学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報学部
時間割コード
Registration Code		1001020
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		数理情報学序論２
科目名　【英語】
Course Title		Introduction to Mathematical Informatics 2
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		SIS-11-3002-J
担当教員　【日本語】
Instructor		BUSCEMI Francesco ○ 栗田 和宏 大舘 陽太 西村 治道 木原 貴行 吉信 康夫 佐藤 潤也 柳浦 睦憲 加藤 晃太郎 小野 廣隆
担当教員　【英語】
Instructor		BUSCEMI Francesco ○ KURITA Kazuhiro OTACHI Yota NISHIMURA Harumichi KIHARA Takayuki YOSHINOBU Yasuo SATOH Junya YAGIURA Mutsunori KATO Kohtaro ONO Hirotaka
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春２期 火曜日 ２時限
Spring2 Tue 2
対象学年
Year		２年
2
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
自然(数理)必修


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
数理情報学のミッションの一つは，広く自然や社会における情報学的現象に関する数理モデルを構築して解析することである。この数理情報学序論2では数理情報学序論1と同様に3～4名の数理情報系の教員がそれぞれの専門分野に関連したトピックについて概説する。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
One of the missions of Mathematical Informatics is to design mathematical models for informatic phenomena in the nature and the society, and analyze them on the model. In this lecture, faculties of mathematical informatics give introductory lectures about their own research fields.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
この数理情報学序論2では特に自然や社会における情報学的現象に関する数理モデルの構築を視野に入れたより応用的なトピックを中心に取り上げる。アルゴリズム，量子情報理論，確率・統計 などが想定されているトピックであり、受講生はそれらトピックに関する基礎的な知識を身につけることを目標とする。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
数理情報学序論2では特に自然や社会における情報学的現象に関する数理モデルの構築を視野に入れたより応用的なトピックを，確率に関係する話題を中心にして取り上げて行く。計算理論，アルゴリズム，組合せ最適化，情報理論などが想定されているトピックである。

1. 確率の基本事項
2. 計算理論における確率的方法
3. アルゴリズム解析における確率的方法
4. アルゴリズム構築における確率的方法
5. 組合せ最適化における確率的方法
6. 組合せ最適化における確率の応用
7. 確率とエントロピー
8. 情報理論における各種不等式
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
微分積分学，線形代数の単位を修得していることが望ましい．
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
主として各教員が与えた課題に対するレポートの成績（各教員25％）に基づいて成績評価を行う。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
各教員が適宜講義ノートを用意する。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
各教員が適宜指示する。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
各教員によって異なるので、NUCTのお知らせを確認すること。
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)