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Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的：現代社会生活に加え，現在の研究および実務においては，計算機を用いた情報処理に関する知識や能力は必須である。本演習では，まず情報処理に関する基本的な知識，能力，情報リテラシーを学習する。つぎに卒論研究に必要な基礎的な数値計算手法によるプログラム作成やデータ処理の経験を通じて，情報処理、可視化、統計解析等の基礎を習得する。
２．概要：情報化社会におけるセキュリティのあり方や社会的ルール，アルゴリズムの基本的な考え方，数値解析のための基礎的な手法などについて学ぶ。
３．達成目標：以下の知識，能力を身につけること。
・現在の社会における情報とその安全や倫理に関する基礎知識
・基礎的な情報処理と数値計算の手法
・上記手法に基づく解析プログラム作成
・解析結果について整理をし，考察することができること
Google Classroom クラスコード： 52drt6h
[TB54091] 応用情報処理演習Ａ
各自で演習実施に必要な端末を用意する必要がある。
演習で使うソフトウエアを含む受講方法については，授業時に説明をする。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1) Knowledge and skills in "information processing" are essential in research and practical work as well as in daily life in this modern society. This course is designed to obtain basic knowledge for gradation research via information literacy and to help students develop skills in information processing, such as program coding, data processing, visualization, and statistical analysis.
2) Students will learn concepts of typical numerical analysis algorithms and program coding.
3) Students will develop the following skills and knowledge:
- Basic methods in numerical analysis
- Basic skills in programming
- Examination of results of analyses
Google Classroom code: 52drt6h
The computational environment necessary for the exercise is explained in class.
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1. 目的
この授業では，線形代数学の基礎事項を習得し，土木工学で必要な数理的・数値的処理に応用できるようになることを目的とする．
2. 概要
線形代数学の基礎概念である線形空間の数学構造と基底，線形写像と線形変換，行列の固有値・固有ベクトル，線形連立方程式などを学習する．また，数値積分，離散データの多項式近似，線形常微分方程式の解法，主成分分析など，土木工学のさまざまな場面で必要とされる数理的・数値的処理への応用例も学ぶ．
3. 達成目標等
この授業では，線形代数学の基礎概念を理解し，土木工学のさまざまな場面で必要とされるデータの数理的・数値的処理や解析に応用できるようになることを達成目標とする．
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1. Objectives
The purpose of this class is to learn the basics of linear algebra and be able to apply it to the mathematical and numerical processing required in civil engineering.
2. Overview
In this class, students will learn the basic concepts of linear algebra, including the mathematical structure and basis of linear spaces, linear mapping and linear transformation, eigenvalues and eigenvectors of matrices, and simultaneous linear equations. Students will also learn examples of applications to mathematical and numerical processing required in various scenes of civil engineering, such as numerical integration, polynomial approximation of discrete data, solving linear ordinary differential equations, and principal component analysis.
3. Goal of Study
The goal of this class is to understand the basic concepts of linear algebra and be able to apply them to the mathematical and numerical processing and analysis of data required in various scenes of civil engineering.
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学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的：今日の社会基盤の整備や運用において，情報通信技術は必要不可欠である．本演習では，その基礎となる情報処理技術の理論・アルゴリズムと実際のシステム構築手法について学ぶ．
２．概要：本演習では，社会基盤の整備や運用に必要とされる情報処理技術として，画像処理，地形情報処理，シミュレーション，空間情報処理，遺伝的アルゴリズムニューラルネットワーク等を取り上げて，数値計算システムを用いて，それらの原理とアルゴリズムについて学ぶ．演習の最後には，自らが設定した課題を解決するためのシステム構築を行う．
３．達成目標等：具体的な達成目標はつぎの3点である：
・社会基盤の整備や運用に用いられる情報処理技術の理論とアルゴリズムを説明できる．
・社会基盤プロジェクト解決のためのプログラムの設計と開発ができる．
・自らが設定した課題に対して最適なシステム開発を行うことができる．
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1. Object
Information and communication technology is indispensable for today's infrastructure development, operation. In this course, students will learn the theory and algorithm of the information processing technology that is the basis of infrastructure development, and practical system construction method.
2. Summary
Students will learn the principles and algorithms of image processing, topographic information processing, simulation, spatial information processing, genetic algorithm and neural network as information processing technologies required for the development and operation of infrastructure using a numerical analysis system. At the end of this course, students will construct a system to solve the problem set by themselves.
3. Goal of Study
Students should be able to do the following:
- Explain the theory and algorithms of information processing technology required for the development and operation of infrastructure.
- Design and develop computer programs for the solution of infrastructure projects.
