1186 件ヒット (0.024秒)：
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：
大規模な土木事業は我々の日常における社会活動や経済活動に対して，社会に対する便益の最大化，コストの最小化といった様々な形で関わる。各種要因が相互に絡み合う複雑なシステムを分析し，問題を解決するための数理的手法やモデリングを学ぶ．
２．概要：
現象をモデリングし，最適化手法や数理的な解析手法を用いて問題を解決する能力を身につける．
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．
・最適化問題を定式化する能力．
・定式化した問題を解析する能力．
・定式化した問題を解く能力．
Googleクラスコードはq6bbs4n
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. Purpose
Large-scale civil engineering projects are closely related with our daily social and economic activities. You are going to study how to solve various problems in a complicated system involving many interacting factors.
2. Outline
We study various approaches of Operations Research including linear programming, nonlinear programming, dynamic programming, graph theory and etc.
3. Objectives
Students are expected to master the following two abilities.
- To formulate optimization problems
- To analyze the formulated problems
- To solve the formulated problems
Google classroom code is q6bbs4n
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)
この科目では、Classroomを使用して講義資料と講義情報を発信します。
クラスコードは ffuweyi です。
Classroomにアクセスし、クラスコードを入力してください。
目的と概要：
現代の社会は、電気エネルギーシステム、情報通信システムなど様々なシステムを基盤としている。本講義では、このようなシステムの設計・計画・運用の基礎となる数理最適化の考え方と代表的な方法を学ぶ。
達成目標等：
数理最適化の代表的な方法である線形計画法と非線形計画法の工学における役割および最適化問題の定式化と解法を理解し、簡単な問題にそれらの手法を応用できるようになることを目標とする。加えて、システムの計画・運用等に関わる手法の概要を説明できるようになることも目標とする。
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)
The materials and information for the course are delivered to you with Google Classroom. The class code is ffuweyi. Access to Classroom and input the class code.
Purpose and Summary:
Modern society is supported by various systems such as electric power systems, information and communication systems and so on. In the course, fundamental theories and typical methods related with mathematical optimization which are based on designing, planning and operation of the systems are studied.
Goal of the class:
- Understanding formulation of optimization problems
- Studying how to apply linear programming and nonlinear programming to simplified problems
- Explaining the outlines of methods related to system planning and operation
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
社会には様々な問題が存在する。本講義では、それらの問題を数学的にモデル化する方法を学ぶとともに、数理的な解法を学ぶことを目的とする。
２．概要
数理最適化の基本的な考え方を講義するとともに、線形計画法、ネットワーク最適化、非線形計画などの代表的な数理最適化手法について講義する。
３．達成目標等
数理最適化の工学における役割を理解するとともに、代表的な解法を理解する。
講義形態等の詳細は Google Classroom で確認すること。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Purpose
In this course, students will learn the method for mathematical modeling of various problems and the mathematical solution.
2. Outline
This course provides the fundamental idea of mathematical optimization and the typical mathematical optimization techniques such as linear programming, network optimization, and nonlinear programming.
3. Goal
The goal of this course is to understand typical solutions and the role of the mathematical optimization in the engineering field.
For more information, see the information on the Google Classroom.
オペレーションズ・リサーチとは，組織の活動をシステムとして捉え，運営上の課題解決を目指す手法の体系である．そこでは，モデル化を通じた課題の表現，システムの構成要素間の関係の定量的な把握，数理的・数値的な技法の適用などのアプローチが用いられる．
本講義では，オペレーションズ・リサーチの基本的な技法を説明すると同時に，それらの手法の実際の適用事例もあわせて紹介することによって，受講者が問題のモデル化、モデルの操作、結果の解釈の方法を身につけることを目的とする．
【トピックス統計学】ＯＲ／オペレーションズ・リサーチⅠにおいては、最適化技法を中心とした内容を取り扱う。
Operations Research is a field that considers an organization and its activities as a complex and coordinated system. It aims to find effective solutions for decision-making problems in different phases of an organization's operation. To achieve this, Operations Research uses systematic methods, including modeling to represent a managerial problem, quantitatively measuring system components' relations, and applying mathematical and computational techniques.
This course will provide an introduction to the basic and standard methods of Operations Research. It will also provide practical examples of how these methods are applied. Students are expected understand how to model a typical problem, operate the model, and interpret the result derived from the model.
The primary focus of the course is on optimization techniques in Operations Research I.
建築数理基礎論Ⅰの内容を発展させ，シミュレーションの原理を学習してプログラムを作成し，実用に即した課題の演習を行う。
以上により、構造計算の実務で，必須の構造計算プログラムに関する知識及び技能を身に付けさせる。
学生の希望により「課題① 最適化理論によるパラメータ推定」、「課題② 建築物の構造性能評価」のいずれかを選択する。
連絡事項や課題提出はGoogle Classroomを使用。
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。
Students will make computer programs after learning the basics of computer simulations. Students will acquire the knowledge and skills of structural design computer program of buildings.
Students will select either 1) parameter estimation based on optimization theory, or 2) structural performance evaluation of buildings.
Google Classroom will be used for communication and submission of assignments.
