京大のE2授業 難易度・感想etc... まとめ
今年度、というかこれからもずっと僕はE2授業とかいう英語の授業を取って卒業しなきゃいけないのです。せっかくなので、E2授業の感想をだらだらと書いておきたいと思います。というのも、多くの人がE2の単位を取るのに苦労するらしいので。人社と一部、統合について書きます。
人社
☆2017 前期☆
Japan's Political Economy 水3 (日本の政経)
難易度 4.5/5.0
めんどくささ 4.5/5.0
面白さ 4.0/5.0
感想: 日系人の米人教授がスライドを使って授業をします。完全に座学。内容はいたって普通。戦後の日本の経済と政治について時系列的に追っていきます。まじめにやろうとするとくそ大変。まず、毎週大量に予習分のテキストを読まなきゃいけない。しかし、これをさぼってもいけるっちゃいける。が、たまーに小テスト（合計30点分）があるので注意。最終レポートが７０点分。かなりきつい。英語2000字以上。ただし、日本語3000以上でもOKという神対応あり。どちらにせよ面倒くさい。ちなみに僕は小テスト24点、最終レポートが63点でしたが、5日遅れて出したので20点減点されました。おっぱい。
☆2017 後期☆
Introduction to Educational Studies 月１ (教育的な研究・入門?)
難易度 3.0/5.0
めんどくささ 5.0/5.0
面白さ 3.0/5.0
感想： やったら課題が多い。毎週本読んでまとめノート作らなきゃいけないし、毎週授業のまとめを書いて出さなきゃいけない。期末テスト２０点＋課題＆出席点８０点。授業は先生が少し喋った後、配られた議題について考えてまず一人で書く。それを周りの人と話し合う。最後に教授が適当に生徒を指して意見を言わせる。これらの繰り返し。授業難易度は本当にふつう。話し合う内容も本当にふつう。個人的には月曜の１限から何やらくだらんこと話し合わなきゃいけなくてだるかった。朝に強い人。課題を出したら確実に単位は来るので、どうしても確実に取れる単位を選びたい人におすすめ。
追記: 3回ぐらい授業ブッチ&ポートフォリオ適当だったために78点でした。んー、ビミョい。弛まぬ努力をもってコツコツやる人向けなんで、まぁ僕には向いてません。
Natural Disaster Science月2 (自然災害科学) （統合群）
難易度 3.0/5.0
めんどくささ 4.0/5.0
面白さ 4.0/5.0
感想： 課題多い。まず最初の数週間は全員、手書きの英語レポートをやたら書くように言われる。それは先生曰く履修制限の代わりなんだとか。結果、最初は３０人以上いた教室も後半は１０人弱に。また、この授業は日本人の英語特訓講座と化している面があるので、留学生たちは露骨に暇そうな感じである（実際、英語を喋れない人が喋るのを待つなどの無駄な時間がかなり多かった）。しかし、授業の内容自体はとても面白い。と、個人的には思う。
ストイックな方。英語を鍛えたい方などにおすすめ。
追記: 少しレポート出さんかった&ブッチしたけど96点いただいた。たぶん、積極的な授業態度(笑)みたいのがかなり重視されてると思う。ローリスクハイリターンお菓子プリーズ。
Pedagogy 水1(教育学)
難易度 4.0/5.0
めんどくささ 3.0/5.0
面白さ 4.5/5.0
感想： 面白いE2人社として割と有名。内容は教育の話かと思いきや、ほとんどが宗教・歴史・哲学の話。実践的な教育の話はあまりしない。内容は超難しいけど内容はとても面白い。胸張ってお勧めできる人社。ただ、結構人数制限が厳しいので取るのが大変。単位はほぼ確実に取れるし、取れるようにしてくれる。課題もそんな大変じゃない。大変じゃないけど俺は案の定、最終レポートを一日遅れで出したので５点減点。
追記: 結果は80点。レポートをちゃんと出せば数値上は85点だけど、相対評価によって評価は変わらない可能性が高い。たぶん殆どの人に単位来てるはず。起きれるかどうかが勝負。
Contemporary Management 水3（現代経営学？）
難易度 1.5/5.0
めんどくささ 2.0/5.0
面白さ 3.0/5.0
感想： まごうことなき楽単。二回に一回のペースででりゃ単位出るしもうこりゃ素晴らしい。内容は現代の経営について、例えば社員の働くMotivationとかの要素や関係性をレクチャーされる。そのあとにグループでその話題について話し合って、代表者が前に出て少し喋る。内容も議題も割と実生活に基づいて考えられるとっつきやすい内容が多いので、取り組みやすい。クラスはとてもでかく、100人くらいいたと思う。履修制限なし。E2単位がほしいなら絶対に取るべき。これより楽な単位は存在しないので、これで無理なら諦めてくださいって感じだ。
追記: 結果、84点。最後のプレゼンで前日締切のファイルを提出し忘れたための失点によりおそらくA→Bになった。やたら最後だけ締切に厳しかったが、他の小レポート3回は遅れて出しても半分の点数をくれる。まぁ楽なのでさっさと期限通りに出すべき。大して大変じゃない。
Critical Thinking 水4(批判的思考)
難易度 2.5/5.0
めんどくささ 2.0/5.0
面白さ 2.5/5.0
感想： これも楽単。出席点がほとんど。最後に一時限だけディベートがあるが、全然まともなディベートとは程遠いので、気にしなくても大丈夫。授業は先生が用意した厚い教材のコピーを使って進める。内容は全て「議論の正しさ・確かさ」。たとえば、こういう論理の組み立て方はダメでこうすべき、演繹法の使い方、自分の論理を肯定する実例の挙げ方etc…など。論文やレポートを書く時のベースとなる「前提」みたいのが身につく。毎回、先生がランダムに生徒を指して、該当ページを音読（この時間、暇）。その後、そのテキストについている演習問題を個人でやる。最後に先生が適当に誰か指して答えさせる、という形式。その演習問題はほとんど答えが一意に決まらないものなので、それぞれが思い思いの発言をする。割と面白い。注意点としては、出てくる単語が結構むずかしい（それはそう）ので、ちゃんと調べた方がいい。
ちなみに変な小レポートが毎週のように出た。あまりにもしょーもなかったので気にも留めなかった結果、何度かやり忘れた。
追記: 結果は96点。レポートは2.3回出さなかったけどA＋来た。欠席回数ゼロがでかい。休まず出ればA+が取れるって考えれば楽勝。ゼロリスクハイリターン。今期のベストオブ楽単。
