授業のねらい |
確率過程についての方法論を理解し、システムにおける不確実性を正しくとらえる能力を身につけることは、情報工学科の学生にとって不可欠な課題である。本講義では確率過程の基礎概念を解説するとともに、例題を通して不確実性を持つシステムの性質を学ぶ。 |
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授業の目標 |
時間的に変化する確率的現象を捉え、そのシステムを予測するメカニズムを学習し,簡単な不確実性をもつシステムの予測することができるようになる.
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授業計画 |
1週目 | 確率と確率過程の概要 | 2週目 | 確率論の初歩・一次元のランダム変数 | 3週目 | 確率論の初歩・多次元のランダム変数 | 4週目 | 統計の初歩 | 5週目 | マルコフ過程 | 6週目 | 推移確率行列、状態分布 | 7週目 | 同値類と既約 | 8週目 | 既約有限マルコフ連鎖の極限 | 9週目 | 吸収確率と吸収までの期待回数 | 10週目 | マルコフ決定過程 | 11週目 | 待ち行列 | 12週目 | 到着モード | 13週目 | サービス時間モードとケンドール記号 | 14週目 | M/M/1の基本性質 | 15週目 | 応用例 |
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教科書及び教材 |
大鹿 譲、一森 哲男著「オペレーションズ・リサーチ」共立出版社 定価(2300円+税) |
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参考書 |
吉岡 良雄 著「待ち行列と確率分布ー情報システム解析への応用ー」森北出版 定価(2800円+税) |
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成績評価方法 |
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履修条件等 |
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教員からのメッセージ |
教科書の内容より濃い内容になる部分もあるでの,欠席しないよう. オフィスアワー:13:30-14:40(毎週木曜日) 毎回,出席を取らないが,時々取ることもある.3回以上(3回を含む)欠席すると単位が出ないので,毎回必ず出席すること. |
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その他 |
この授業は確率・統計の習いから,DNA・タンパク質の分析まで 最新の研究成果も取り入れで講義をする. |
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