開講学期/Course Start | 2020年度/Academic Year 後期/Second |
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開講曜限/Class period | 金/Fri 5,金/Fri 6,金/Fri 7,金/Fri 8 |
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情報システム学コース |
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 | 講義科目 |
授業科目名/Course Title | 計算機代数システム特論 |
単位数/Number of Credits | 2.0 |
担当教員名/Lecturer | 竹ケ原裕元 |
時間割コード/Registration Code | MP315A |
連絡先/Contact |
竹ケ原裕元(部屋番号 Q408 電話番号 46-5807 e-mail : yugen@mmm.muroran-it.ac.jp) |
オフィスアワー/Office hours | 竹ケ原裕元(オフィスアワー 木曜日 13:00~16:40) |
実務経験/Work experience |
更新日/Date of renewal | 2020/09/10 |
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授業のねらい /Learning Objectives |
「線形代数」では、連立1次方程式について解の具体的な計算方法を学んだ。つまり係数の掃き出しにより方程式系を解くわけである。本講義では、まず整数や1変数多項式を題材に数学的概念や代数計算について学び、ついで多変数多項式における理論および計算法について理解する。 In Linear Algebra, we learned the explicit calculation of system of linear equations. We can solve a system of linear equation by using sweepingout methods . In this lecture, first, we study mathematical notions and algebraic calculations through integers and polynomials of one variable , and secondly, we realize the theory and calculation methods of polynomials of several variables. |
到達度目標 /Outcomes Measured By: |
以下の項目に関する基礎的な理論を理解する。 1.整数 2.1変数多項式 3.多変数多項式 ― グレブナー基底の導入 4.グレブナー基底の計算 We realize the basic theory of the following items: 1. integers; 2. polynomials of one variable; 3. polynomials of several variables--an introduction to Grobner bases; 4 calculations of Grobner bases. |
授業計画 /Course Schedule |
総授業時間数22.5時間 授業計画, the plan of lecture: 第1回:内容の概略, outline; 第2回:除法の定理, divisible algorism; 第3回:代数的構造(環、イデアル、剰余環), algebraic structure(ring, ieal, residue class ring); 第4回:定義と基本性質, definitions and elementary properties; 第5回:拡張ユークリッド互除法, extended Euclidian divisible algorism; 第6回:終結式, resultant; 第7回:順序と簡約, order and reduce; 第8回:グレブナー基底, Grobner bases; 第9回:ヒルベルトの基底定理, Hilbert basis theorem; 第10回:変数消去, eliminating variables; 第11回:連立方程式の解の個数, the number of solutions of a system of equations; 第12回:ディクソンの補題, Dickson's lemma; 第13回:S多項式, S polynomials; 第14回:ブッフバーガーのアルゴリズム, Buchberger's algorism; 第15回:計算例, examples of calculations. 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。 Due to the epidemic situation of COVID19, the plan and implementation method may be changed. In that case, I will explain to you properly. |
成績評価方法 /Grading Guidelines |
レポートで評価する。 Evaluation is based on the repors. 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。 Due to the epidemic situation of COVID19, the evaluation method may be changed. In that case, I will explain to you properly. |
履修上の注意 /Notices |
線形代数を履修していることが望ましい。 It is desirable to have to take the linear algebra. |
教員メッセージ /Message from Lecturer |
わからないところは、質問してください。 Please ask what you can not understand. |
学習・教育目標との対応 /Learning and Educational Policy |
(1) 数学に関する高度な専門知識、工学分野の基礎的素養、及び特定の分野に偏らない分野横断的な思考の修得 Acquisition of highly specialized knowledge of mathematics, basic sophistication of engineering field, and cross-sectoral thinking that is not biased in a particular field. (2) 数学の幅広い素養と数学を基にした数式処理・数値実験等の専門的知識の修得 Acquisition of expertise, such as algebra, numerical experiments based on a wide range of sophistication of mathematics and mathematics. (3) 数理科学の2つのふへんせい(普遍性、不変性)の重要性を理解し、物事を統一的な視点から眺め、処理する能力の修得 To understand the importance of the universality and immutability of Mathematical Sciences, also, acquisition of the ability to view from a unified point of view things, to process. (4) 数学的知識と数理的思考により専門知識を活用・応用し、学際的な諸問題の解決と新技術の創生に貢献できる能力の修得 Leveraging and application expertise by mathematical thinking and mathematical knowledge, acquisition of the ability to contribute to the creation of resolution and new technology of interdisciplinary problems |
関連科目 /Related course |
応用代数特論 Advanced Applied Algebra |
備考 /Notes |
使用言語は日本語です。 This lecture is given by Japanese. |
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 |
Active learning 1-1 /主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等) |
毎回の授業内容を復習してください。 Please review the contents of each class. |
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Active learning 1-2 /上記項目に係るALの度合い |
50%超 |
Active learning 2-1 /対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等) |
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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) |
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Active learning 3-2 /上記項目に係るALの度合い |
該当なし |