- Develop an optimal system for a subject set by themselves.
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学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
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この科目では、Classroomを利用して講義資料や講義情報を配信します。
クラスコードは wnwoxcg です。
Classroomにアクセスしてクラスコードを入力して下さい。
https://classroom.google.com/c/NjY3MDQyOTM0ODc4
Meet URL: https://meet.google.com/jbt-mtbi-kxg
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１．目的：計算力学における代表的な解析手法である有限要素法(FEM)の理論を学習し，この手法を用いた構造解析技術と，その結果を正しく評価する技能を身につける．
２．概要：線形弾性体についての境界値問題とその有限要素法の定式化，構造解析手法としての特性を学ぶ．また，有限要素解析から得られる解の性質を正しく理解するために，コンピュータを用いた数値解析の演習を行う．
３．達成目標等：ICT技術を利用して基礎論理と現象評価に基づく数値解析を行う技術，および構造物の有限要素解析から得られる数値解に基づいて現象を正しく評価する能力を身に付ける．
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https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
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The class code of this class is wnwoxcg.
Most handouts and documents are provided via Classroom
The URL of this class is at
https://classroom.google.com/c/NjY3MDQyOTM0ODc4
Meet URL: https://meet.google.com/jbt-mtbi-kxg
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1. Purpose: Study on the finite element method (FEM) as one of the most popular analysis methods in computational mechanics, and gain an understanding of the related analysis techniques and of how to evaluate the analysis results.
2. Summary: Formulation of boundary value problem of linearly elastic solids and its finite element method; Carrying out exercises on the finite element analyses by using general-purpose FEM software on PC.
3. Goals and objectives: By using computer environments, gain an understanding of the theory and techniques of conducting numerical analysis for structures and learn how to evaluate the solutions obtained by FE analyses.
１．目的
計算機による演算は、数値計算により行われている。
そこには、数値計算特有の考慮すべき特性や、効率化・高精度化のための技法が存在しており、それらについて学習する。
２．概要
計算機における数の表現、誤差の考え方、線形方程式や微分方程式の解法、関数近似、数値積分などの数値解法の原理を学ぶと共に、演習やレポートによって実際の適用におけるスキルを身につける。
３．達成目標等
・ 基本的問題の数値解法を修得する。
・ 個々の数値解法の特性や精度的限界を知る。
・ 数値解析プログラミングから結果の提示・評価に至るまでの計算機操作に習熟する。
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
参考：2024年度のクラスコード： 6yasj5f
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
The aim of this course is to learn and understand the methods of numerical analysis for practical computation. Students will learn following items: representation of numbers on computer, the concept of numerical error, ways to solve linear equations and differential equations, numerical estimation of functions and integrals.
Students are expected to learn (1) basic skills to solve problems with numerical analysis, (2) limitations of precision in numerical estimation, and (3) programming for solving numerical problems with computers.
Please check Google Classroom for updates of lecture plan.
Class code: 6yasj5f (as of FY2024)
当該年度のGoogle Classroomのクラスコードは情報科学研究科Webpage
https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/syllabus.html
にて確認すること．
制御・信号処理等の工学の諸分野あるいは情報科学の応用を意識しつつ，確率論・統計学および確率過程を基礎とする確率的情報処理の十分な理解を与える．特にベイズ統計にもとづく予測・推論のモデル化，情報統計力学の導入によるアルゴリズム化について画像処理，パターン認識，確率推論などを例として講義する．
また，確率的情報処理によるデータに内在するゆらぎの取り扱いにも触れ，さらに量子確率場をもちいた情報処理，複雑ネットワーク科学の最近の展開についても概説する．
本講義はGoogle ClassroomからのGoogle Meetsからのリアルタイムオンライン授業として行う．
受講希望者はGoogle Classroomのクラスコードを情報科学研究科Webpage
https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/syllabus.html
にて各自事前に確認すること。
１．目的
材料プロセス内で発生する物理現象を支配する基礎方程式の基礎とそれらを数値解析する手法について学ぶ。また、それらの具体的な材料プロセスへの応用事例について学ぶ。
２．概要
材料プロセス内で発生する物理現象を支配する基礎方程式は、各種保存則と構成方程式から得ることができる。最終的にこれらの基礎式は、積分形と微分形にまとめることができ、それらは数値的に解くことができる。代表的な数値解析方法について学ぶ。また、これらの手法は様々な材料プロセス問題の解明に有効であることを多くの事例を通じて学ぶ。
この科目の実施形態は、講義室の講義を想定していますが、状況によりオンライン配信を利用する場合があります。講義情報と講義資料は Google Classroom を通じて発信します。Google Classroomのクラスコードを工学研究科Webページにて確認し登録すること。
大学院シラバス・時間割・履修登録
(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html)
1. Purpose
Learn basic equations of physics that appear in the material processing phenomena and numerical analysis methods for solving the equations. And more, learn about the application of the methods to the actual materials processing problems.
