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ry/Seminar1st

工業化学科初修セミナー †

基本情報 †

• シラバス

• スケジュール
  • 2020年10月29日 16:30
  • 2020年11月12日 16:30
  • 2020年11月19日 16:30
  • 2020年11月26日 16:30
  • 2020年12月10日 16:30
  • 2020年12月17日 16:30

• 対面の場合：桂キャンパスAクラスターA4棟115号室（化学工学専攻移動現象論研究室セミナー室）アクセス（リンク先の最下部）

• Zoomの場合：https://kyoto-u-edu.zoom.us/j/87627553365?pwd=YXNrNS9aZjc2ZnBibWdBY2xwaDRjQT09
  • ミーティングID: 876 2755 3365
  • パスコード: 508817

• 担当教員: 山本量一，谷口貴志

• PandAコースサイト（準備中）

セミナーの内容 †

• 各自のPC(Windows/Mac/Linux)を用いて化学工学に関する簡単なプログラミングを行います．

• 擬似乱数の発生からはじめてブラウン運動のシミュレーションをやり，確率過程についての理解を深めることを最終目標とします．確率過程の考え方は，物理学や化学工学に限らず，世の中の複雑な現象（株価，気象，…）を数学的に扱う場合に威力を発揮します．

• プログラミング言語は"Python"、開発環境は"Jupyter notebook"を使います．

• 演習で用いるコンピュータは以下を想定しています．
  • （標準）各自所有のノートPC(Windows/Mac/Linux)を講義室に持参し（BYOD）、京都大学情報環境機構の仮想型端末サービスを経由して、教育用PC端末サービス（Windows 10）を利用する。
  • （推奨）個人所有のPC(Windows/Mac/Linux)に、"Anaconda"をインストールして利用する。以下の情報を参考にしてください。
    • Anacondaの公式HP( https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads )より、目的のOS用のAnaconda (Python 3.* version) をダウンロードする。
    • ダウンロードしたファイルを実行して、Anacondaをインストールする (詳しい手順は https://docs.anaconda.com/anaconda/install/ ).
• "Jupyter notebook/Python3"は、教育用PC端末サービス（Windows 10）にすでにインストールされています、Windowsを立ち上げ、Startメニュー->Anaconda3 (64-bit)->Jupyter Notebookを選択、あるいはWinowsメニュー->Windows システムツール->コマンドプロンプトを開いて、jupyter notebook とタイプして実行。

技術情報 †

• PC端末の利用

• Python入門

• jupyter (iPython Notebook)

• Try Jupyter without installation

• その他，ググればたくさん情報があります．それらを有効に活用してください．

• Jupyterの使い方の簡単な紹介． http://myenigma.hatenablog.com/entry/2016/02/20/183423

• グラフを書ために matplolib を使います．授業では基礎的な機能だけ使いますが，やり方次第でいろんなことが出来ます． http://cflat-inc.hatenablog.com/entry/2014/03/17/214719

講義内容 †

• 第１回「プログラミングの準備」 [ nbviewer ] [ ipynb ]

• 第２回「常微分方程式の数値解法（オイラー法）１」 [ nbviewer ] [ ipynb ]

• 第３回「常微分方程式の数値解法（オイラー法）２」 [ nbviewer ] [ ipynb ]

• 第４回「Brown運動のシミュレーション１」 [ nbviewer ] [ ipynb ]

• 第５回「Brown運動のシミュレーション２」 [ nbviewer ] [ ipynb ]

• 第６回「まとめ」

参考資料 †

• 「種々の確率分布関数」distribution_functions.pdf [ nbviewer ] [ ipynb ]

• 「Brown運動のシミュレーション」009x_3all+p.pdf

• 「Brown運動の解析」 [ nbviewer ] [ ipynb ]

• 「種々の確率過程」 [ Go ]

課題レポート †

• 各回の宿題を課題レポートとする．

• 提出先： yamamoto.ryoichi.6m@kyoto-u.ac.jp (必要に応じて適宜ファイルをメールに添付してください．)

• 考察が必要なものについては必ず考察を記載すること．

• メールの本文に「氏名」と「学籍番号」を忘れずに．授業に関する要望・感想があれば遠慮せずに書いてください．