수치해석 및 실습 확장형 표준 강의계획서
Ⅰ. 교과목 정보 (Course Information)
과목명(국문): 수치해석 및 실습
과목명(영문): Numerical Analysis and Practice
개설학과: 자연과학대학 수학과
이수구분: 전공(핵심)
학점시수 및 평가방법: 3-2-2 / 상대평가
대상학년: 3학년
개설학기: 1학기
강의시간표: Lecture and Discussion
수업운영방식: 영어 전용 강좌 (강의 및 실습)
Ⅱ. 교과목 개요 (Course Description)
이 과목에서는 수학적 문제를 수치적으로 해결하는 알고리즘을 배우며, Python 프로그래밍을 활용하여 다양한 수학적 문제들을 해결하는 방법을 다룹니다.
선수 학습 내용
- 수치프로그래밍 및 실습
- 선형대수
- Python 프로그래밍
교과 목표
- 수학적 문제 해결을 위한 수치 알고리즘 학습
- 수치 알고리즘의 수학적 분석
Ⅲ. 평가 방법 및 기준
중간고사: 45%, 기말고사: 45%, 과제: 8%, 출석: 1%, 참여도 및 기타: 1%
시험 및 수업에 1/4 이상 결석 시 F 학점 처리됩니다. 성적 정정 요청은 부적절한 경우 부정행위로 간주하여 F 학점이 부여됩니다.
Ⅳ. 사용 교재 및 참고 문헌
- Numerical Analysis, Cengage, Burden, Faires, Burden
Ⅴ. 주차별 강의계획 (Course Schedule)
| 주차 | 학습 목표 및 주요 학습 내용 | 수업 방식 |
|---|---|---|
| 1주차 | Introduction/Review of Calculus | 강의 및 실습 |
| 2주차 | Round-off Errors and Computer Arithmetic/Algorithms and Convergence | 강의 및 실습 |
| 3주차 | Bisection Method/Fixed-Point Iteration | 강의 및 실습 |
| 4주차 | Newton's Method and Its Extensions/Error Analysis for Iterative Methods | 강의 및 실습 |
| 5주차 | Linear Systems of Equations/Pivoting Strategies | 강의 및 실습 |
| 6주차 | Linear Algebra and Matrix Inversion/Determinant of a Matrix | 강의 및 실습 |
| 7주차 | Matrix Factorization/Special Types of Matrices | 강의 및 실습 |
| 8주차 | Review/Midterm Exam | 시험 |
| 9주차 | Norms of Vectors and Matrices/Eigenvalues and Eigenvectors | 강의 및 실습 |
| 10주차 | Jacobi and Gauss-Seidel Iterative Techniques/Relaxation Techniques for Solving Linear Systems | 강의 및 실습 |
| 11주차 | Error Bounds and Iterative Refinement/Conjugate Gradient Method | 강의 및 실습 |
| 12주차 | Linear Algebra and Eigenvalues/Orthogonal Matrices and Similarity Transformations | 강의 및 실습 |
| 13주차 | Power Method/Householder Method | 강의 및 실습 |
| 14주차 | QR Algorithm/Singular Value Decomposition | 강의 및 실습 |
| 15주차 | Review/Final Exam | 시험 |