授業コード | 94202500 | 単位数 | 2 |
科目名 | 情報数学研究Ⅱ | クラス | |
履修期 | 後期授業 | カリキュラム | *下表参考 |
担当者 | 角谷 敦 | 配当年次 | *下表参考 |
授業の題目 | アルゴリズム研究 |
学修の概要 | 最適化問題を考えるために必要な数学に関する基礎理論と最適化問題を数値シミュレーションで解くためのアルゴリズムについて述べることにする。シミュレーションのアルゴリズムをしっかり理解するため、コンピュータを用いて実際にシミュレーションしてみることにする。ニュートン法、最急降下法など比較的理解しやすい方法を予定している。ただし、聴講する院生の関連分野の学習状況に応じて、内容を変更することがある。 |
学修の到達目標 | 直面している問題に対して、処理方法を構築し、コンピュータを適切に利用できる。 |
授業計画 | 第1回 | ガイダンス |
第2回 | 最小化問題概論その1 最小化問題の基本的な事項について説明することができる |
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第3回 | 最小化問題概論その2 制約付き最小化問題の基本的な事項について説明することができる |
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第4回 | 最小化問題概論その3 目的関数が凸関数の場合の最小化問題について説明することができる |
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第5回 | 1次元最小化問題その1 ニュートン法について説明することができる |
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第6回 | 1次元最小化問題その2 準ニュートン法について説明することができる |
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第7回 | 1次元最小化問題その3 最急降下法について説明することができる |
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第8回 | 1次元最小化問題その4 共役勾配法について説明することができる |
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第9回 | 多次元最小化問題その1 最急降下法について説明することができる |
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第10回 | 多次元最小化問題その2 共役勾配法について説明することができる |
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第11回 | 多次元最小化問題その3 準ニュートン法について説明することができる |
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第12回 | 最小化問題の応用その1 熱方程式の離散化ができる |
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第13回 | 最小化問題の応用その2 熱方程式を共役勾配法を用いて説くことができる |
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第14回 | 最小化問題の応用その3 熱方程式を最急降下法を用いて説くことができる |
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第15回 | 講義のまとめ |
授業外学習の課題 | 授業最後に出される課題に次回の講義までに取り組んでおいてください。次回の学習に必要な参考文献はよく読んでおいてください。プログラム言語の学習は、自主的に進めておいてください。授業前後に各2時間の学習を目安とします。 |
履修上の注意事項 | プログラム言語に関する知識をもっている方が望ましい。 対面授業を実施します。公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件には影響しないよう配慮します。 |
成績評価の方法・基準 | 提出された課題で評価する。 |
テキスト | 必要に応じて指示する。 |
参考文献 | 必要に応じて指示する。 |
主な関連科目 | 情報数学研究Ⅰ |
オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
質問・相談は、基本的に授業の終了時に受け付けます。 |
所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
経済科学研究科M経済情報専攻(C群) | - | 2022~2023 | 1・2 | ○ | ○ | ○ | - | - |
経済科学研究科M経済情報専攻(C群) | 42500 | 2024~2024 | 1・2 | ○ | ○ | ○ | - | - |