K6713020 シミュレーション工学

広島大学シラバス

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年度 2026年度開講部局工学部

講義コード K6713020 科目区分専門教育科目

授業科目名シミュレーション工学

授業科目名
（フリガナ）シミュレーションコウガク

英文授業科目名 Simulation Engineering

担当教員名安部　祐一

担当教員名
(フリガナ) アンベ　ユウイチ

開講キャンパス東広島開設期 2年次生後期３ターム

曜日・時限・講義室 (3T) 水1-4：工107

授業の方法講義授業の方法
【詳細情報】対面

講義と演習を混ぜながら行う
演習中は学生同士で相談可とする

単位 2.0 週時間 4 使用言語 J : 日本語

学習の段階 3 : 中級レベル

学問分野（分野） 25 : 理工学

学問分野（分科） 11 : 電気システム制御工学

対象学生第二類　2025年度以前入学生

授業のキーワードオイラー法、ルンゲ＝クッタ法、ニュートン法、線形化、固有値、シミュレーション、Python

教職専門科目　教科専門科目　

プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ）この科目は第二類の学生を対象とした専門科目であり，第二類における下記の学習・教育目標に対応している．
【到達目標 B】電気・システム・情報の各分野において共通して必要とされる基礎知識と，それらを応用できる能力を持っている．

到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ）電気システム情報プログラム
（能力・技能）
・電気，システム，情報分野の基礎概念，知識および手法を具体的・専門的な問題に応用する能力

授業の目標・概要等対象とするシステムが大規模・複雑化するにつれて、各種の解析的手法に加えて、実験的手法の一つであるシミュレーションの必要性が増している。本講義では、視覚的にわかりやすい振り子の運動（時間発展する非線形微分方程式を解く）を題材にして、そのモデル化、シミュレーション、解析手法について講義する。
特に、AIを用いてシミュレーションを簡単に実行できるようになった現在こそ、ブラックボックス化を避け、その背景にある原理や限界を理解し、シミュレーション結果を的確に評価できる能力が重要である。本講義では、そのための実践的なトレーニングを重視する。

以下の項目を習得することを目標とする。
1. 常微分方程式を数値的に解くことができる。
2. 数値計算における刻み幅と精度の関係を説明できる。
3. 時間発展シミュレーションの妥当性を評価できる。
4. 状態空間（相平面）においてシミュレーション結果を議論できる。
5. 線形制御をシミュレーション上で実装できる。

授業計画第1回：イントロダクション ― 様々なシミュレーション
第2回：数値計算入門 ― PythonとNumPyの基礎
第3回：常微分方程式の数値解法（1） ― オイラー法
第4回：常微分方程式の数値解法（2） ― ルンゲ＝クッタ法
第5回：常微分方程式の数値解法（3） ― 刻み幅と精度
第6回：モデル化の基礎 ― 対象の数式化
第7回：演習（1）振り子のシミュレーションと相平面
第8回：演習（2）振り子のシミュレーションと妥当性評価
第9回：逆振り子の安定化（根本関節トルクの制御）
第10回：線形化とヤコビアン
第11回：固有値と安定性
第12回：連立方程式の数値解法 ― 平衡点の探索
第13回：演習（3）逆振り子の制御シミュレーション
第14回：演習（4）逆振り子の制御シミュレーションと総復習
第15回：全体のまとめ

第7-8回、第13-14回の演習時に課題をレポートとして課す。
最後に期末試験を実施する。

教科書・参考書等特定の教科書は指定しないが、数値計算法にかかわる一般的な教科書の内容に基づいている。
授業資料はGoogle Colab等を用いて共有する。

授業で使用する
メディア・機器等配付資料, 映像資料, Microsoft Teams

【詳細情報】使用する視聴覚教材の種類(パワーポイント)
授業中にGoogle ColabなどのＷＥＢサイトを使ってPythonでプログラムを書いてもらいます
必携PC

