図情報とコンピュータ


重要


講義概要



講義履歴および提出課題


前期


講義室:共通教育棟中棟2F CALL1 および CALL2
No 月日 内容 提出課題  提出締切
1 4/16 ガイダンス
Excelによる最小二乗近似
Excelによる最小二乗近似(追加問題)
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「GC:学生番号:0416」としてください.
    • 簡単な自己紹介.講義を受講した理由とか...
    • Excelによる最小二乗近似(追加問題)の演習問題で,線形近似,2次関数近似,3次関数近似の近似曲線を作成し,それで株価を予想すること.
4/23
2 4/23 Excelによる相関分析
Excelによる自己相関分析
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「GC:学生番号:0423」としてください.
5/7
3 5/7 Excelによる回帰分析・自己回帰分析 5/14
4  5/14 Excelによる判別分析
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:0514」としてください.
5/21
5 5/21 Excelによる移動平均解析
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「GC: 学生番号:0521」としてください.
    • Excelによる移動平均解析の練習問題と演習問題を提出してください.
    • シート1には練習問題を,シート2にはデパートの売り上げの演習問題を,シート3にはボリンジャーバンドの演習問題を作成・入力してください.
    • デパートの売り上げとボリンジャーバンドのもとデータは,実習用のエクセルデータからどうぞ.
5/28
6 5/28 Excelによる気温予測(1)

Excelによる気温予測(2)
6/4
7 6/4 Mathematicaの基礎 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「GC:学生番号:0604」としてください.
  • Mathematicaの基礎の演習問題1から5を提出して下さい.
  • 演習問題6は努力問題とします.できた場合は,レポート提出メールの本文に,演習問題6ができたことを記載して提出してください.
  • 演習問題7は提出しなくてよろしい.
6/11
8 6/11 Mathematicaによる代数計算
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「GC:学生番号:0611」としてください.
6/18
9 6/18 Mathematicaによる微分・積分
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「GC:学生番号:0618」としてください.
    • 演習問題1〜5を提出してください.
    • 演習問題6,7は努力問題とします.
6/25
10 6/25 Mathematicaによるグラフィックス
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,「GC:学生番号:0625」としてください.
    • 演習問題1-4を提出してください.
    • 演習問題5,6は努力問題とします.
7/2
11 7/2 Mathematicaによる2次元アニメーション
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:0702」としてください.
    • Mathematicaによる2次元アニメーションの演習問題をすべて提出して下さい.
    • 努力問題ができた人は,そのことをメールに記載して提出して下さい.
    • 努力問題のでき次第で,さらに加点します.
7/9
12 7/9 Mathematicaによる3次元図形処理
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「GC:学生番号:0709」としてください.
    • Mathematicaによる3次元図形処理の演習問題1〜3,6を提出して下さい.
    • 演習問題4と5は努力問題とします.できた人はメールにその旨記載して提出して下さい.
7/23
7/16 祝日  
13 7/23 授業アンケート
Mathematicaによるサウンド処理
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:0723」としてください.
    • 演習問題問題1.2, 3.2, 4.1は努力問題とします.
 7/30
14 7/30  Mathematicaによるサウンド処理2
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:0730」としてください.
  • 残った時間は,これまでの全てのレポート作成に当ててください.
  • 半年間ありがとうございました.良い夏休みを!
 8/4


後期

講義室:共通教育棟中棟3F SISラボ
No 月日 内容 提出課題  提出締切
 1 10/1  ガイダンス
Mathematicaの基礎
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1001」としてください.
 10/15
   10/8 祝日     
2 10/15 Mathematicaによる代数計算
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1015」としてください.
 10/22
3 10/22 Mathematicaによる線形代数
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1022」としてください.
  • 行列の対角化では,固有ベクトル行列の転置に注意してください.
10/29
4  10/29 Mathematicaによる微分・積分
  • 以下のものを提出してください.提出先はkita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1029」としてください. 
11/5
5 11/5 Mathematicaによる曲線フィット
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1105」としてください.
    • 演習問題をすべて提出してください.
11/12
6 11/12 Mathematicaによるグラフィックス
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1112」としてください.
11/19
7 11/19 演習
  • 以下のものを提出してください.ただし,これらは努力問題ですから,提出しなくても評価にマイナスとはなりません.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1119」としてください.
11/26
8 11/26 Mathematicaによる2次元アニメーション
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1126」としてください.
12/3
9 12/3 Mathematicaによる3次元図形処理
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1203」としてください.
12/10
10 12/10 Mathematicaによる質点力学入門
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1210」としてください.
  • 演習問題を提出してください.
  • 以下は努力問題とします.完成した場合はそのむねメールに追記してください.
    • 演習問題7(もとの6)
    • 演習問題5と6の質点の動きをアニメーションとする.
12/17
11 12/17 Mathematicaによるデータ分析の基礎

授業アンケート
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:1217」としてください.
    • 演習問題すべて.
12/24
12/24 祝日
 12  21/26 演習     
   12/30  冬休み    
   1/7  祝日    
13 1/14 Mathematicaによるサウンド処理
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:0114」としてください.
  • Mathematicaによるサウンド処理の演習問題1.1から4.2を提出してください.
  • ただし,演習問題1.2は実施しなくてよろしい.
 1/21
14 1/21 Mathematicaによるサウンド処理2
  • 以下のものを提出してください.提出先は kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jpで,件名は「 GC:学生番号:0121」としてください.
  • 「さくら,さくら」の楽譜はぐぐってください.
  • 演習問題1.2と2.1は努力問題とします.実施した場合は,その旨メールに記載して提出してください.
  • データ量が大きいとメールで提出できませんので,その場合は画像の出力結果を削除して提出してください.
  • 半年間ありがとうございました.
 1/28
15 1/28  演習  

レポート提出状況


レポート提出方法

レポートの提出先

kita.zujyo@is.nagoya-u.ac.jp

レポート評価の方針


問合せ先(質問等)

kita@is.nagoya-u.ac.jp

講義資料

1 Windowsの基礎(1)
  • Windowsの基本的な操作法です.
2 Windowsの基礎(2)
  • もう一度,Windowsの基本的な操作法です.
3 Wordによる文書作成
  • とりあえず,ワープロがどのくらいできるか確認しましょう.
4 電子メール
  • 電子メールを打つときの作法について述べます.
5 インターネット・ブラウジング インターネットの閲覧方法について紹介します.
エクセル編 1 Excelによる図表作成の基礎 ここから, エクセルです.まずは,図と表を作る基本を確認しましょう.
2 時系列データ 時系列データとは何でしょうか?
3 Excelによる最小二乗近似
  • 最小二乗法で,サンプルデータを近似する方法について述べます.
  • 文系的には,線形回帰というべきか.
4 Excelによる最小二乗近似(追加問題)
  • 最小二乗近似を過信すると失敗する例を示します.
5 Excelによる相関解析
  • 2つのデータの間の関係(相関)を計る方法を説明します.
6 Excelによる自己相関解析
  • 一つのデータの過去についての相関関係を評価して,そのデータの周期性を明らかにします.
7 Excelによる回帰分析・自己回帰分析
  • 回帰分析について説明して,自己回帰分析を実習します.
8 Excelによる階差解析
  • 時系列データの変動を評価します.
9 Excelによる移動平均解析
  • 時系列データの長期的なトレンドを評価する方法を示します.
10 Excelによる判別分析
  • 線形判別について実習します.
11 Excelによる簡単な線形代数
  • 線形代数もエクセルでOK
12 Excelによる気温予測(1)
  • ちょっと,今までと異なるテーマも...
13 Excelによる気温予測(2) 
  • パラメータ設計について.
14 ExcelによるCA
  • ウルフラムのCAをちょっと
マセマティカ編 1 Mathematicaの基礎
  • マセマティカで何ができるかを学びましょう.
2 Mathematicaによる代数計算
  • せっかくなので,身近な数学の問題からチャレンジ
3 Mathematicaによる線形代数
  • 線形代数を解きましょう.
  • 行列とベクトルはリストを使って.
4 Mathematicaによる微分・積分
  • 微分,積分,微分方程式の解法を説明します.
  • 油断しないように.
5 Mathematicaによる曲線フィット
  • 最小二乗近似だけでなく,スプライン関数などについても説明します.
6 Mathematicaによるグラフィックス
  • やっぱり,マセマティカなんだから絵を描かないとね.
7 Mathematicaによる2次元ニメーション
  • 2次元図形の平行移動と回転移動をやってみましょう.
8 Mathematicaによる3次元図形処理
  • 回転体の作成と,アニメーションをやってみましょう.
9 Mathematicaによるグラフ作成
  • グラフを書きましょう.結構使えます.
10 Mathematicaによるサウンド処理
  • 音楽を奏でましょう.
  • でも,場所によっては音が出ないんだよね.
11 Mathematicaによる力学入門

実習用Excelデータ

 
タイトル 内容
講義資料
  • Wordのサンプル文書です.
  • ワープロの練習に用います.
デパートの売上
  • あるデパートの売り上げです.
  • 相関解析と移動平均解析で用います.
日経平均株価
  • 2004年頃の日経平均株価のデータです.
  • 移動平均解析で用います.
地区別降水量
  • 日本各地の年間降水量のデータです.
  • 相関解析で用います.
月別最高気温
  • 東京,ワシントン,マドリード,シドニーの月別最高気温です.
名古屋月別平均気温
  • 名古屋市の1994年から2003年までの月別の平均気温です.
  • 自己相関解析で用います.
東京の気温データ 
  • 気温予測のところで正規乱数の実習で用います.
岐阜市の気温データ(1)
岐阜市の気温データ(2)
自己回帰モデルデータ
  • 自己回帰モデルの実習で使用します.