以上です。
なんか意外と書く内容薄かった。後半になるほど楽であることは確かだね。
なんにせよE2授業というのは出席点がでかいのがほとんどなので、通える時間に取れる授業を選ぶべきだと個人的には思います。ちなみに、テスト100％って人社はほとんどないです。またなんか質問があれば。人よりはE2授業のことは多少詳しいので。
Programming Example Report 14
program report14
implicit none
real(8)::t,k
real,parameter::TOL=1.0D-6
real(8),dimension(5)::NPV,s
integer::i
s(1)=0.0;s(2)=10.0;s(3)=15.0;s(4)=20.0;s(5)=25.0
do i=1,5
NPV(i)=forming(s(i))
End do
k=0.0
do while(forming(k)>=0)
k=k+TOL
enddo
write(*,'(T5,A,$)') "Rates of interest(%)"
write(*,'(T10,A)') "Net present values($)"
write(*,'(A)') repeat("=",55)
do i=1,5
write(*,'(T12,f5.2,T37,I10)') s(i),nint(NPV(i))
end do
write(*,'(A)') repeat("=",55)
write(*,'(A,F10.4,A)') "The internal rate of return is ", k,"%"
open(1,file="NPV.txt")
write(1,'(T5,A,$)') "Rates of interest(%)"
write(1,'(T10,A)') "Net present values($)"
write(1,'(A)') repeat("=",55)
do i=1,5
write(1,'(T12,f5.2,T37,I10)') s(i),nint(NPV(i))
end do
write(1,'(A)') repeat("=",55)
write(1,'(A,F10.4,A)') "The internal rate of return is ", k,"%"
close(1)
contains
function forming(t)
real(8)::forming,t,x
integer::i
x=t/100
forming=-300000+150000/(1+x)+150000/(1+x)**2+160000/(1+x)**3
end function forming
end program report14
! Result
! Rates of interest(%) Net present values($)
! =======================================================
! 0.00 160000
! 10.00 80541
! 15.00 49059
! 20.00 21759
! 25.00 -2080
! ============================================================
! The internal rate of return is 24.5366%
Programming Example 13
Program Least_squares
implicit none
! Global variables
integer, parameter:: m=4 ! Number of coefficient
real(8):: S(m) ! Array of coefficient S
real(8), parameter:: TOL=1D-6 ! Numerical tolerance
real(8), dimension(:), allocatable:: X, Y ! Arrays of data X and Y
Call Initialization(X, Y, S) ! read data from file
Call Processing(X, Y, S) ! perform numerical analysis and display
Call Finalization(X, Y, S) ! write data to file
contains
!================================================================================
Subroutine Initialization(X, Y, S)
! dummy variables
real(8), dimension(:), allocatable, INTENT(OUT):: X, Y
real(8), INTENT(OUT):: S(m)
! local variables
integer:: i, n, status=0
character(len=50):: filename
real(8):: r
write(*,'(A)') "Enter the title of input data with the file extension"
read(*,*) filename
open(1, file=filename)
n=0
do
read(1, *, iostat=status) r
if (status/=0) exit
n=n+1
end do
allocate(X(n), Y(n))
rewind(1)
do i=1,n
read(1, *) X(i), Y(i)
end do
close(1)
write(*,'(A)') "The input data"
write(*,'(2A10)') "Data X", "Data Y"
do i=1,n
write(*,'(2F10.3)') X(i), Y(i)
end do
write(*,*) "The fitting function is Y = exp(-S1*X)*sin(S2*X)*S3+S4"
write(*,*) "In order to determine non-trivial fitting coefficients, intialial values are necessary."
do i = 1, m
write(*, '(A, I1, A, $)') "Input the guessed value for S", i, " = "
Read(*,*) S(i)
end do
end subroutine Initialization
!================================================================================
Subroutine Processing(X, Y, S)
! dummy variables
real(8), dimension(:), INTENT(IN):: X, Y
real(8), INTENT(INOUT):: S(m)
! local variables
integer:: i, k, k_max=50 ! iteration number and maximum iteration number
! Norm of errors, vector residuals and Hessian matrix
real(8):: err, R(m), H(m,m)
write(*, '(A)') repeat('-',10*m+30)
write(*,'(A10, $)') "Iteration"
do i=1, m
write(*,'(A9, I1, $)') "S", i
end do
write(*,'(A20)') "Norm of residuals"
write(*, '(A)') repeat('-',10*m+30)
R=Residual_vector(X, Y, S)
err=sqrt(dot_product(R,R))
k=0
write(*,'(I10, $)') k
do i=1, m
write(*,'(F10.3, $)') S(i)
end do
write(*,'(E20.3)') ERR
do while *1
k=k + 1
H=Hessian_matrix(X, Y, S) !This caluclates the Hessian wrt X,Y,S
S=S-matmul(Minverse(H),R) !This remakes S. S=S- [Hessian]**(-1) × RessidualMatrix
R=Residual_vector(X, Y, S) !Remakes R with new S.
err=sqrt(dot_product(R,R)) !Remakes ERR with new ResidualVector
write(*,'(I10, $)') k
do i=1, m
write(*,'(F10.3, $)') S(i)
end do
write(*,'(E20.3)') ERR
end do
if (k==k_max) then
write(*,*) "Divergence!"; STOP
end if
write(*, '(A)') repeat('-',10*m+30)
end Subroutine Processing
!================================================================================
Subroutine Finalization(X, Y, S)
! dummy variables
real(8), dimension(:), INTENT(IN):: X, Y
real(8), INTENT(IN):: S(m)
! local variables
Integer:: i, n
character(len=50):: filename
n=size(X) ! rows of vector X
write(*,'(A)') "Enter the title of output data with the file extension"
read(*,*) filename
open(2, file=filename)
write(*,'(A)') "The output data"
write(*,'(2A10)') "Data X", "Fitting Y"
do i=1,n
write(*,'(2F10.3)') X(i), Fit(X(i),S)
write(2,'(2F10.3)') X(i), Fit(X(i),S)
end do
write(*, '(A, F10.3)') "Sum square of errors of the converged result is ", SSE(X, Y, S)
write(*,'(A, A, $)') "The output data have been successfully written to the file ", filename
close(2)
end Subroutine Finalization
!--------------------------------------------------------------------------------
Function SSE(X, Y, C) ! Sum Square Errors
real(8), dimension(:):: X, Y
real(8):: SSE, C(m) ! sum square of residual and coefficient array
integer:: i, n
n = size(X) ! The size of array X
SSE = 0
do i = 1, n
SSE = SSE + ( fit(X(i),C) - Y(i) )**2
end do
end Function SSE
!--------------------------------------------------------------------------------
Function Fit(z, C)
real(8):: Fit, z, C(m)
Fit = exp(-C(1)*z)*sin(C(2)*z)*C(3)+C(4)
end Function Fit
!--------------------------------------------------------------------------------
Function Residual_vector(X, Y, C)
real(8), dimension(:):: X, Y
real(8):: Residual_vector(m), C(m), C_(m)
integer:: i
do i = 1, m
C_ = C; C_(i) = C(i) + TOL
Residual_vector(i) = ( SSE(X, Y, C_) - SSE(X, Y, C) ) / TOL
end do
end Function Residual_vector
!--------------------------------------------------------------------------------
Function Hessian_matrix(X, Y, C)
real(8), dimension(:):: X, Y
real(8):: Hessian_matrix(m,m), C(m), C_(m), v(m), v_(m)
integer:: i,j
do i = 1, m
do j = 1, m
C_ = C; C_(j) = C(j) + TOL
v_ = Residual_vector(X, Y, C_)
v = Residual_vector(X, Y, C)
Hessian_matrix(i,j) = ( v_(i) - v(i) ) / TOL
end do
end do
end Function Hessian_matrix
!--------------------------------------------------------------------------------
Function Minverse(A)
real(8), dimension(:,:):: A ! Allow both static/dynamic memory allocation
real(8), dimension(:,:), allocatable:: Minverse, B, V
real(8), dimension(:), allocatable:: temp
real(8), parameter:: TOL=1D-6
real(8):: pivot
integer:: i, j, jmax, k, n
n=size(A)**0.5
allocate(Minverse(n,n), B(n,n), V(n,n), temp(n))
B=A
V(:,:)=0.
do i=1, n; V(i,i)=1.; end do
do i=1, n
jmax=i
!===== Maximum pivoting technique =====
do j=i+1, n
if (abs(B(j,i))>abs(B(jmax,i))) then
jmax=j
temp=B(i,:); B(i,:)=B(jmax,:); B(jmax,:)=temp
temp=V(i,:); V(i,:)=V(jmax,:); V(jmax,:)=temp
end if
end do
!===== Gauss-Jordan elimination =====
pivot=B(i,i)
if (abs(pivot)<TOL) then
print *, "The matrix is singular!"
stop
end if
B(i,:)=B(i,:)/pivot; V(i,:)=V(i,:)/pivot
do k=1, n
pivot=B(k,i)
if (k/=i) then
B(k,:)=B(k,:)-pivot*B(i,:)
V(k,:)=V(k,:)-pivot*V(i,:)
end if
end do
end do
Minverse=V
end function Minverse
End Program
*1:err>TOL).and.(k<k_max
Programming Example 12 日本語解説版（未完）
Program nonlinear_system
! Global variables
integer, parameter:: m=3 ! Maximum number of variables
real(8):: S(m), H(m,m) ! Unknown variable vector S
real(8), parameter:: TOL=1D-6 ! Numerical tolerance
Call Guess(S)
Call Solve(S)
contains
Function Residual(x) !ここでは計算したい方程式を設定します。
real(8):: Residual(m), x(m)
Residual(1)=-x(1)+2*x(2)+x(3)-2
Residual(2)=2*( (x(1)+3)**2) + 5*x(2)**2- (x(3)+1)**2
Residual(3)=(x(1)-5)*(x(2)+2) + 3
!以降、Residual(x)を使ったときはその時点でのx(1),x(2),x(3)が
!それぞれ代入されて、新しいResiudal(1),(2),(3)が作られます。
!目標はこの方程式を解くこと。つまり、Residual＝０になるx(1),(2),(3)を
!見つけることです。以降の操作で少しづつResidualは０に近づくはずです。
end Function Residual
Function Hessian(x) !ここでは偏微分を計算します。
real(8):: Hessian(m,m), x(m), x_(m), v(m), v_(m)
integer:: i,j
do i = 1, m
do j = 1, m
x_=x
x_(j) = x(j) + TOL ! 1
v_ = Residual(x_) ! 2
v = Residual(x) ! 3
Hessian(i,j) = ( v_(i) - v(i) ) / TOL ! 4
!ここに書かれていることはいたってシンプルで簡単。
!f' = (f(x+TOL)-f(x))/TOL を計算するだけ
!1. x_(1)～x_(3)はx(1)~x(3)に1D-6を足す。
!2. それぞれResidualに入れる。
!3. vとv_を作る
!4. (v_(i)-v(i))/TOL = 微分結果
! 上の微分結果をHessian行列に格納。
end do
end do
end Function Hessian
Subroutine Guess(x) !ここはインプットを行うセクション。
real(8), INTENT(OUT):: x(m) ! dummy variables
Integer:: i
Write(*,*) "Nonlinear system of", m, "equations"
do i = 1, m
write(*, '(A, I2, A)', advance="no") "Input the guessed value no.", i, " = "
Read(*,*) x(i)
end do
! 繰り返し作業において、初期値は自分で用意しなきゃいけないので、ここで
! x(1)~(3)の初期値を読み込みます。
End Subroutine Guess
Subroutine Solve(x) !ここはコアの計算部分
real(8), INTENT(INOUT):: x(m) ! dummy variables
Integer, parameter:: k_max=50 ! Maximum iteration number
Integer:: k, n
real(8):: err, R(m), H(m,m),Minv(m,m)
!ここはディスプレイに文字を表示するだけのゾーン。
write(*,'(A10, $)') "Iteration"
do i=1, m
write(*,'(A9, I1,$)') "x", i
end do
write(*,'(A20)') "Norm of errors"
write(*, '(A)') repeat('-',60)
!ここからが大事なゾーン
!ここは最初の作業。一項目をループ外に行ってるだけ。
!もちろん後のループの中にも同じ内容があります。
R = Residual(x) !一項目を最初の方程式に入れ、Rに代入。
err=sqrt(dot_product(R,R))
k=0
write(*,'(I10, $)') k
do i=1, m
write(*,'(F10.3, $)') x(i)
end do
write(*,'(E20.3)') ERR
do while ( (err>TOL).and.(k<k_max))
k= k + 1 !カウンター
H=Hessian(x) !1. Get Hessian matrix as H using Hessian Function
Minv=Minverse(H) !2. Get inverse of Hessian matrix using Minverse Function
x=x-matmul(Minv,R) !3. Update x
R = Residual(x) !4. Set Residual matrix as R again.
err=sqrt(dot_product(R,R)) !5.Set error.
write(*,'(I10, $)') k !6. あとは書くだけ
do i=1, m
write(*,'(F10.3, $)') x(i)
end do
write(*,'(E20.3)') err
end do
if (k==k_max) then
print*, "Divergence!";stop
end if
write(*, '(A)') repeat('-',60)
End Subroutine Solve
function Minverse(A)
real(8), dimension(:,:):: A
real(8), dimension(:,:), allocatable:: Minverse, B, V
real(8), dimension(:), allocatable:: temp
real(8), parameter:: TOL=1D-6
real(8):: pivot
integer:: i, j, jmax, k, n,l
n=size(A)**0.5
allocate(Minverse(n,n),B(n,n),V(n,n),temp(n))
B=A
V(:,:)=0.0
do i=1, n
V(i,i)=1.0
end do
do i=1, n
jmax=i
do j=i+1, n
if (abs(B(j,i))>abs(B(jmax,i))) then
jmax=j
temp=B(i,:);B(i,:)=B(jmax,:);B(jmax,:)=temp
temp=V(i,:);V(i,:)=V(jmax,:);V(jmax,:)=temp
end if
end do
pivot=B(i,i)
if (abs(pivot)<TOL) then
print *, "The matrix is singular!"
end if
B(i,:)=B(i,:)/pivot
V(i,:)=V(i,:)/pivot
do k =1,n
if (i .ne. k) then
pivot=B(k,i)
do l=1,n
B(k,l)=B(k,l)-B(i,l)*pivot
V(k,l)=V(k,l)-V(i,l)*pivot
end do
end if
enddo
end do
Minverse=V
end function Minverse
end Program nonlinear_system
Programming Example 12
Red characters are codes I wrote by myself today. 2018/01/05
But these can be changed like below using "matmul".
---------------------------------------------------------------------
do while ( (err>TOL).and.(k<k_max) )
k= k + 1
H=Hessian(x) !Get Hessian matrix as H using Hessian Function
Minv=Minverse(H) !Get inverse of Hessian matrix using Minverse Function
x=x-matmul(Minv,R) ! Update x
R = Residual(x) !Set Residual matrix as R.
err=sqrt(dot_product(R,R))
write(*,'(I10, $)') k
do i=1, m
write(*,'(F10.3, $)') x(i)
end do
write(*,'(E20.3)') err
end do
---------------------------------------------------------------------
This is the main code.
------------------------------------------------------------------------
Program nonlinear_system
! Global variables
integer, parameter:: m=3 ! Maximum number of variables
real(8):: S(m), H(m,m) ! Unknown variable vector S
real(8), parameter:: TOL=1D-6 ! Numerical tolerance
Call Guess(S)
Call Solve(S)
contains
Function Residual(x)
real(8):: Residual(m), x(m)
Residual(1)=-x(1)+2*x(2)+x(3)-2
Residual(2)=2*( (x(1)+3)**2) + 5*x(2)**2- (x(3)+1)**2
Residual(3)=(x(1)-5)*(x(2)+2) + 3
end Function Residual
Function Hessian(x)
real(8):: Hessian(m,m), x(m), x_(m), v(m), v_(m)
integer:: i,j
do i = 1, m
do j = 1, m
x_ = x; x_(j) = x(j) + TOL ! Perturb x
v_ = Residual(x_)
v = Residual(x)
Hessian(i,j) = ( v_(i) - v(i) ) / TOL
end do
end do
end Function Hessian
Subroutine Guess(x)
real(8), INTENT(OUT):: x(m) ! dummy variables
Integer:: i
Write(*,*) "Nonlinear system of", m, "equations"
do i = 1, m
write(*, '(A, I2, A)', advance="no") "Input the guessed value no.", i, " = "
Read(*,*) x(i)
end do
End Subroutine Guess
Subroutine Solve(x)
real(8), INTENT(INOUT):: x(m) ! dummy variables
! local variables
Integer, parameter:: k_max=50 ! Maximum iteration number
Integer:: k, n
real(8):: err, R(m), H(m,m),Minv(m,m),rs(m)
write(*,'(A10, $)') "Iteration"
do i=1, m
write(*,'(A9, I1,$)') "x", i
end do
write(*,'(A20)') "Norm of errors"
write(*, '(A)') repeat('-',60)
R = Residual(x)
err=sqrt(dot_product(R,R))
k=0
write(*,'(I10, $)') k
do i=1, m
write(*,'(F10.3, $)') x(i)
end do
write(*,'(E20.3)') ERR
do while ( (err>TOL).and.(k<k_max) )
k= k + 1
H=Hessian(x) !Get Hessian matrix as H using Hessian Function
Minv=Minverse(H) !Get inverse of Hessian matrix using Minverse Function
R = Residual(x) !Set Residual matrix as R.
rs=0.0
do i =1,m
do j =1,m
rs(i)=rs(i)+Minv(i,j)*R(j) !Get H(x_k)[-1]*r(x_k)
end do
x(i)=x(i)-rs(i) !Set New x
end do
R = Residual(x) !Set Residual matrix as R again.
err=sqrt(dot_product(R,R))
write(*,'(I10, $)') k
do i=1, m
write(*,'(F10.3, $)') x(i)
end do
write(*,'(E20.3)') err
end do
if (k==k_max) then
print*, "Divergence!"
end if
write(*, '(A)') repeat('-',60)
End Subroutine Solve
function Minverse(A)
real(8), dimension(:,:):: A
real(8), dimension(:,:), allocatable:: Minverse, B, V
real(8), dimension(:), allocatable:: temp
real(8), parameter:: TOL=1D-6
real(8):: pivot
integer:: i, j, jmax, k, n,l
n=size(A)**0.5
allocate(Minverse(n,n),B(n,n),V(n,n),temp(n))
B=A
V(:,:)=0.0
do i=1, n
V(i,i)=1.0
end do
do i=1, n
jmax=i
do j=i+1, n
if (abs(B(j,i))>abs(B(jmax,i))) then
jmax=j
temp=B(i,:);B(i,:)=B(jmax,:);B(jmax,:)=temp
temp=V(i,:);V(i,:)=V(jmax,:);V(jmax,:)=temp
end if
end do
pivot=B(i,i)
if (abs(pivot)<TOL) then
print *, "The matrix is singular!"
end if
B(i,:)=B(i,:)/pivot
V(i,:)=V(i,:)/pivot
do k =1,n
if (i .ne. k) then
pivot=B(k,i)
do l=1,n
B(k,l)=B(k,l)-B(i,l)*pivot
V(k,l)=V(k,l)-V(i,l)*pivot
end do
end if
enddo
end do
Minverse=V
end function Minverse
end Program nonlinear_system
Programming Example 11
Program report11
implicit none
character(len=50):: matrixfile
integer:: status=0, n
real(8):: r
real(8), dimension(:,:), allocatable:: Matrix, Inv_Matrix, Identity
integer:: i, j, row
write(*,*) "Enter the file name of matrix"
read(*,*) matrixfile
!===== Read file =====
open(1, file=matrixfile)
n=0
do
read(1, *, iostat=status) r
if (status/=0) exit
n=n+1
end do
rewind(1)
allocate(Matrix(n,n))
do i=1, n
read(1, *) Matrix(i, :)
end do
close(1)
!===== Process data =====
allocate(Inv_Matrix(n,n), Identity(n,n))
Inv_Matrix = Minverse(Matrix)
Identity = matmul(Matrix, Inv_Matrix)
!Check
print*, "The matrix before inversion."