授業で取り入れる
学習手法授業後レポート

予習・復習への
アドバイス第1回：シミュレーションの役割について資料を復習して理解してください。
第2回：Pythonの文法や使用法について演習しながら理解してください。
第3回：常微分方程式の数値解法（オイラー法）について自身で式展開をしながら理解してください。
第4回：常微分方程式の数値解法（ルンゲ＝クッタ法）について自身で式展開をしながら理解してください。
第5回：常微分方程式の数値解法でどの程度精度が担保できるのかについて理解してください。
第6回：モデル化の方法について理解してください。
第7-8回：振り子のシミュレーションを通して、常微分方程式の数値解法を復習するとともに、実装上の問題や精度の限界を把握してください。
第9回：逆振り子（根本関節トルクを制御）の安定化方法について、プログラムを動かしながら検討してください。
第10回：システムの線形化とヤコビアンについて理解してください。
第11回：ヤコビアンの固有値と安定性について、線形代数や微分方程式の授業を復習し、実例を踏まえながら理解してください。
第12回：ニュートン法による連立方程式の数値解法について、平衡点の導出を例に理解してください。
第13-14回：逆振り子のモデル化とシミュレーションを通して、システムの安定性や制御工学について復習してください。
第15回：授業全体のまとめを通して、習ったことを復習してください。

履修上の注意
受講条件等授業中にGoogle Colab等のWebサービスを用いてプログラムを作成・実行するため、必ずPCを持参すること。また、授業中に手計算によるモデル化などの課題も適宜与えるため、ノートと筆記用具も必ず持参すること。

成績評価の基準等授業目標の到達度は，レポートと筆記試験により評価する．
提出された演習課題レポート2回分（40%）および期末試験（60%）に基づき評価し、60％以上を合格とする。なお、演習課題レポートに取り組む際、学生同士での相談や教え合いは推奨する（ただし、内容を理解していないと期末試験は解けないため注意すること）。期末試験については、演習課題の内容をもとにした問題を出題する。

実務経験

実務経験の概要と
それに基づく授業内容

メッセージ授業中にGoogle Colab等のWebサービスを用いてプログラムを作成・実行するため、必ずPCを持参すること。また、授業中に手計算によるモデル化などの課題も適宜与えるため、ノートと筆記用具も必ず持参すること。

