学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報学部
時間割コード
Registration Code		1001110
科目区分
Course Category
専門科目(自然情報)
関連専門科目(人社，CS)
科目名　【日本語】
Course Title		数理情報学７
科目名　【英語】
Course Title		Mathematical Informatics 7
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		SIS-11-3013-J
担当教員　【日本語】
Instructor		佐々木 美裕 ○
担当教員　【英語】
Instructor		SASAKI Mihiro ○
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春１期 月曜日 ３時限
Spring1 Mon 3
対象学年
Year		３年
3
授業形態
Course style		講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
自然・数理情報
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
数理情報学7では，最適化理論の基礎を学ぶ．最適化の対象は，ネットワーク，プログラム，電力，生産，スケジューリング，ルーティングと枚挙にいとまがなく，最適化理論はこのようなさまざまな対象の種々の効率化を可能にする．本講義では，最適化に関するさまざまな基本概念を学び，最適化における基礎的な問題を解決するアルゴリズムを修得することを目的とする．
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
This is an introductory course of the mathematical programming/optimization. The targets of mathematical optimization include networks, computer programming, electricity, scheduling, routing, and so on, and it enables to improve their efficiency. In this course, we learn various basic concepts on optimization, and understand algorithms to solve basic optimization problems.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
最適化に関するさまざまな基本概念を学び，最適化における基礎的な問題を解決するアルゴリズムを修得する．
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
最適化理論を理解する上で必要となる，最適化に関連する定義や基礎的な用語について紹介したのち，最適化理論において重要な話題である線形計画法，双対性，近似解法，欲張り法，局所探索法，近似精度保証，厳密解法，分枝限定法，動的計画法などの中から，基礎的な話題について基本的な考え方やその性質について学ぶ．

1. ガイダンス
2～8. では以下のテーマを中心に学ぶ．
具体的な予定についてはガイダンスで説明する．

・最適化に関する定義と基礎用語
・線形計画問題
・線形計画問題に対するシンプレックス法
・双対性
・感度分析
・その他の関連トピック
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
線形代数
数理情報学8も併せて履修すること．
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
小演習とレポートを予定している（変更の可能性があるので，初回授業で確認すること）
教科書・参考書
Textbook/Reference book
講義資料を配付する．
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
講義において説明した理論を理解するために課題を与える．
授業開講形態等
Lecture format, etc.
原則として対面での授業実施を予定している．詳細については初回授業で連絡する．
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)