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開講学期 Course Start |
2011年度 前期 |
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授業区分 Regular or Intensive |
週間授業 |
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対象学科 Department |
情報電子工学系専攻 情報システム学コース, コンピュータ知能学コース |
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対象学年 Year |
1 |
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必修・選択 Mandatory or Elective |
選択 |
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授業方法 Lecture or Seminar |
講義 |
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授業科目名 Course Title |
情報数理工学特論 （数理） |
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単位数 Number of Credits |
2 |
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担当教員 Lecturer |
塩谷浩之, 施 建明 |
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教員室番号 Office |
V605(塩谷浩之)、V514(施 建明) |
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連絡先(Tel) Telephone |
内線： 5436 (塩谷浩之), 5423(施 建明) 外線は 0143-46-○○○○ (下4桁は上記の番号) |
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連絡先(E-mail) |
shioya＠csse.muroran-it.ac.jp (塩谷浩之)、 shi AT mmm DOT muroran-it DOT ac DOT jp (施 建明) |
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オフィスアワー Office Hour |
塩谷: 木, 11:00-12:00 施 : 月， 5:00pm-6:00pm |
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授業のねらい Learning Objectives |
情報数理は，情報工学，情報科学の理論基礎として重要な分野で， 情報関連分野に理論的根拠を与えている．特に最近のデータマイニング， 最適化とその応用，ニューロコンピューティングなどで理論的発展を遂げ， 人工知能システム，金融工学など，確かな研究成果を重ねてきた． 本講では，情報数理における基礎から理解を深め，その成果について触れる． |
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到達度目標 Outcomes Measured By: |
本授業においては，以下を目標にしている． 情報数理の基礎的理論を，その概念から理解する． 具体的問題を通じて，情報数理の理解を深める． |
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授業計画 Course Schedule |
1. 線形計画と単体法 2. 内点法 3. 最短路問題とダイクストラ法 4. 最大流問題とフロー増加法 5. 制約ない連続問題の最適性条件 6. 最急降下法、ニュートン法と準ニュートン法 7. 制約付き問題の最適性条件と算法 8. 情報科学基礎(集合と関係) 9. 確率変数と分布 10. 確率測度と確率空間 11. 情報量とエントロピ 12. 情報の圧縮 13. 情報源の符号化 14. 推定と学習 15. 情報数理工学総論 |
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教科書 Required Text |
[1] T.M. Cover， J.A.Thomas， Elements of Information Theory， John Wiley & Sons (1991). [2] J. Nocedal & S.J. Wright, Numerical Optimization, Springer (2000)[1] [3] 福島雅夫: 「数理計画入門」, 朝倉書店, 1997. |
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参考書 Required Materials |
線形代数，解析，情報数学，システム最適化の講義などで利用したテキスト等がよい． |
| 教科書・参考書に関する備考 | |
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成績評価方法 Grading Guidelines |
定期試験 |
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履修上の注意 Please Note |
システム最適化，線形代数，確率論の基礎知識を持っていることが望ましい。 |
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教員メッセージ Message from Lecturer |
塩谷担当について （１）初回の授業において、情報数理に関する事前の試験を行います。 出題範囲は、 線形代数、解析、情報理論、確率・統計 からとします。 学部で使った教科書、資料など、再度、勉強しておいてください。 この結果に関して、成績には加味しませんが、内容によっては、 十分な基礎勉強をする上での履修を指導する場合があります。 （２）授業において行う演習問題においては、黒板に説明しながら解いてもらいます。 たとえ分からなくても、アドバイスから、自分の理解を進めていく論理的思考力を 見ます。 The lessons are given in Japanese and English. The students in this class are supposed to understand both Japanese and English, have a strong background in Information Theory, Probability and Stochastic, Linear Algebra, Mathematical Analysis. |
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学習・教育目標との対応 Learning and Educational Policy |
この授業科目は情報工学専攻の学習・教育目標の全ての項目に対応している。 |
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関連科目 Associated Courses |
システム最適化，線形代数，情報数学 |
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備考 Remarks |