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講義概要/Course Information
2024/12/22 現在

科目基礎情報/General Information
授業科目名
/Course title (Japanese)
離散数理工学
英文授業科目名
/Course title (English)
Discrete Mathematical Engineering
科目番号
/Code
INS602c INS602d
開講年度
/Academic year
2023年度 開講年次
/Year offered
3
開講学期
/Semester(s) offered
後学期 開講コース・課程
/Faculty offering the course
情報理工学域
授業の方法
/Teaching method
講義 単位数
/Credits
2
科目区分
/Category
専門科目
開講類・専攻
/Cluster/Department
Ⅰ類
担当教員名
/Lecturer(s)
岡本 吉央
居室
/Office
西4-206
公開E-mail
/e-mail
okamotoy の後に @uec.ac.jp
授業関連Webページ
/Course website
http://dopal.cs.uec.ac.jp/okamotoy/lect/2023/dme/
更新日
/Last update
2023/03/22 09:09:55 更新状況
/Update status
公開中
/now open to public
講義情報/Course Description
主題および
達成目標(2,000文字以内)
/Themes and goals(up to 2,000 letters)
主題:数え上げ組合せ論,代数系,離散確率論を道具として,離散システムの設計と解析,離散アルゴリズムの設計と解析に関する方法論を学習する.
キャッチフレーズは「離散数学を使う」.

達成目標:以下の3項目をすべて達成することを目標とする
(1) 数え上げ組合せ論,代数系,離散確率論における用語を正しく使うことができる.
(2) 数え上げ組合せ論,代数系,離散確率論における典型的な論法を用いて,証明を行うことができる.
(3) 数え上げ組合せ論,代数系,離散確率論を用いて,離散システムや離散アルゴリズムの設計と解析ができる.
前もって履修
しておくべき科目(1,000文字以内)
/Prerequisites(up to 1,000 letters)
離散数学,プログラミング通論,線形代数学第一,アルゴリズム論第一,確率論
前もって履修しておくこ
とが望ましい科目(1,000文字以内)
/Recommended prerequisites and preparation(up to 1,000 letters)
線形代数学第二,アルゴリズム論第二,統計学,オペレーションズ・リサーチ基礎,グラフとネットワーク
教科書等(1,000文字以内)
/Course textbooks and materials(up to 1,000 letters)
教科書:指定しない.講義資料を毎回用意するので,講義webページより各自入手すること.

参考書:
浅野孝夫,「情報数学」,コロナ社,2009.
小島定吉,「離散構造」,朝倉書店,2013.
玉木久夫,「情報科学のための確率入門」,サイエンス社,2002.
伏見正則,「確率と確率過程」,朝倉書店,2004.
授業内容と
その進め方(2,000文字以内)
/Course outline and weekly schedule(up to 2,000 letters)
授業内容
第1回 数え上げの基礎 (1):二項係数と二項定理
第2回 数え上げの基礎 (2):漸化式の立て方
第3回 数え上げの基礎 (3):漸化式の解き方 (基礎)
第4回 数え上げの基礎 (4):漸化式の解き方 (発展)
第5回 離散代数 (1):整数と有限体
第6回 離散代数 (2):有限射影平面
第7回 離散代数 (3):ブロック・デザイン
第8回 前半のまとめ
第9回 離散確率論 (1):確率的離散システムの解析 (基礎)
第10回 離散確率論 (2):確率的離散システムの解析 (発展)
第11回 離散確率論 (3):乱択データ構造とアルゴリズム (基礎)
第12回 離散確率論 (4):乱択データ構造とアルゴリズム (発展)
第13回 離散確率論 (5):マルコフ連鎖 (基礎)
第14回 離散確率論 (6):マルコフ連鎖 (発展)
第15回 後半のまとめ

進め方
対面授業とオンデマンド教材を併用する.詳しくは「授業関連webページ」http://dopal.cs.uec.ac.jp/okamotoy/lect/2023/dme/ を参照すること.また,「遠隔授業に関する情報」に記載されているGoogle Classroomのコードを参照して,クラスルームに参加すること.
実務経験を活かした
授業内容
(実務経験内容も含む)
/Course content utilizing practical experience
授業時間外の学習
(予習・復習等)(1,000文字以内)
/Preparation and review outside class(up to 1,000 letters)
[復習] 演習問題を解き,レポートとして提出することを推奨する.(なお,レポートは成績評価に勘案されない.)
成績評価方法
および評価基準
(最低達成基準を含む)
(1,000文字以内)
/Evaluation and grading
(up to 1,000 letters)
評価方法:2回の試験による.
評価基準:以下の到達レベルをもって合格の最低基準とする.
(1) 数え上げ組合せ論,代数系,離散確率論における用語を正しく使うことができる.
(2) 数え上げ組合せ論,代数系,離散確率論における典型的な論法を用いて,証明を行うことができる.
(3) 数え上げ組合せ論,代数系,離散確率論を用いて,離散システムや離散アルゴリズムの設計と解析ができる.
ただし,用語を暗記する必要はない.
オフィスアワー:
授業相談(1,000文字以内)
/Office hours(up to 1,000 letters)
アポイントメントによる.
学生へのメッセージ(1,000文字以内)
/Message for students(up to 1,000 letters)
この講義のテーマは「離散数学を使う」ということにある.
そのために,まず「数える」という人間生活において欠かすことができない行為を見直す.
いままでにも慣れ親しんできたその行為に関して,この講義を通してより深い視点を身につけてもらいたい.そして,「代数」と「確率」を離散数学の立場から学び,使えるようになってもらいたい.
その他
/Others
他類,他プログラムの学生も歓迎する.
キーワード
/Keywords
組合せ論,数え上げ,漸化式,母関数,素数,ユークリッドの互除法,有限体,有限射影平面,ブロック・デザイン,確率,期待値,マルコフの不等式,チェルノフ限界,乱択アルゴリズム,マルコフ連鎖,推移確率,定常分布,ランダムウォーク