理工学研究科Graduate School of Science and Engineering
MAT500X4(数学 / Mathematics 500)離散最適化特論1Discrete Optimization1
髙澤 兼二郎Kenjiro TAKAZAWA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学研究科Graduate School of Science and Engineering |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2022 |
授業コードClass code | YC519 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
曜日・時限Day/Period | 月4/Mon.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | 2 |
備考(履修条件等)Notes | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
カテゴリーCategory | システム理工学専攻 |
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Outline (in English)
Learn the basis of algorithm design for discrete optimization problems.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
離散最適化アルゴリズムの基本的な設計手法を学ぶ。
到達目標Goal
離散最適化アルゴリズムの設計手法を習得する。自分が解きたい問題に対し、アルゴリズム的思考によって望ましい解を計算できるようになる。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」「DP2」「DP3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
離散最適化アルゴリズムについて、具体的な問題例やアルゴリズムのサンプルコードを示しながら講義する。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]:イントロダクション
本授業で取り扱う内容についての概説、および、授業の進め方についてのガイダンス
2[対面/face to face]:計算量とオーダー記法
アルゴリズム性能の重要な指標である計算量とその表記方法
3[対面/face to face]:全探索
あらゆるアルゴリズムの基礎となる全探索アルゴリズムの設計
4[対面/face to face]:分割統治法
再帰を活用した分割統治法によるアルゴリズム設計
5[対面/face to face]:動的計画法
動的計画法による実践的なアルゴリズム設計
6[対面/face to face]:二分探索
二分探索を用いた様々な問題に対する効率的なアルゴリズム設計
7[対面/face to face]:貪欲法
貪欲法によるアルゴリズム設計とその性能
8[対面/face to face]:これまでのまとめ
これまでの内容の復習
9[対面/face to face]:データ構造 (1)
配列,連結リスト,ハッシュテーブル
10[対面/face to face]:データ構造 (2)
スタックとキュー
11[対面/face to face]:データ構造 (3)
グラフと木
12[対面/face to face]:データ構造 (4)
Union-Find
13[対面/face to face]:ソート
様々なソートアルゴリズム
14[対面/face to face]:まとめ
全体の復習
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習時間は、各4時間を標準とします。】授業で扱ったアルゴリズムを自分で実装することを推奨する。
テキスト(教科書)Textbooks
大槻兼資(著),秋葉拓哉(監修),アルゴリズムとデータ構造,講談社,2020.
参考書References
米田優峻,問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本,技術評論社,2021.
成績評価の方法と基準Grading criteria
レポート (100%) によって評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
授業内容の習熟度を向上させるため、問題演習や質疑応答の時間を十分にとる。