その他本年度より講義内容が変わります
進捗状況や受講者の理解度に応じて授業内容を一部変更する場合があります

すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

年度	2026年度	開講部局	工学部
講義コード	K6713020	科目区分	専門教育科目
授業科目名	シミュレーション工学
授業科目名（フリガナ）	シミュレーションコウガク
英文授業科目名	Simulation Engineering
担当教員名	安部　祐一
担当教員名 (フリガナ)	アンベ　ユウイチ
開講キャンパス	東広島	開設期	2年次生後期３ターム
曜日・時限・講義室	(3T) 水1-4：工107
授業の方法	講義	授業の方法【詳細情報】	対面
講義と演習を混ぜながら行う演習中は学生同士で相談可とする
単位	2.0	週時間	4	使用言語	J : 日本語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	11 : 電気システム制御工学
対象学生	第二類　2025年度以前入学生
授業のキーワード	オイラー法、ルンゲ＝クッタ法、ニュートン法、線形化、固有値、シミュレーション、Python
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中でのこの授業科目の位置づけ（学部生対象科目のみ）	この科目は第二類の学生を対象とした専門科目であり，第二類における下記の学習・教育目標に対応している．【到達目標 B】電気・システム・情報の各分野において共通して必要とされる基礎知識と，それらを応用できる能力を持っている．
到達度評価の評価項目（学部生対象科目のみ）	電気システム情報プログラム（能力・技能）・電気，システム，情報分野の基礎概念，知識および手法を具体的・専門的な問題に応用する能力
授業の目標・概要等	対象とするシステムが大規模・複雑化するにつれて、各種の解析的手法に加えて、実験的手法の一つであるシミュレーションの必要性が増している。本講義では、視覚的にわかりやすい振り子の運動（時間発展する非線形微分方程式を解く）を題材にして、そのモデル化、シミュレーション、解析手法について講義する。特に、AIを用いてシミュレーションを簡単に実行できるようになった現在こそ、ブラックボックス化を避け、その背景にある原理や限界を理解し、シミュレーション結果を的確に評価できる能力が重要である。本講義では、そのための実践的なトレーニングを重視する。以下の項目を習得することを目標とする。 1. 常微分方程式を数値的に解くことができる。 2. 数値計算における刻み幅と精度の関係を説明できる。 3. 時間発展シミュレーションの妥当性を評価できる。 4. 状態空間（相平面）においてシミュレーション結果を議論できる。 5. 線形制御をシミュレーション上で実装できる。
授業計画	第1回：イントロダクション ― 様々なシミュレーション第2回：数値計算入門 ― PythonとNumPyの基礎第3回：常微分方程式の数値解法（1） ― オイラー法第4回：常微分方程式の数値解法（2） ― ルンゲ＝クッタ法第5回：常微分方程式の数値解法（3） ― 刻み幅と精度第6回：モデル化の基礎 ― 対象の数式化第7回：演習（1）振り子のシミュレーションと相平面第8回：演習（2）振り子のシミュレーションと妥当性評価第9回：逆振り子の安定化（根本関節トルクの制御）第10回：線形化とヤコビアン第11回：固有値と安定性第12回：連立方程式の数値解法 ― 平衡点の探索第13回：演習（3）逆振り子の制御シミュレーション第14回：演習（4）逆振り子の制御シミュレーションと総復習第15回：全体のまとめ第7-8回、第13-14回の演習時に課題をレポートとして課す。最後に期末試験を実施する。
教科書・参考書等	特定の教科書は指定しないが、数値計算法にかかわる一般的な教科書の内容に基づいている。授業資料はGoogle Colab等を用いて共有する。
授業で使用するメディア・機器等	配付資料, 映像資料, Microsoft Teams
【詳細情報】	使用する視聴覚教材の種類(パワーポイント) 授業中にGoogle ColabなどのＷＥＢサイトを使ってPythonでプログラムを書いてもらいます必携PC
授業で取り入れる学習手法	授業後レポート
予習・復習へのアドバイス	第1回：シミュレーションの役割について資料を復習して理解してください。第2回：Pythonの文法や使用法について演習しながら理解してください。第3回：常微分方程式の数値解法（オイラー法）について自身で式展開をしながら理解してください。第4回：常微分方程式の数値解法（ルンゲ＝クッタ法）について自身で式展開をしながら理解してください。第5回：常微分方程式の数値解法でどの程度精度が担保できるのかについて理解してください。第6回：モデル化の方法について理解してください。第7-8回：振り子のシミュレーションを通して、常微分方程式の数値解法を復習するとともに、実装上の問題や精度の限界を把握してください。第9回：逆振り子（根本関節トルクを制御）の安定化方法について、プログラムを動かしながら検討してください。第10回：システムの線形化とヤコビアンについて理解してください。第11回：ヤコビアンの固有値と安定性について、線形代数や微分方程式の授業を復習し、実例を踏まえながら理解してください。第12回：ニュートン法による連立方程式の数値解法について、平衡点の導出を例に理解してください。第13-14回：逆振り子のモデル化とシミュレーションを通して、システムの安定性や制御工学について復習してください。第15回：授業全体のまとめを通して、習ったことを復習してください。
履修上の注意受講条件等	授業中にGoogle Colab等のWebサービスを用いてプログラムを作成・実行するため、必ずPCを持参すること。また、授業中に手計算によるモデル化などの課題も適宜与えるため、ノートと筆記用具も必ず持参すること。
成績評価の基準等	授業目標の到達度は，レポートと筆記試験により評価する．提出された演習課題レポート2回分（40%）および期末試験（60%）に基づき評価し、60％以上を合格とする。なお、演習課題レポートに取り組む際、学生同士での相談や教え合いは推奨する（ただし、内容を理解していないと期末試験は解けないため注意すること）。期末試験については、演習課題の内容をもとにした問題を出題する。
実務経験
実務経験の概要とそれに基づく授業内容
メッセージ	授業中にGoogle Colab等のWebサービスを用いてプログラムを作成・実行するため、必ずPCを持参すること。また、授業中に手計算によるモデル化などの課題も適宜与えるため、ノートと筆記用具も必ず持参すること。
その他	本年度より講義内容が変わります進捗状況や受講者の理解度に応じて授業内容を一部変更する場合があります
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。

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