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平成27年度以前のレポート

数理工学

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実習指導

山下 信雄  (最適化数理研究室 教授)
福田 エレン 秀美  (最適化数理研究室 助教)

チューター

鋒幸 洋   (最適化数理研究室)
山口 貴大  (最適化数理研究室)
嶋口 未来  (最適化数理研究室)

ボランティア

なし

実施場所

吉田キャンパス 総合研究8号館講義室3 

実習内容

・Pythonによるプログラミング入門
プログラミングの概要について説明を行った。
具体的にはnumpy, scipyを用いた少し高度な計算について説明を行った。
また、Pythonを用いて簡単な非線形最適化問題を解く演習を行った。

計算用ライブラリの説明
計算用ライブラリの説明

Pythonを用いたプログラミング演習
Pythonを用いたプログラミング演習


受講生の感想

  •  始めのwhileやforのあたりは何をやってるのかよくわからなかったけど,問題をいくつか解いているうちになんとか理解できました. 2週間前にやったことなので,次にまた来たときは半分くらいしか内容を覚えていない,という状況にならないよう,もらった資料をもう一度よく詠みこもうと思います.次から遅刻しないように気をつけます.すみませんでした.
  •  関数や最適化に入って、プログラミングらしくなってきたなと感じました。エラーを吐かれてもよく読んだら、難行目が違うと書いてくれていて前よりかエラーを恐れなくなりました。わからないところを教えていただいて、解決したところがありました。ありがとうございます。これからも分からないところが出てきたらよろしくお願いします。
  •  関数の最小化をただ計算してもらうだけではなく、点を取って行ってグラフにして、目に見える形でもわかってより理解できた。eやlogなど、複雑なものも使えるので、実際の計算では答えが出しにくい関数でも最小化などをもとめれるのは、とてもいいなと思った。
  •  自分の考えた最適化の対象の一番単純なモデルを作ることができた。Scipy様曰く、「国語は40時間中25分勉強しろ」だそうです。
  •  物を「最適化する」ということの実態が少しずつ分かってきました.初めの方は「頭で考えたらいいじゃないか」と思っていましたが,それが膨大なデータ量となると,そうではなく,人間の頭では処理できなくなってきます.関数やグラフの応用の幅の広さが良く理解でき,これからはテストのためにそれらを使うのではなく,日常生活をより豊かにできるように考えていきたいです.
  •  前回より少し上達したのを感じ、とても嬉しく思いました。わからなくても粘り強く何回も挑戦することができました。できた時の達成感は本当に気持ちよかったです。また、今回は、自分が興味を持ったことを合間合間に打つことができて楽しかったです。たくさん質問をしたにも下変わらず快く教えてくださったTAさん、ありがとうございました。次回が楽しみです。あっというまでした。そしてお菓子美味しかったです。ありがとうございました。
  •  前回pythonの基本的な操作を学んだのに引き続き、ベクトルや行列の取り扱いや最適化問題を解くいくつかの方法を学ぶことができた。pythonに更に慣れるとともに、テーマとすべき問題を考えておきたい。
  •  前回よりもpythonの扱いに慣れてきた。値を求めたりするだけでなくグラフを描くこともできるのはとても便利なことだと思った。

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