【このコースは誰に向けたものか？】

本コースは、Udemy講座【科学技術計算のためのPython入門】の姉妹講座にあたります。このコースでは数値シミュレーションの基礎について学んだ後に、様々な分野の数値シミュレーションに取り組む講座となっています。シミュレーションに取り組む分野は、生物統計学、力学、感染症の疫学、電磁気学、熱伝導(拡散)、統計物理学と多岐に渡ります。

また本コースの特徴として、各分野で前提となるバックグラウンドの知識を解説します。こうする事で単純にシミュレーションコードを解説して終わりではなく、分野の周辺知識含めた総合的な理解を目指します。

【スクラッチから一緒に実装します】

初学者が数値計算を学ぶ場合、アルゴリズムの理解や実装がかなり難しく、またプログラムの分量も少なくないことから、途中で挫折しがちになります。そこで、講師がスクラッチから一緒にプログラムの実装を行います。このように講師が共に伴走するため、長いプログラムの実装でもモチベーション高く学習する事が可能です。また、プログラムについては実装の動画中で都度解説を行っているため、理解しながらプログラムの実装を行う事ができます。

【各分野のバックグラウンドの説明】

例えば、力学のシミュレーションであれば、単純に運動方程式の解き方を知るだけではなく、運動方程式の周辺の知識(運動エネルギー, ポテンシャル, エネルギー保存則など)についても解説を行います。この際に、なるべく数式のみの解説をするのではなく、身の回りの例を挙げたり、イメージや動画を活用しながらなるべく背景が実感できるように説明を行います。これによって学ぶモチベーションを保ちながら、学習を継続できます。

【何が学べる？】

シミュレーションで必要となる数値計算の基礎的な知識から始まり、実際のケーススタディを学ぶことで科学技術計算の実装から結果の可視化までの一連の流れを体験する事ができます。

・数値計算におけるデータ型 / 計算精度 / 無次元化

・各種数値計算の基礎知識(1次・2次精度の数値微分 / 方程式の数値解法 / 連立方程式の数値解法 / 疑似乱数など)

・各分野のバックグラウンドの知識(力学、疫学、電磁気学、熱伝導、統計物理)

・各分野のシミュレーションの為のアルゴリズムの理解と実装

・実際のシミュレーション結果の可視化や解釈

など

詳細についてはコース概要の動画もご覧ください。