アルゴリズム論

授業科目区分

情報メディア学科
専門科目 プログラミング系
選択 2単位 3年次 前期

教職課程必修/

担当教員

小泉 真也

履修に必要な予備知識や技能

履修条件を参照の事

履修条件

プログラミング基礎・応用プログラミングを履修済みであることが望ましい

その他この科目を履修するために必要な条件

特になし

学習教育の目標

- 問題解決のための手順を多様的に考え、効率的手順を理解する - プログラミング言語を通じて、数学理論の理解を助ける

授業の簡単な概要

問題を解決するための算法・手順(アルゴリズム)について学習します。手順の理解には、プログラミング言語を活用します。 主に数学の問題を扱いますが、ソフトウェアへの応用についても解説します。

学習支援

質問は、LMSやメール等で逐次受付ます。

オフィスアワー

講義にて案内します

学習内容

  1. ソートと計算量 ― 要約統計量
  2. データ構造 ― スタックとキュー
  3. データ構造 ― リストと木構造
  4. データ構造 ― グラフ探索・最短経路問題
  5. 動的計画法、貪欲法
  6. 乱数 − 出現確率の制御
  7. 近似、補間、多変量解析
  8. 行列、方程式
  9. 微分、積分
  10. 微分方程式
  11. 素数判定、素因数分解、最小公約数
  12. 整数分解問題、離散対数問題
  13. 総当り探索(力まかせ探索)
  14. 最適化問題の例−分枝限定法、線形計画法
  15. NP完全問題の例−ハミルトン閉路問題、部分和問題

期末試験やレポートなどの留意事項

講義内で案内します

教科書

WEB上で配布します。 ※講義の状況に応じて内容を変更することがあります。

参考書

図書館の蔵書を参考にしてください。

NDC

達成度評価(評価方法:合計100点)

試験:     
レポート:   45
作品:     
成果発表:   
ポートフォリオ:
その他:

出席…55

上記割合以外に注意すべき事項:

出席を重視する。 最終評価は、試験とレポートの結果に対して、出席を加味した傾斜配点を行う。