do i=1, n
write(*,'(a)',advance="no") "|"
do j=1, n
write(*,'(E12.3)',advance="no") Matrix(i,j)
end do
write(*,*) "|"
end do
!===== Write file =====
open(2, file="invmat.dat")
print*,"The matrix after inversion"
do i=1, n
write(*,'(a)',advance="no") "|"
do j=1, n
write(*,'(E12.3)',advance="no") Inv_Matrix(i,j)
end do
write(*,*) "|"
end do
print*, "Check the identity matrix"
do i=1, n
write(*,'(a)',advance="no") "|"
do j=1, n
write(2,'(E12.3)',advance="no") Inv_Matrix(i,j)
write(*,'(E12.3)',advance="no") Identity(i,j)
end do
write(2,*) " "
write(*,*) "|"
end do
close(2)
Contains
Function Minverse(A)
real(8), dimension(:,:):: A
real(8), dimension(:,:), allocatable:: Minverse, B, V
real(8), dimension(:), allocatable:: temp
real(8), parameter:: TOL=1D-6
real(8):: pivot
integer:: i, j, jmax, k, n,l
n=size(A)**0.5
allocate(Minverse(n,n),B(n,n),V(n,n),temp(n))
B=A
V(:,:)=0.0
do i=1, n
V(i,i)=1.0
end do
do i=1, n
jmax=i
do j=i+1, n
if (abs(B(j,i))>abs(B(jmax,i))) then
jmax=j
temp=B(i,:);B(i,:)=B(jmax,:);B(jmax,:)=temp
temp=V(i,:);V(i,:)=V(jmax,:);V(jmax,:)=temp
end if
end do
pivot=B(i,i)
if (abs(pivot)<TOL) then
print *, "The matrix is singular!"; stop
end if
B(i,:)=B(i,:)/pivot !All pivots on B(i,:) are divide by diagnole in order to set diagnole 1.
V(i,:)=V(i,:)/pivot !Apply the above process for V which leads to Inverse of the matrix.
!This is the wrong code I wrote.
! do j=1,n
! B(i,j)=B(i,j)/B(i,i)
! V(i,j)=V(i,j)/B(i,i)
! end do
!If we failed to set pivot=B(i,i), the value is changeable so we can't get correct value.
do k =1,n
if (i .ne. k) then
pivot=B(k,i) !Set pivot B(k,i) which means the number located on the column the above process works.
do l=1,n
B(k,l)=B(k,l)-B(i,l)*pivot !B(k,i) is changed to new row in order to change one column into 0 .
V(k,l)=V(k,l)-V(i,l)*pivot !Apply above process for V.
end do
end if
enddo
end do
!This is the wrong code I wrote.
! do l=1,n
! B(k,l)=B(k,l)-B(i,l)*B(k,i)
! V(k,l)=V(k,l)-V(i,l)*B(k,i)
! end do
!If we failed to set pivot=B(k,i),the same thing as above will happen.
