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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2023/07/31 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
経済数学Ⅱ/Mathematics for Economic Analysis Ⅱ
授業コード
/Class Code
B301031003
開講キャンパス
/Campus
有瀬
開講所属
/Course
経済学部/Economics
年度
/Year
2023年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
後期/AUTUMN
曜日・時限
/Day, Period
水1(後期)/WED1(AUT.)
単位数
/Credits
2.0
主担当教員
/Main Instructor
麻生 裕貴/ASOU HIROKI
科目区分
/Course Group
【専門教育科目】 (専門リテラシー科目)/*** MAJORS *** (OPTIONAL SUBJECTS IN LANGUAGES AND COMPUTING LITERACY FIELD)
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
麻生 裕貴/ASOU HIROKI 経済学部/Economics
授業の方法
/Class Format
講義(場合によっては【遠隔授業】)
授業の目的
/Class Purpose
本科目では,DP(学位授与方針)の「3. 経済データに関する基礎的知識を修得し,統計的な処理・分析ができ,政策課題に対応できる」ため,物事を理論的に理解する思考力を身に付けることを目指します.

本科目は,専門教育科目の選択必修科目における専門リテラシー科目に属する科目です.
経済学を学ぶ上で必要となる基礎的な数学知識について学習します.高校までに学習した基礎数学の内容を再確認するとともに,数学が経済学や現実の社会でどのように利用されているのかを知ることを目的とします.
到 達 目 標
/Class Objectives
1.経済学を学ぶ際に必要な数学の基礎知識について説明できる.
2.現実社会で数学がどのように利用されているかを理解できる.
3.公務員試験や就職試験の問題を解くことができる.
授業のキーワード
/Keywords
行列,微分法,積分法
授業の進め方
/Method of Instruction
講義中心の授業です.テキストにしたがい,定義を説明し,「例」を提示したのち,各自「問」を解きながら理解してもらいます.
履修するにあたって
/Instruction to Students
授業時間外に必要な学修
/Expected Work outside of Class
毎回,1時間程度の予習と1時間以上の復習が必要です.特に,これまでに学習していない内容は時間をかけて復習しましょう.
提出課題など
/Quiz,Report,etc
講義時に,計算問題などのレポートを出題します.提出された課題レポートは,返却した後で解説を行います.
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
中間試験(40%),定期試験(40%),課題レポート(20%)により評価します.
テキスト
/Required Texts
塩出省吾,上野信行,柴田淳子,中村光宏,『社会科学系学生のための基礎数学』,共立出版
必ず,テキストを持参してください. 
参考図書
/Reference Books
柴田淳子,奥原浩之,『経営・経済を学ぶ学生のための基礎数学』,共立出版
No.
/Time
主題と位置付け
/Subjects and position in the whole class
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 第1回 ガイダンス,関数の極限 関数の極限値
2 第2回 微分法の基礎(1) 微分係数と導関数,微分法の公式
3 第3回 微分法の基礎(2) 基本関数の導関数,高次導関数
4 第4回 微分法の応用 接線と法線,関数の増減と極大・極小 
5 第5回 積分法の基礎 不定積分と定積分
6 第6回 積分法の応用 面積と体積
7 第7回 偏微分法 偏導関数
8 第8回 中間試験 これまでの内容に関する試験
9 第9回 ベクトルとその演算 ベクトルの計算法則
10 第10回 行列とその演算(1) 行列の計算方法,内積
11 第11回 行列とその演算(2) 行列の乗法
12 第12回 行列式と逆行列 余因子展開,Gaussの消去法
13 第13回 行列による連立方程式 Cramerの公式
14 第14回 固有値と固有ベクトル 固有方程式,固有ベクトル
15 第15回 後半のまとめ 復習

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