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")
Google Classroom クラスコード： 3uaj2qu
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的：相互干渉のある多数の要素からなる複雑なシステム現象（e.g., 都市経済システム，水環境システム）を体系的に表現し解析する方法を学ぶ．また，個別の現象・分野にとらわれない（i.e., 個別対象ごとの“縦割り” の方法論を越えて“横から” 眺める）システム論的な認識・理解・発想法の基礎を学ぶ．
２．概要：様々なシステムに共通する一般的なシステムの表現や解析・計画の基礎的方法論を学ぶ．より具体的には，まず，システムの認識と表現（モデリング）に関わる様々な概念・方法を整理する．つぎに，一般的表現・解析法が確立している数理的なアプローチ（e.g., 線形動的システムの理論）を中心に，システム解析の基礎的方法を解説する．
３．達成目標：
以下の能力の習得を目標とする：
(1) 様々なシステム現象に対して適切なシステム・モデリングの枠組を選択できる，
(2) 線形動的システムのような基本的な系については特性を具体的に説明・計算できる．
(3) システム制御の基本的原理を簡単な問題に応用できる．
また，
(1) システム論的思考法の修得によって新たな知識を効率的に学習する能力を涵養し，(2) システムの計画・設計に関連するより高度・広範囲な専門科目の位置付け・必要性を理解することも副次的目標である．
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 Purpose: We study the systematic methodology to express and analyze the complicated phenomena with mutual interference such as urban economic systems and water environmental systems. Moreover, we study the fundamentals of system-theoretic recognition with bird's-eye view.
2. Abstract: We study the basic methodologies to represent and analyze a generic system, which are common to a variety of apparently different systems. We first organize the various concepts and approaches for describing the systems. Then we lecture the fundamental method of system analysis (especially the mathematical approaches for which the analysis method is established).
3 Goal: The goal of this lecture is as follows. The participants are expected to be able (1) to choose the appropriate scheme of system-modelling to various system phenomena, (2) to explain the characteristics of a fundamental system such as the linear dynamical system, and (3) to apply the basic principles of system control to simplified real problems.
この講義では，道路交通ネットワークの分析に必要な数理的手法，特に交通流理論とネットワーク交通流配分に関する理論を学習することを目的とする．
交通流理論においては，いわゆるマクロ交通流理論の代表であるLWR(Lighthill-Whitham-Richards)モデルの定式化と，主に単路を対象としたLWRモデルの解法を学習する．これにより，ボトルネックや交通信号等により発生する道路の遅れ時間と渋滞長の変動の詳細を計算できるようになる．
ネットワーク交通流配分においては，ドライバーの一般化交通費用最小化行動を前提とした利用者均衡配分について主に学習する．確定的利用者均衡配分の定式化とその解法に加えて，確率的利用者均衡配分についても学習する．交通流モデルとしては簡便な静的モデルを主に用いるが，交通流理論を正確に反映する動学的なモデルによる利用者均衡配分についても学習する．さらに，利用者均衡配分の均衡解の安定性の概念を理解することを目的として，進化ゲーム理論についてもその概要を学習する．
上記の学習内容は実際に数値計算を行うことで理解が深まるものが多い．この講義では，主にPythonを用いたプログラミングを受講者自身に行なってもらうことにより，学習目標が確実に達成できることを狙っている． なお，Pythonの知識を受講生には要求しないが，Pythonに限らず何らかのコンピュータ言語で簡単なプログラミングを行なった経験があることが望ましい．
本講義では，持続可能な地域の実現に向けた計画や課題を分析をするための理論的基礎として，数理計画法，統計分析の方法について学びます．また，フリーソフトウェアを使用した演習を通じて，これらの方法の習得を目指します．
／This course covers a theoretical basis for analyzing regional problems toward sustainable development. Students will learn basic mathematical programming and statistical analysis through exercises using free software.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認できます。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的・概要
量子コンピュータ科学の基礎を習得し、量子プログラミング分野の体系的理解を習得する．
また、量子コンピュータのIBM Qを用いて、重要な量子アルゴリズムのプログラミングについて学ぶ．
２．達成目標等
・ 量子コンピュータの量子ビットと測定について理解する．
・ 代表的な量子アルゴリズムについて学ぶ．
・ ゲート型量子コンピュータのプログラミングについて学ぶ．
講義は「メディア授業」として実施する．
（「メディア授業」とは，対面形式とインターネットの双方を利用して、文字、音声、スライド等の多様な情報を一体的に扱うリアルタイム・双方向形式の講義です．）
講義の形態については、後期セメスター講義の開始前にGoogle Classroom (クラスコード: 3rz6547)から連絡する．
Google Classroom class codes can be found on the School of Engineering website at https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html
Goal and outline
Students will learn the basics of quantum computer science and acquire a systematic understanding of the field of quantum programming.
Students will also learn how to program important quantum algorithms using the IBM Q quantum computer.
Objectives
To understand qubits and measurements in quantum computers.
Learn about typical quantum algorithms.
To learn how to program a gated quantum computer.
Lectures will be conducted as "media classes".
(A "media class" is a real-time, interactive lecture that integrates a variety of information, including text, audio, and slides, using the Internet and a learning management system, etc.)
The form of the lecture will be communicated via Google Classroom (class code: 3rz6547) before the start of the 6th semester lecture.
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。
道路・航空・港湾ネットワークを基盤とする社会システムを対象とし，その状態記述および管理方法について学ぶ．特に，混雑や環境破壊といった外部不経済に対し，競争市場による調整機能の長所と限界，およびその解決方法としての制度設計を解説する．その過程において，数理計画，交通工学，メカニズム設計などの諸理論を分野横断的に学習する．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
This course aims to study the descriptions and management of social systems basing on transportation networks. Relating theories, regarding mathematical programming, transportation engineering and mechanism design, also would be introduced as necessary.