シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 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 |
MTH604c MTH604d | ||
| 開講年度 /Academic year |
2024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 |
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/2024/dme/ | ||
| 更新日 /Last update |
2024/03/09 01:45:01 | 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，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，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，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，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 数え上げの基礎 (5)：カタラン数 第６回 数え上げの基礎 (6)：スターリング数 第７回 数え上げの基礎 (7)：集合の分割 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)：マルコフ連鎖 (基礎) 第12回 離散確率論 (4)：マルコフ連鎖 (発展) 第13回 離散確率論 (5)：乱択データ構造とアルゴリズム (基礎) 第14回 離散確率論 (6)：乱択データ構造とアルゴリズム (発展) 第15回 離散確率論 (7)：エントロピー 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/2024/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 |
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| 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） |
講義動画と演習問題を用いて，予習・復習を励行するように． |
| 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：次の2つによって評価を行う (1) 毎回行う演習問題 (約10%) (2) 2回の定期試験 (約90%) 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，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，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，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，「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，二項係数，カタラン数，スターリング数，分割，ベル数，確率，期待値，マルコフの不等式，チェルノフ限界，マルコフ連鎖，推移確率，定常分布，ランダムウォーク，乱択アルゴリズム |