シミュレーションの実行 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
2 章 問題解決と コンピュータの活用 1 2 3 基本的な考え方と手順 モデル化とシミュレーション 処理手順の明確化と自動化 P62 3
2 章 問題解決とコンピュータの活用 2 節モデル化とシミュレーション 1 2 問題のモデル化 シミュレーションの実行
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 2 シミュレーションの実行 1. シミュレーションの必要性
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 1 シミュレーションの必要性 実際に解決策を実行 危険 / 困難な場合も シミュレーション モデル化し試行錯誤を行う シミュレーションを通してモデルの評価が必要 P62 2 シミュレーションの実行 6
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 表 1は, あるイベントを開催したときのデータである この入場者数の変化の傾向を分析し, 6 月 13 日 ( 水 ) 天気予報: 晴 と 6 月 16 日 ( 土 ) 天気予報: 曇 の入場者数を推測し, レポートにまとめよう P62 2 シミュレーションの実行 7
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 表 1 入場者数データ P62 2 シミュレーションの実行 月日 曜日 天候 入場者数 5 月 12 日 土 雨 11,384 5 月 13 日 日 雨 17,201 5 月 14 日 月 晴 14,642 5 月 15 日 火 晴 16,043 5 月 16 日 水 曇 13,319 5 月 17 日 木 雨 8,542 5 月 18 日 金 晴 14,083 5 月 19 日 土 晴 23,705 5 月 20 日 日 晴 44,300 5 月 21 日 月 晴 32,253 5 月 22 日 火 晴 13,896 5 月 23 日 水 晴 12,033 5 月 24 日 木 晴 10,854 5 月 25 日 金 晴 10,587 5 月 26 日 土 晴 39,749 5 月 27 日 日 晴 48,699 月日 曜日 天候 入場者数 5 月 28 日 月 雨 14,279 5 月 29 日 火 曇 17,266 5 月 30 日 水 晴 16,449 5 月 31 日 木 晴 13,308 6 月 1 日 金 晴 14,096 6 月 2 日 土 晴 23,030 6 月 3 日 日 晴 29,676 6 月 4 日 月 雨 16,862 6 月 5 日 火 雨 11,370 6 月 6 日 水 曇 14,207 6 月 7 日 木 雨 13,882 6 月 8 日 金 晴 15,893 6 月 9 日 土 晴 32,756 6 月 10 日 日 晴 40,447 6 月 11 日 月 雨 19,934 8
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 1 モデル化の手順を考えよう 対象世界を定め, 構成要素を明らかにする 対象世界 : イベントの入場者構成要素 : 入場者, 月日, 曜日, 天候要素間の関係 : 入場者と曜日, 入場者と天候モデル化の表現 : 要素間の関係のグラフ, 入場者数の推定式シミュレーションの内容 : 曜日や天気の変化による入場者数の変動 P62 2 シミュレーションの実行 9
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 2 データを分析しよう データから 開催日ごとの曜日 / 天候 / 入場者数 1 2 3 データの全体的傾向と分析の方向性を考える 項目ごとの影響を調べる 曜日ごとと天候ごとの平均入場者数を計算 項目ごとの影響の強さをグラフで表現する P62 2 シミュレーションの実行 10
2章 2節 モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 2 データを分析しよう 図１ 全体的な傾向 P62 2 シミュレーションの実行 11
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 2 データを分析しよう 表 2 曜日ごとの平均入場者数 P62 2 シミュレーションの実行 曜日 入場者数 件数 平均 平均 / 全体平均 月 97,970 5 19,594 0.97 火 58,575 4 14,644 0.73 水 56,008 4 14,002 0.69 木 46,586 4 11,647 0.58 金 54,659 4 13,665 0.68 土 130,624 5 26,125 1.30 日 180,323 5 36,065 1.79 全体 624,745 31 20,153 1.00 12
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 2 データを分析しよう 表 3 天候ごとの平均入場者数 天候入場者数件数平均 平均 / 全体平均 晴 466,499 20 23,325 1.16 曇 44,792 3 14,931 0.74 雨 113,454 8 14,182 0.70 全体 624,745 31 20,153 1.00 P62 2 シミュレーションの実行 13
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 2 データを分析しよう 図 2 曜日が入場者数に与える P62 2 シミュレーションの実行 14
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 2 データを分析しよう 図 3 天候が入場者数に与える影響 P62 2 シミュレーションの実行 15
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 3 分析結果をもとにモデルを作ろう 曜日と天候を要因とする入場者数のモデル式 週末に入場者数が多い 晴れの日に比べて曇りや雨の日は入場者数が少ない P63 2 シミュレーションの実行 16
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 3 分析結果をもとにモデルを作ろう 6 月 13 日 ( 水 ) 天気予報 : 晴 の入場者 推測数 X の求め方 入場者数の全体平均 水曜日の割合 晴れの日の割合 =20,153 0.69 1.16 =16130.4612 16130 人と予想される P63 2 シミュレーションの実行 17
シミュレーションの例 試着ドライブシミュレーター自動車の衝突実験流体力学フライトシミュレーター 18 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
シミュレーションの例 試着 19 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
シミュレーションの例 ドライブシミュレーター 20 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
シミュレーションの例 自動車の衝突実験 21 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
シミュレーションの例 流体力学 22 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
シミュレーションの例 フライトシミュレーター 23 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
シミュレーションの例 流体力学 24 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 4 結論に至った根拠をレポートにまとめよう 過去の実績をどのように分析し, どのような考え方でモデル式を組み立てて推測値を求めたのかをレポートにまとめる P64 2 シミュレーションの実行 25
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 4 結論に至った根拠をレポートにまとめよう レポートを作成するときの注意点 1 レポートにはタイトルをつける 2 内容に一貫性を持たせる 31 段落 1 テーマの原則 4 感想を考察に書かない 5 事実と意見を区別する P64 2 シミュレーションの実行 26
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 4 結論に至った根拠をレポートにまとめよう 図 4 レポートの例 P64 2 シミュレーションの実行 27
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 5 モデルを評価しよう 入場者推測数を実際の値と比較 モデルを評価 P64 2 シミュレーションの実行 28
2 章 2 節モデル化とシミュレーション 入場者数の変化の傾向を分析 STEP 5 モデルを評価しよう 表 4 モデルの評価 実績数と推測数からモデルの妥当性を評価する 評価値 = ( 実績数 - 推測数 ) / 実績数 100(%) 月日曜日天候実績数推測数評価値 6 月 13 日水晴 14,807 16,130 8.9% 6 月 16 日土曇 28,753 19,387 32.6% P64 2 シミュレーションの実行 29
2 章 2 節モデル化とシミュレーション いろいろなモデル モデル 11 全体平均に, 曜日別平均と天候別平均を加える 曜日が入場者数に与える影響 天候が入場者数に与える影響 6 月 13 日 ( 水 ) 晴 [ 平均 :20,153]+[ 水 :-6,151]+[ 晴 :3,172]=17,174 P65 2 シミュレーションの実行 30
2 章 2 節モデル化とシミュレーション いろいろなモデル モデル 22 回帰分析を利用する 月日 曜日天候入場者数月 火 水 木 金 土 日 晴 曇 雨 5 月 12 日 土 雨 11,384 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 5 月 13 日 日 雨 17,201 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 5 月 14 日 月 晴 14,642 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 月 15 日 火 晴 16,043 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 5 月 16 日 水 曇 13,319 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 5 月 17 日 木 雨 8,542 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 5 月 18 日 金 晴 14,083 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 5 月 19 日 土 晴 23,705 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 5 月 20 日 日 晴 44,300 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 5 月 21 日 月 晴 32,253 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 5 月 22 日 火 晴 13,896 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 5 月 23 日 水 晴 12,033 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 5 月 24 日 木 晴 10,854 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 6 月 13 日 ( 水 ) 晴 [ 切片 :3,664]+[ 水 :439]+[ 晴 :10,001]=14,104 係数 標準誤差 切片 3664 4477 月 11930 4746 火 3530 4852 水 439 5233 木 2982 4859 金 0 0 土 14460 4417 日 24400 4417 晴 10001 3069 曇 9798 5587 雨 0 0 P65 2 シミュレーションの実行 31
2014 Yoshihiro Sato All rights reserved 実習 家具を配置するシミュレーションをやってみよう
シミュレーションしてみよう 一人暮らし 何を置けるのか 33 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
部屋のモデルを開く 1. [ エクスプローラー ] をクリック 2. [ 自分のユーザ名 ] を開く 3. room.pptx をダブルクリック 前回休み / ファイルがない人 1. 情報の科学のページを開く 2. [ 部屋と家具のモデル化 ] を右クリック よくわからなければすぐに呼ぶこと 3. [ 対象をファイルに保存 ] をクリックし [ 自分のユーザ名 ] のところに保存し開く 34 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
部屋と家具のモデル化 完成してますね 画面上は 20 分の 1 サイズ テレビラック 120 40 ワードローブ 78 50 ベッド 207 97 コーヒーテーブル 90 55 冷蔵庫 52 62 35 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
配置のシミュレーション 家具を配置する 窓やシンクの位置に注意 テレビラック 120 40 シンクの張出 56 36 ワードローブ 78 50 ベッド 207 97 コーヒーテーブル 90 55 冷蔵庫 52 62 36 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
氏名欄とコメント欄を作る 1. 氏名欄を作る 1. [ 挿入 ] [ テキストボックス ] 2. スライド内をクリック 3. 組 席と名前を入力 4. 右下に配置 2. コメント欄を作る 1. テキストボックスを作る 2. 工夫や配慮したことを入力 3. 余白に配置 37 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
レイアウトを考える 家具は回転させることもできる文字の向きは横に向いてもかまわない コメント欄には工夫や配慮したことを入力する 90 55 120 40 シンクの張出 56 36 78 50 207 97 52 62 38 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved
印刷して提出 1 [Ctrl]+[P] キーを押す 印刷のイメージを確認 問題があれば色を変える 2 [ 印刷 ] ボタンをクリック 3 プリンターにダッシュ! 白黒で印刷される 4 印刷されたものを確認し かごに提出 プリンタ前で 30 秒待っても出てこないときは席に戻って先生を呼ぶ! 5 PowerPoint 右上の [ ] をクリックし [ 保存 ] をクリック 終わった人は 情報の科学 のページにあるビデオを見てください 39 2014 Yoshihiro Sato All rights reserved