科学技術と共に歩む

１．基礎（クラス・関数の利用）
1.1　Java入門
　1.1.1　ツールの用意
　1.1.2　プログラム開発
　1.1.3　最初のプログラム
　1.1.4　アプレットによるＧＵＩプログラム
1.2　オブジェクト指向プログラミング
　1.2.1　クラス
　1.2.2　プログラムの構造
　1.2.3　オブジェクト指向の利点
　1.2.4　考察
1.3　課題

２．数値積分法
2.1　数値積分の必要性
2.2　台形則
2.3　中点則
2.4　シンプソン則
2.5　ロンバーグ積分
2.6　ガウス積分

３．非線形方程式
3.1　非線形方程式とその数値解法
3.2　よい反復解法とは？
3.3　線形反復法
3.4　エイトケンの■²法
3.5　正割法
3.6　二分法
3.7　はさみうち法

４．ニュートン法とその応用について
4.1　ニュートン法の基本的な考え方
4.2　ニュートン法のアルゴリズム
4.3　ニュートン法の解の収束性
4.4　ニュートン法のプログラミング例
4.5　ニュートン法による連立非線形方程式の解法
4.6　ニュートン法による多項式の解法

５．常微分方程式の解法
5.1　微分と微分係数，導関数
5.2　オイラー法による解法アルゴリズム
5.3　2次のルンゲ・クッタ法
　5.3.1　2変数のテイラー級数展開
　5.3.2　yi+■のテイラー級数展開
　5.3.3　Ralston method
5.4　4次のルンゲ・クッタ法
5.5　例題

６．行列の操作
6.1　行列の積，転置
　6.1.1　行列の状態系をクラスとする場合
　6.1.2　行列演算としての点の回転運動
6.2　連立1次方程式の解法における係数行列の整列
　6.2.1　列と行列の交換
　6.2.2　係数行列の行整列
　6.2.3　係数行列の行整列と列整列

７．連立1次方程式の解法
7.1　単純消去法
　7.1.1　用語，筆算例示
　7.1.2　前進消去と後退代入のアルゴリズム
7.2　ガウス消去法（列と行の整列）
7.3　反復法
　7.3.1　ヤコビ法，求解過程の筆算例示
　7.3.2　漸化式の誘導，解への収束性
　7.3.3　図，グラフによる収束過渡応答
7.4　線形最小二乗法
　7.4.1　極値の条件導出，原理の説明
　7.4.2　高次多項式，2次式の適用

８．ソート
8.1　バブル・ソート：基本
8.2　ソートの3原理：交換・挿入・選択
　8.2.1　単純挿入によるソーティング
　8.2.2　単純選択によるソーティング
　8.2.3　三つの手法の視覚的比較
8.3　クイック・ソート
8.4　そのほかのアルゴリズム

９．グラフィックプログラミング
9.1　グラフィックプログラミングの基礎
9.2　ベクトル幾何関連クラス
9.3　クラスライブラリEngineerの利用
9.4　サンプルプログラム
9.5　質点の力学のための汎用クラス
9.6　振り子：力の釣り合いと運動方程式

引用・参考文献
索引