Minverse=V
end Function Minverse
End Program report11
京大地球工学科国際コースについて【1】
国際コースに関する記事は移行しました(2020/02/13)
こちらへ
http://yuma2012.hateblo.jp/entry/2020/02/13/042247
眠い、前文省略します。
もともと文がうまくないんだから、ここで面白さを求めても駄目だわ。
今はインドネシア人の友人と原発のプレゼンを作ってます。あまりに僕のやる気がなく、挙句の果てにブログを書き始めたのでとうとうキレてます。
ここでは僕の所属する京都大学工学部地球工学科国際コースとは何たるかを書きます。なんでこんなの書くかといったら簡単。来年人が全然入らないと寂しいからです。では早速。
１．地球工学科とは？
まずは、大前提から。京大の工学部には６つの科があります。その一つが地球工学科で、土木・資源・環境の３分野で成り立っています。土木というとよくわからないかもしれませんが、端的に言ってインフラです。僕の勝手なイメージですが、土木＝インフラ整備（ハードの整備）＋計画系（ソフトの整備）な感じ。インフラはご想像の通り、ダムとか道路とか沿岸整備とか。計画は都市計画とか交通マネジメントとかですかね。ちなみに僕は交通か防災に行きたいなぁ。そういえば、内閣官房付になった藤井教授は交通系だったはず。
まあそんな感じ。ちなみに僕は合格してから内容を知った。
2.国際コースとは？
先ほども言った通り、地球工には３つ分野がありまして、その配属が3年に上がるときにあります。国際コースは土木科の中にあるので、土木しかできませーーん。しかし、国際コースは一回生の入学前に分属されてしまいます。そのあとは出ることしかできません！逆に言えば、研究室配属まで何のコース分けもないです。
ではまず基本的な情報をまとめていきます。
・すべての授業（一般教養などすべて。第二外国語を除く）が英語。
・留学生がクラスの半分～いる。国籍はアジアがほとんど。たまにエジプトとかモンゴルとか。
・課題が過大
・発表系の授業が多め。プレゼンたくさん。熱力学でプレゼン。専門でプレゼン。実験でプレゼン。一般教養でプレゼン。少人数セミナーでプレゼン。プレレレレレレ。
・出席点の比率高め。
・ほぼすべての授業が20人前後の少人数で行われる。
・3年次に海外インターン
・卒業論文が英語
国際コースのここが素晴らしい！！！
・英語は当然スーパー上達する。わしゃもうネイティブレベル。
・面白い人が多い。
・クラス仲が良い。
・いろいろな文化の違いを感じれる
・就職余裕
・世界に羽ばたく「グローーーバル人材www」になれる。
・他の学部学科の人からかなり羨ましがられる
・ドヤれる
・イキれる
・学畜になれる
・いつでも辞めて日本語コースに移動できる。
・GORILAとかいう呪いみたいな制度から解放された自由地区
（上記は75％の事実と25％の偏見を基に作成）
国際コースのここがクソ
・課題が大変。僕みたいに要領悪いとサークル行けへん
・したがって当然部活やるとくそ大変。（ただし、ギリギリ単位だけ取るならまあいける？）
・常に立ちはだかる言語の壁
・就職そんな楽じゃない
・もうなんか色々とFUCK
・その他悪口を順次受け付けています。国際コースの人は@yuma2011nまで
はあもうなんかそんな感じ。詳しい説明は以下の通り。
☆授業～～～
ほぼすべての授業が基本的に全部英語で行われます。
土木の専門授業はもちろん地球工学の主に外国人教授が授業をされます。が、日本人の教授も英語で授業をされます。外国人教授の国籍はあまりにバラバラなので、特に傾向を感じません。日本人の教授はかなり英語で苦労されている方も多いらしく、先輩曰く教授の英語力と業績に特に相関はないらしいです。基本的に常に語学で苦労しているのは教える方も教わる方も日本人です。専門科目はほとんどペーパーのテストで評価されます。
さらに、自然科目（例えば力学や熱力学）、英語科目、情報科目なども地球工の外国人教授が担当しています。唯一、一年次の数学は数学科の先生が担当します。二年次からの数学はこれまた地球工の先生が担当します。これは驚いた。何の科目とっても同じ人たち出てくんの。草でしょ。
一般教養の人文社会系や統合・健康群などは他の学科の学生と同じように受けますが、それらもすべてE２という英語の授業の中で選んで取ります。だいたいの授業がレポートかディスカッション、授業態度で評価されます。
ここで問題があって、人社の授業は前後期合わせて700ありますが、我々が取れる英語の授業(E2科目)は90個あまりしかありません。そのうち他の科目と被らないように取ると、選択肢はかなり狭まります。しかも、来年から京都大学はE2科目の人数制限を厳しくするそうです。ますます、人社E2事情は厳しくなるのです。クソ京都大学マジで死
ええと...気を取り直して。
唯一、第二外国語だけは他の学生と完全に同じです。ちなみに僕は韓国語。二コマのうち一つは日本人、もう一つは韓国人の教授なので、今季の僕が取っている授業で日本人の教授は一人だけです。
面倒になったのでこれから先のことは次回に回します。文体が荒れてすみません。なにぶん暇つぶしに書いたので。反省しません。
えええと国際コースは今年でできてから7年目ですので、まだまだ僕たちはマウスですね。これからどうなるかわかりませんが、超面白いので（笑）ぜひ入ってください。
