日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
理学部/College of ScienceCollege of Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
自動登録/automatic registrationautomatic registration |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
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| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
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| 授業形式/ Class StyleCampus |
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| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
火1･A304/Tue.1･A304 Tue.1･A304 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
CHE1900 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
自動登録/Automatic RegistrationAutomatic Registration |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ prerequisite regulationsprerequisite regulations |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
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| 履修中止可否/ course cancellationcourse cancellation |
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| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
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| 備考/ NotesNotes |
化学科学生限定 |
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
CC077 |
This course covers the fundamental mathematics required to study physical chemistry and computational chemistry in this department.
Students will learn the fundamentals of number sequences, calculus, linear algebra, and statistics. Mathematical ability and understanding should be necessary in physical chemistry and computational chemistry. Thus, this course will serve as a preparation of base for those subjects.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
学部の物理化学や計算化学を学ぶ上で必要となる数学の基礎を学ぶ。
This course covers the fundamental mathematics required to study physical chemistry and computational chemistry in this department.
数列，微積分，線形代数，さらに統計の基礎を学び，化学の問題への適用事例も取り挙げる。大学での物理化学や計算化学は数学的な理解や操作が求められることも少なくないため，そのための準備を行うという位置づけになる。
Students will learn the fundamentals of number sequences, calculus, linear algebra, and statistics. Mathematical ability and understanding should be necessary in physical chemistry and computational chemistry. Thus, this course will serve as a preparation of base for those subjects.
| 1 | 科目のオリエンテーション： 数学と化学の関係 |
| 2 | 基礎的な関数： 指数と対数，三角関数，複素数 |
| 3 | 数列と極限： 等差数列，等比数列，和 |
| 4 | 微分と積分１： 導関数，極値，偏微分と全微分 |
| 5 | 微分と積分２： 不定積分，定積分 |
| 6 | 微分方程式： 代数的解法，ラプラス変換 |
| 7 | 線形代数１： ベクトル，行列 |
| 8 | 線形代数２： 固有値問題，行列式 |
| 9 | 線形代数３： 線形方程式，逆行列 |
| 10 | 補足１：線形変分法など |
| 11 | 化学現象のモデル化 |
| 12 | 統計： 平均，分散，データ処理 |
| 13 | 補足２：機械学習、主成分解析など |
| 14 | 総復習 |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
高校の数学を復習しておくことが望ましい。授業の進行は比較的速くなるので，数学に苦手意識の強い学生は予習と復習を怠らないことを強く薦める。行列については，高校では習わない内容となるので自助努力を特に要する。また、将来物理化学・理論化学・情報化学系の内容を志す方々には参考書籍を使っての発展的勉強を推奨する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 筆記試験 (Written Exam) | 70 | |
| 平常点 (In-class Points) | 30 |
2回の小テスト(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 川瀬雅也＆内藤浩忠 | 『化学のための数学入門』 | 化学同人 | 2010 | 4759812930 |
| その他 (Others) | |||||
| 本教科書にはタイポが散見されるので，授業中に訂正箇所を伝える予定である。また，教科書の中の項目順番に囚われず，内容を適宜スキップすることもあるので注意されたい。なお，補足すべき事柄については適宜資料を提供する。 | |||||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 藤森裕基-松澤秀則-筑紫格 訳 | 『マッカーリ 化学数学』 | 丸善 | 2014 | 9784621088104 |
| 2 | 椎名洋-姫野哲人-保科架風 | 『データサイエンスのための数学』 | 講談社 | 2019 | 9784065169988 |
| 3 | 奈佐原顕郎 | 『大学1年生のための数学入門』 | 講談社 | 2020 | 9784065146750 |
| 4 | 河辺哲次 | 『大学初年級でマスターしたい 物理と工学の ベーシック数学』 | 裳華房 | 2014 | 9784785315627 |
| 5 | 河野裕彦 | 『化学のための数学・物理』 | 裳華房 | 2019 | 9784785334215 |
| 6 | 滋賀大学データサイエンス学部 | 『データサイエンスの歩き方』 | 学術図書出版社 | 2022 | 9784780609363 |
| 7 | 藤本佳久 | 『例題と演習で学ぶ文系のための数学入門』 | 学術図書出版社 | 2017 | 9784780605747 |
| その他 (Others) | |||||
| [1],[2],[3]はどれも薦められるが，わかり易さでは[3]がよいと思われる。[1]は，かっちりした内容である。一方の[2]は，バランスよく統計系もカバーしている。[4]は，やや物理・工学的な色合いが濃い。[5]は，化学との関係が深い記述であり，学年が上がっても使える。[6]は，内容が数学以外の多岐にわたるが、一般教養として読んでよさそうである。[7]は，やや異色だが視野を広げるには役立ちそうである。 | |||||
授業はタブレットでメモをつけて投影しながらの解説となる。メモは授業後でPDFとして配信する。インターネット上の良質な動画を視ることも勧めたい。例えば，ヨビノリ <http://yobinori.jp/> では、積分や線形代数などが分かり易く解説されている（ヨビノリのたくみ氏は教育系ユーチューバーとして評価も高い）。なお、AIチャットツールの利用については授業の中で触れる。