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| 令和2年度以降入学者 | 数学講究1 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 村上雅彦 | ||||
| 単位数 | 3 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 | 
| 科目群 | 数学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業形態 | 対面授業 | 
|---|---|
| 授業概要 | アルゴリズムの基礎の理論と実装について理解する. | 
| 授業のねらい・到達目標 | <授業のねらい・到達目標> ・アルゴリズムの基礎的な素養を,理論的に理解しプログラミング言語を用いて実装できるようになる. ・ゼミに積極的に参加し、その内容について他者と議論することができる. <ディプロマポリシーとの関係> この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシー DP1~8 及びカリキュラムポリシー CP1~8に対応しています。 <日本大学教育憲章との関係> ・学修から得られた豊かな知識と教養、及び、自己の倫理感に基づいて、数理科学の役割を説明することができる(A-1-2)。 ・現代社会における数理科学の役割を理解し、そのことを踏まえて、国際社会が直面している問題を説明することができる(A-2-2)。 ・数理科学に基づいて学んだ知識をもとに、物事の本質を論理的、客観的に捉えることができる(A-3-2)。 ・日常生活における現象に潜む数理科学的問題を発見し、内容を説明することができる(A-4-2)。 ・新しい問題に取り組む意識を持ち、そのために必要な情報を収集することができる(A-5-2)。 ・親しい人々とコミュニケーションを取り、数理科学の専門的知識について議論することができる(A-6-3)。 ・学修活動において、自分の役割分担を理解し、他者と協働して作業をすることができる(A-7-2)。 ・自分の学修経験の振り返りを継続的に行い、分析することができる(A-8-2)。  | 
              
| 授業の形式 | ゼミ、卒業論文・研究 | 
| 授業の方法 | 輪講を行う.各回のテーマに沿って受講者が問題設定,アルゴリズムの解説,プログラムの解説を行い,発表者と聴講者で議論を行うことにより理解を深める. | 
| 履修条件 | 数学科の内規による。対象者は原則としてゼミに所属する者に限る。 | 
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 | 
                  初回ガイダンス,Pythonを使ったプログラミング
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 2 | 
                  2次元配列
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 3 | 
                  全探索
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 4 | 
                  グラフの基礎,計算量
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 5 | 
                  幅優先探索,深さ優先探索
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 6 | 
                  動的計画法の基礎
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 7 | 
                  動的計画法の応用
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 8 | 
                  集合に対する全探索
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 9 | 
                  数学的問題
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 10 | 
                  累積和,貪欲法
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 11 | 
                  二分探索
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 12 | 
                  最短路問題
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 13 | 
                  最小全域木問題,組み合わせと数え上げ問題
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 14 | 
                  クエリの処理,アルゴリズムを組み合わせる
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| 15 | 
                  授業全般のふりかえりとまとめ
                  
                   【事前学習】当該アルゴリズムの理解 (2時間) 【事後学習】当該アルゴリズムの実装 (3時間) 【授業形態】対面授業  | 
              
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 岩下 真也,中村 謙弘 『アルゴリズム実技検定 公式テキスト[エントリー~中級編]』 マイナビ出版 2021年 第1版 | 
              
| 参考書 | 使用しない | 
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度:発表内容,議論への参加状況により評価する.(100%) 能力(A-1)から(A-8)の習熟度については、別途配布のチェック項目により評価する。  | 
              
| オフィスアワー | 随時,Slack等で対応する |