シラバス参照

授業情報/Course information

科目一覧へ戻る 2015/09/30 現在

開講学期/Course Start 2015年度 後期
開講曜限/Class period 火7, 火8   
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department 情報電子工学系学科
情報システム学コース,コンピュータ知能学コース
対象学年/Year 3年,4年
授業科目区分/Category 教育課程 主専門教育科目
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 講義
授業科目名/Course Title 数論アルゴリズム
単位数/Number of Credits 2
担当教員名/Lecturer 長谷川雄之(学部)
時間割コード/Registration Code B4321
連絡先/Contact 長谷川雄之(Q413
yuji@mmm.muroran‐it.ac.jp
※緊急連絡に限る。件名に必ず学籍番号・氏名を記すこと。)
オフィスアワー/Office hours 長谷川雄之(2015年度後期:水曜16:45~18:15)
更新日/Date of renewal 2015/09/28
授業のねらい
/Learning Objectives
今の社会は情報技術抜きには成り立たない。数論はその根幹部分と深く関わっており、そのことを理解してもらうために数論アルゴリズムの基礎について講義する。
到達度目標
/Outcomes Measured By:
初等整数論における基本的かつ重要な計算ができる。
暗号理論の基礎を理解し、一定の計算ができる。
授業計画
/Course Schedule
総授業時間数(実時間):24時間
※第1週の冒頭にこの科目に関するガイダンスを行う。
※内容が若干変更になることもある。
※項目によっては複数週にわたり講義する。

1.初等整数論
  整数に関する基礎事項、除法の定理
  ユークリッド互除法
  拡張ユークリッド互除法
  合同式
  未知数を含む合同式
  孫子の定理
  中間試験
  オイラー関数
  原始根と離散対数問題

2.暗号理論
  素数判定法および素因数分解
  RSA暗号
  定期試験

第1週~第7週および第9週~第15週のうち4つ以上の週で成績評価に関係する演習を事前通告なく行う。
教科書・参考書に関する備考 [教科書]
市販のものは特に指定しない。講義内容に関連するプリントを適宜作成し配付する。
[参考書]
講義開始後に一覧表を配付する。
[備 考]
成績評価方法
/Grading Guidelines
中間試験、定期試験、演習をそれぞれ100点満点で評価したとき、
 中間試験40%、定期試験40%、演習点20%
の比重つきで合計した得点(端数切捨て)が60点以上であれば合格とする。
各到達度目標の達成度は、中間試験・定期試験・演習で問題を出題して評価する。
履修上の注意
/Notices
1.試験をひとつでも欠席した場合は不合格である。
2.病気・事故等やむを得ない事情により中間試験・期末試験を欠席した場合、追試験を行う。同様に、病気・事故等やむを得ない事情により演習を行った週を欠席した場合、演習の事後提出を認める。ただし、どちらも以下の【 】内の条件を満たしている場合に限る。
【シラバス記載の連絡先に直ちに連絡すること。欠席理由を証明する書類の提出を求めることがある。その上で、欠席日より1週間以内に教務課に欠席届を提出・受理されていること。】
3.演習課題が未提出の場合、成績判定において著しく不利となる。演習を実施した週に正当な理由なく欠席した場合は未提出として取り扱う。
4.再試験は行わない。
5.不合格者で本科目の単位取得希望者は次年度に再履修すること。
6.学生からの申し出による合格の取消は認めない。
教員メッセージ
/Message from Lecturer
講義に関する最新の情報はQ413前掲示板または下記URLを参照して下さい。
{http://www.mmm.muroran-it.ac.jp/~yuji/lecture_info/}
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
情報システム学コースとコンピュータ知能学コースの学習・教育目標
「情報技術者 [情報基礎] 数学と自然科学の基礎知識を身につける」
に関係する。
関連科目
/Related course
線形代数、線形空間入門、計算機代数システム
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません

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