| 開講学期／Course Start | 2020年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 他/Oth. |
| 授業区分／Regular or Intensive | 集中講義 |
| 対象学科／Department | 情報電子工学系学科 |
| 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 | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | システム工学／Systems Engineering |
| 単位数／Number of Credits | 2.0 |
| 担当教員名／Lecturer | 塩谷浩之,施 建明 |
| 時間割コード／Registration Code | C4719 |
| 連絡先／Contact |
塩谷浩之(教育研究 9号館 V棟 V605 電子メール shioya (at mark) mmm.muroran-it.ac.jp ※at markを@としてください 原則，メール連絡でお願いします。 ) |
| オフィスアワー／Office hours |
塩谷浩之(水曜日 11:00-1200 ) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2020/01/24 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
情報の分野において，システム工学は情報システムの構築のため，様々な問題に対する有効な解決手法・技法を提供してくれる線形計画と凸計画，およびシステム統計学としての統計的手法の基礎理論について学ぶ. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
目標１：数学の基礎，凸解析の基礎を理解できる。 目標２：最適解の求め方(アルゴリズム)とその計算できる。 目標３：システム統計学における理論を理解できる． 目標４：システム統計学における推定などの計算問題を解くことができる． |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間２２時間３０分 1 システム工学ガイダンス 2. 統計学と確率論 3. 統計量と推定量 4. 統計的推定と統計モデル 5. 最尤推定 6 検定の基礎 7 前半部試験 8. 線形計画法入門 9. 単体法の基礎 10. 2段階単体法 11. 最適条件と双対問題 12. 内点法の基礎 13. 内点法の応用 14. 線形計画の応用事例 15. システム工学補足説明および期末試験 [自己学習] 指示される関連事項について学び,自学力を高めてください。 |
| 教科書 ／Required Text |
数理計画入門 福島雅夫著 朝倉書店 2011(ISBN:9784254280043) |
| 参考書等 ／Required Materials |
確率・情報・エントロピー 有本卓著 森北出版 1980(ISBN:4627820402)
例題で学べる確率モデル = A friendly guide to probability models with examples and solutions to problems 成田清正著 共立出版 2010(ISBN:9784320019126) これなら分かる最適化数学 : 基礎原理から計算手法まで 金谷健一著 共立出版 2005(ISBN:4320017862) |
| 教科書・参考書に関する備考 |
[教科書] 数値計画法の内容は，教科書が指定されています．受講する学生は購入のこと [参考書] 「これなら分かる最適化数学 : 基礎原理から計算手法まで」 共立出版 2005は， 広く書かれているので，おススメ， |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
目標１については基礎を重視した計算・論述問題を出題し達成度を測る。 目標２については最適解の求め方の計算問題を出題し達成度を測る。 目標３についてはシステム統計学における理論の計算論述を出題し達成度を測る。 目標４についてはシステム統計学における具体的な推定に関する計算問題を出題し 達成を測る。 線形計画法に対応する内容の試験50%，システム統計学に対応する内容の試験50%の 合計100%のうち60%以上を合格とする．再試験は原則行わない． 授業においては，時おり課題レポートを課します。 期限までのレポート提出がない場合は， 試験を受けることができません。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
集中講義実施であるので，日程に従って出席し受講する場合を除いて，試験を受験することはできない．日程はV棟２Fに掲示する． 不合格の場合には再履修するか，もしくは群の他の選択科目履修など自分の今後の専門性にあった履修計画を立てること． |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
内容は理論系のものです．これまでの確率・統計，情報理論，応用数理工学，解析，代数などが総合的に関わります． ３年の専門科目では，自分の学ぶ専門性を考慮して，履修するしないを判断をすること． 集中講義であるので一日の講義内容は多く．そのため予習量も多くなります．以上を了解の上受講するようにしてください． |
| 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科の学習目標の以下の項目に対応している． 情報技術者［コンピュータサイエンス］情報工学の基礎知識と応用能力を身につける． |
| 関連科目 ／Related course |
線形代数，解析A,B,C， 離散数学，線形システム論， データ構造とアルゴリズム， 情報理論 |
| 備考 ／Notes |
情報システム学の分野の中核的内容として，システム・確率解析を展開します。 |
| 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 |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
該当なし |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
該当なし |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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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） |
該当なし |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |