| 開講学期／Course Start | 2022年度／Academic Year 後期／Second |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 5 , 水/Wed 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科数理情報システムコース |
| 対象学年／Year | 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 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 | 最適化理論／Optimization Theory |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 塩谷 浩之 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4146 |
| 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 | 2022/02/28 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
数理情報の分野において，最適化は情報システムの構築、数理モデルの活用において、重要な理論であり、手法でもある。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最適化について学び、最適化を数理情報の分野における活用につなげる. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
目標１：最適化に関わる数学の基礎を理解し活用できる。 目標２：最適解の求め方(アルゴリズム)を理解しその計算できる。 目標３：最適化に関連する計算問題を解くことができる． |
| 授業計画 ／Course Schedule |
第１週 数学的準備（曲線・曲面・2次形式） 第２週 数学的準備（関数と勾配） 第３週 勾配法 第４週 ニュートン法 第５週 最小二乗法 第６週 線形計画法 第７週 単体法 第８週 内点法 第９週 スラック変数とシンプレックス法 第１０週 双対原理 第１１週 非線形計画法 第１２週 ラグランジュ乗数法 第１３週 双対問題 第１４週 準最適解の解法 第１５週 関数近似とシステム同定 定期試験 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。 |
| 教科書 ／Required Text |
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 |
| 参考書等 ／Required Materials |
必要に応じて適宜資料を配布する。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
目標１については計算・論述問題を出題し達成度を測る。 目標２については計算問題を出題し達成度を測る。 目標３については計算論述を出題し達成度を測る。 定期試験によって評価し、6割以上を合格とする。 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。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
数学系の科目の復習を必要に応じて行って履修すること |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
確率・統計、情報理論 |
| 備考 ／Notes |
本科目は，数理データサイエンス教育プログラムの科目における数理基礎科目群に含まれ，数理科学の基盤的な内容を学びます。 数理データサイエンス教育プログラムについては学生便覧（令和３年度～）を参照してください。 DSポイント：2ポイント |
| 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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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
演習問題へ取り組み、自主学習問題への取り組み |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
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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） |
無 |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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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） |
無 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |