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数理生物学演習
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数理生物学演習 2020年度

数理生物学演習 2020年度

数理生物学演習に関するお知らせ

今年度は，新型コロナウイルスの感染拡大の影響により， 演習の開始時期の変更（5/11予定；2020.04.18現在）やオンラインでの実施（最短でも６月後半までは対面での演習は実施できません）など，例年とは異なる進行が予想されます．

全学的な情報については，九州大学のコロナウイルス関連の危機管理ページから最新の情報を確認するようにしてください．

PCの問題の解消やネットワーク環境の確保など各自演習への取り組みに必要な準備をおねがいします．

現在，以下のツールの利用を予定しています．必要に応じてアカウントの作成やPCへのインストールを進めておいてください．

  • 九州大学 Moodle
    • 出席，課題の提出などに使います．
    • 必ず「2020年度前期・月3月4・数理生物学演習（野下　浩司）」コースへの登録をしてください．
  • Skype for Business
    • 通常のSkypeと異なるソフトウェアです．
    • 必ずSkype for Businessをインストールの上，各自のSSO-IDでログインしてください．
  • Microsoft Teams
    • Skype for Businessに代わり，Microsoft Teamsを利用します（Macでの不具合等のため）．
    • Microsoft Teamsをインストールの上，各自のSSO-IDでログインしてください．
    • Moodle上の演習用リンクから参加してください．
  • Google Colab
    • Googleアカウント（Gmailアカウント）が必要になります．
    • もしGoogleアカウントを持っていない人は登録をしてください（自分のGmailやGoogleドライブへアクセスできる人は大丈夫です）．
  • Slack
    • 演習中のコミュニケーション，質疑応答，トラブルシューティングなどに使います．必ず参加してください．
    • デスクトップアプリのインストールを推奨．
    • iOSやAndroid向けのアプリもあるので，こちらもインストールしておくと便利．
    • もしまだ演習向けワークスペースに（参加したいのに）参加していない人は，個別にメールで野下にコンタクトを取ってください．
  • Microsoft Teamsで演習へ参加する際にカメラをオフ，マイクをミュート，で参加してください．学生側がひとりでもカメラをオンにしていると全体の通信量がかさむとのことです．
  • 復習用に使いたいとの要望があったので，（第２回以降の）演習中の動画をTeamsの機能で録画しています．こちらはMoodleから公開していますので，必要な方は（通信量と相談しながら）利用してください．

第１３回関連リンク

第１２回関連リンク

第１１回関連リンク

第１０回関連リンク

第９回関連リンク

第８回関連リンク

第７回関連リンク

第６回関連リンク

第５回関連リンク

第４回関連リンク

第３回関連リンク

第２回関連リンク

第１回関連リンク

場所

  • W1-C-202
  • オンライン

連絡先

担当教員

  • 野下 浩司 noshita at morphometrics.jp

TA

  • 岩波 翔也 iwanamishoya at gmail.com
  • 織田 貴史 takafumihumi1120 at gmail.com
  • 髙田 徹 ttconan0 at gmail.com
  • 荒木 周 araki at morphometrics.jp
  • 村田 英和 murata at morphometrics.jp

本演習の関連リンク

参考図書等

ここに挙げたもの以外にもたくさんの教科書・文献が世の中にはある． 自分自身と本の相性もあるので，自分にあったものを探して利用しよう．

数理生物学

教科書

比較的広い内容を扱う数理生物学系の教科書．

やや発展的・専門的な内容の教科書

オムニバス

どちらかというと事例紹介．より研究に近い内容を知りたいとき．

Python

プログラミングはじめての人向け

他のプログラミング言語使ったことある人向け

その他

参考

レポートや論文の作法

文献管理

数値計算・シミュレーション

内容（予定）

今年度は状況に応じて進行が変わることが予想されます． 以下は暫定的なもので，変更される可能性が非常に高いです．

  1. Hello, World!
    • プログラミングの意義，プログラムが動くまで
    • 演習用PC環境の構築
  2. Pythonの初歩的な使い方と数理生物学演習で必要な数学の復習
    • ベクトル，行列計算，固有値・固有ベクトル
    • 変数，リスト，四則演算，繰り返し処理
  3. 個体群動態の数理モデル１：離散指数増殖モデル，離散ロジスティック成長モデル
    • 離散指数増殖モデル，離散ロジスティックモデル
    • 条件分岐，関数，ファイル入出力，結果の出力，パッケージ，プロット（matplotlib）
  4. 個体群動態の数理モデル２：指数増殖モデル，ロジスティック成長モデル
    • 指数増殖，ロジスティック成長
    • 便利なパッケージ（NumPy，SciPy，SimPy）多次元配列，数値計算と数式処理，
    • オイラー法
  5. 個体群動態の数理モデル３：ロトカ-ボルテラ モデル
    • ロトカ・ボルテラ モデル，サーカディアンリズム
    • 結果の可視化
    • ニュートン法
  6. ランダムな現象：遺伝的浮動，ライト-フィッシャーモデル
    • 確率過程，遺伝的浮動，ライト-フィッシャーモデル
    • 擬似乱数
  7. 理論形態学：Raupのモデル
    • Raupモデル
    • 3Dパラメータ表示
    • 回転行列
  8. 疫学モデル
    • SIRモデル
    • 数値積分
    • 最小二乗法
  9. 研究をはじめるために：論文検索，管理，引用
    • 文献検索，引用の仕方
    • Google Scholor，Web of Science
  10. 空間構造の数理モデル１：セルオートマトン，ライフゲーム
    • セル・オートマトン，ライフゲーム
    • 時間変化する結果の可視化，境界条件
  11. 空間構造の数理モデル２：モルフォゲンによるパターン形成，反応拡散モデル
    • フレンチフラッグモデル，反応拡散系
    • ２次元配列
  12. 最終課題への発表会
    • 各チームのプレゼン
  13. 応用例紹介：？？？
  14. 数理生物学でのプログラミング
    • まとめ，最終課題へ向けた調整
最終更新日
数理生物学演習 2021年度数理生物学演習 2019年度