授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2018年度/Academic Year  前期/First
開講曜限/Class period 火/Tue 1,火/Tue 2,火/Tue 3,火/Tue 4
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department 情報電子工学系専攻
対象学年/Year 1年,2年
授業科目区分/Category 博士前期課程 大学院自専攻科目
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 数論アルゴリズム特論/Advanced Algorithmic Number Theory
単位数/Number of Credits 2.0
担当教員名/Lecturer 長谷川雄之(学部)
時間割コード/Registration Code MP321
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(2018年度前期:火曜13:00~14:30
2018年度後期:水曜16:15~17:45)
更新日/Date of renewal 2018/03/20
授業のねらい
/Learning Objectives
素数の重要な性質、およびいくつかの素数判定法や素因数分解法に関する知識を得る。
To understand important properties of prime numbers, and some of primality tests and factorization methods.
到達度目標
/Outcomes Measured By:
素数判定法や素因数分解法を用いて、与えられた整数の素数判定や素因数分解ができる。
To get the primality proving, or the factorization of a given integer, by using methods introduced in class.
授業計画
/Course Schedule
総授業時間数(実時間):24時間

以下の話題をそれぞれ複数回にわたり講義する。

1.素数の分布
2.初等整数論概説
3.素数判定
4.素因数分解

1. Distribution of prime numbers
2. Review on elementary number theory
3. Primality testing
4. Factorization
教科書・参考書に関する備考 [教科書]
特に指定しない
Not specified
成績評価方法
/Grading Guidelines
試験(50%)と複数回のレポート(50%)で評価し、合計点が最大総得点の60%以上であれば合格とする。
Evaluated by examination (50%) and reports (50%). Sixty or above (Max: 100) is passing.
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
関連科目
/Related course
学部科目:
線形代数、線形空間入門、解析A、解析B、解析C、数論アルゴリズム、計算機代数システム
大学院科目:
計算機代数システム特論、応用代数特論、数理科学特論A
備考
/Notes
主に日本語を使用、一部は英語
Language: Japanese( mainly), English (partially)
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
Active learning 1-1
/主体的学修(予復習,反転授業,小テスト,振り返り 等)
練習問題を解くなどして、予習復習にしっかり力を入れる。
Required: enough preparation and review (e.g. solving problems given in each section, etc).
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
Active learning 3-1
/深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等)
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし