent researchers to speak out what they do in daily life of researchers.
目的
Objectives
この講義では,計算工学(数値シミュレーション技術)の実利用とデータ分析手法など関連知識の習得を目指します.数値計算手法を実際の数値シミュレーションに利用する際に必要となるプロセスを理解・経験することにより実用に供する計算工学の技術を理解することが目的です.典型的な課題をとりあげ,実践的な例題を利用しながら,シミュレーションの前処理,シミュレーションの実施,そして利用の観点での可視化技術も含めたシミュレーションからの取得データの分析手法とその利用方法までがその対象です.

Learn numerical simulation methods for practical applications, simulation process including pre and post processing. Visualization which is an important part of pre and post processing is also a part of the lectures. With these, we learn pros and cones of numerical simulations.
到達目標
Outcomes
実利用の数値シミュレーションを実際に体験することが目標です.実践することでシミュレーションの利点や欠点をさらに深く知り,必要な計算資源などの知識を得ることが到達目標です.これらを通じて論理的な思考力や創造力を養うこともあわせて修得することで,到達目標の達成となります.

Maste basic skills for numerical simulations. Also accumulate knowledge of nature of numerical simulations, pros and cones. Through learning process of numerical simulations, the class improves rational considetaions, creativity, understanding physics (fluid dynamics and others).
履修上の注意
Course notes prerequisites
机上の空論化を避けるため,具体的な応用例を意識して講義する予定です.絶対ではありませんが,受講に際しては,学部3年の講義「数値計算(情報工学科)」を受講していることが望ましいです.

It is not mandatory, but taking the class “numerical analysis” in third grade of undergraduates is preferable to follow the class.
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
準準備として学部レベルの数値シミュレーションに関する知識を前提とします.絶対ではありませんが,受講に際しては,学部3年の講義「数値計算(情報工学科)」など数値計算法の基礎に関する講義を受講していることが望ましいです.
シミュレーションの実施やデータ処理,可視化などの作業をする上で,PCの利用が必要となります.一からプログラムを書くことは求めませんが,cやFortran言語,そしてPython言語で書かれたプログラムを一定程度理解し,修正するレベルの知識を必要とします.

The class would require basic knowledge of numerical simulation.
It is not mandatory, but taking the class “numerical analysis” in third grade of undergraduates  or similar in other departments is preferable to follow the class.
成績評価方法
Performance grading
policy
授業の中での出す課題などへの対応状況と授業内容の理解度を測るレポートをもとに評価します.試験は実施しません.

Scores are based on the short homework and reports to be announced in the class.
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
参考書・その他資料
Reference and other materials

藤井孝藏,立川智章,「Pythonで学ぶ流体力学の数値計算法」(オーム社)は,学部3年の「数値計算」の講義内容をベースにしたもので,この講義を受講するための基礎をまとめたものです.参考になると思います.特に学部の講義「数値計算」を受けていない受講生は一読してください.

加えて,以下の書籍も参照ください.
藤井孝藏「流体力学の数値計算法」(東大出版会)
藤井孝藏, 他3名「流れのコンピュータグラフィックス」,可視化情報ライブラリー 第5巻, 可視化情報学会編, 朝倉書店.

(註)コンピュータグラフィックスは急激に進歩を遂げており,ハードウェア,ソフトウェアの両面での利用環境も10年前,20年前とは大きく変化しました.上記書籍のコンピュータグラフィックス関連の掲載情報には現状と異なる部分が含まれています.

These books that may be useful. They are all in Japanese. If anyone needs English books, the names of proper books will be announced in the lecture.  Note that there are rapid progress of computer graphics. Some parts of descriptions in the textbook above may be old.  

授業計画
Class plan
例年,講義参加者はそう多くないので,達成すべき目標に対してどのように授業を進めるかは,第1回のオリエンテーションの際に受講生と相談して決める予定です.
また,受講生の数や進捗次第で弾力的に講義の具体的な内容,順番なども変わる可能性が高いです.
講義の進め方や内容が弾力的ですので,下記の項目は必ずしも各回の講義内容とは対応していないことに留意してください.
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1. はじめに.流体シミュレーション技術の実利用の実際と必要な要素技術(格子生成,シミュレーションの実施,可視化を含めた後処理)
Introduction
Study basic elements for computational simulations for engineering problems from their applications to practical engineering problems

2. 前処理プロセス,特に格子生成に関して
Study and learn key issues of pre-processing: geometry definition and grid generations
(may include practices)

3. 実践格子生成
Experience grid generation process

4. シミュレーションの実施と要点
シミュレーションの実践
Simulation process and some important aspects of the solutions -1

5. シミュレーションの実施と要点 その2
境界条件,初期条件などの考え方
Boundary conditions and initial conditions

6. 後処理−1 後処理と可視化の歴史(実例から) 
まず,具体的な後処理の例を学ぶ
History of post processing and flow visualization

7. 可視化の実線経験
Experience flow visualization

8. 後処理−2 可視化を中心とした後処理法
Sophisticated flow visualization and its role

9. 後処理−3 古典的な分析種法
Traditional method of data analysis

10. 後処理−4 データ探査的な手法(データサイエンス手法)
Data exploration and data science
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
-
備考
Remarks
受講生数が多くない状況を想定していますので,受講生のレベルや進展にあわせて授業内容に弾力性を持たせる予定です.この点を了解した上で受講判断をしてください.

This is a new class starting 2019. Therefore, contents of the class might change depending on the level of students’ understanding. Please understand this class will be flexible in both the contents and progress.
994G43A
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