2. Outline
Basic equations of physics that appear in the material processing phenomena can be obtained from dominant conservation laws and constitutive equations. Finally, basic equations can be reduced to differential or integral forms that can be solved numerically. Learn about typical numerical methods that can be available to solve the basic equations. And more, learn about the versatility of these numerical methods through the applications to actual materials processing.
This lecture will be given in an actual classroom. The lecture style, however, will be changed if necessary. Information and documents about this lecture will be distributed through "Google Classroom". Check the class code for Google Classroom at School of Engineering Website and register for this class.
Timetable & Course Description
(https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html)
Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
制御・信号処理等の工学の諸分野あるいは情報科学の応用を意識しつつ，確率論・統計学および確率過程を基礎とする確率的情報処理の十分な理解を与える．特にベイズ統計にもとづく予測・推論のモデル化，情報統計力学の導入によるアルゴリズム化について画像処理，パターン認識，確率推論などを例として講義する．
また，確率的情報処理によるデータに内在するゆらぎの取り扱いにも触れ，さらに量子確率場をもちいた情報処理，複雑ネットワーク科学の最近の展開についても概説する．
本講義は google classroom 上のGoogle Meets によるオンライン授業として行う．
本講義のクラスコードは工学研究科Webページ https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html の中の【Google Classroomコード一覧】で「機械・知能系」を選択した上で各自確認した上で受講すること．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
Applications to many fields in engineering like control, signal processing etc. and in information sciences are in mind through the lecture course for the basic knowledge of statistical machine learning theory as well as stochastic processes. Brief introduction will be given to methods for applications like statistical estimation etc., and to the relationship with statistical-mechanical informatics. We first lecture probability and statistics and their fundamental properties and explain the basic frameworks of Bayesian estimation and maximum likelihood estimation. Particularly, we show EM algorithm as one of familiar computational schemes to realize the maximum likelihood estimation. As one of linear statistical models, we introduce Gaussian graphical model and show the explicit procedure for Bayesian estimation and EM algorithm from observed data. We show some useful probabilistic models which are applicable to probabilistic information processing in the stand point of Bayesian estimation. We mention that some of these models can be regarded as physical models in statistical mechanics. Fundamental structure of belief propagation methods are reviewed as powerful key algorithms to compute some important statistical quantities, for example, averages, variances and covariances. Particularly, we clarify the relationship between belief propagations and some approximate methods in statistical mechanics. As ones of application to probabilistic information processing based on Bayesian estimation and maximum likelihood estimations, we show probabilistic image processing and probabilistic reasoning. Moreover, we review also quantum-mechanical extensions of probabilistic information processing.
The lectures of the present class is provided as online from Google Meets in the google classroom of the present class.
The Google class code of Google Classroom for this year of the present lecture is available at "Mechanical and Aerospace Engineering" in "Timetable & Course Description" of the following website
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html
Students should confirm the Goole class code by temselves before taking the present class.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
※初回の参集時間・場所等を連絡しますのでGoogle Classroomよりご確認ください．
１．目的
情報処理に不可欠なプログラミング言語の知識を身につける。
２．概要
C言語の基本文法および簡単なアルゴリズム設計法を講義する。また、UNIX環境下でのプログラムの作成・コンパイル・実行方法に関する演習を行う。
３．達成目標等
この授業では主に以下のような能力を修得することを目標とする。
・ C言語の文法を理解し、簡単なプログラムを作成できる。
・ UNIX環境下でのプログラムの作成から実行までの操作ができる。
1. Purpose
To acquire knowledge of programming languages that are indispensable for information processing.
2. Overview
Lecture on basic grammar of C language and simple algorithm design method. To practice how to create, compile,
and execute programs in a UNIX environment.
3. Goal
The main goal of this class is to acquire the following abilities.
・ To understand the grammar of C language and be able to create simple programs.
To perform operations from program creation to execution in a UNIX environment.
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
Google Classroom is used for this practice.
This practice aims to learn knowledge on programing language necessary for information processing. Basic grammars and some simple algorithms on a C language will be explained in the practice where programing, compiling and execution are learned. The practice is designed to understand the grammar of C language and write some simple programs. It is also designed to learn technical procedures from program writing to execution under UNIX operating system.