地球情報数理科学特論I

科目名	地球情報数理科学特論I
旧カリキュラム名	地球情報数理科学特論I
教員名	齋藤　明
単位数	2	課程	前期課程	開講区分	文理学部
科目群	地球情報数理科学専攻
学期	後期	履修区分	必修

授業テーマ	情報科学の様々な話題から
授業のねらい・到達目標	情報科学に関するいくつかの話題を取り上げ、解説する。必ずしも情報科学を専門としない大学院生にも興味が持てるような題材を選ぶ。この講義を通して、情報科学という学問のおもしろさを伝えたい。
授業の方法	講義を中心に行う。
履修条件	なし

授業計画
1	２人対戦型ゲームの分類を取り上げ、完全情報ゲームの定義を学ぶ。また完全情報ゲームの対戦アルゴリズムの概要を学ぶ。
2	完全情報ゲームにおける評価関数を学ぶ。実際のゲームにおける評価関数の例を取り上げる。
3	完全情報ゲームの対戦アルゴリズムである Min-Maxアルゴリズムの概要を学ぶ。
4	Min-Max アルゴリズムにおける枝刈りの問題を考える。特にα-βcut の手法を学ぶ。
5	各種のゲームにおける対戦アルゴリズムの研究の実情を探る。この回ではオセロとチェスを取り上げる。
6	前回に引き続き、実際のゲームにおける対戦アルゴリズムの研究の現状を探る。今回は将棋と碁を中心に取り上げる。
7	数値計算の基礎を学ぶ。丸め誤差や、打ち切り誤差など数値計算における誤差の種類や、誤差を抑える基本的な工夫について学ぶ。
8	方程式の数値解法を実例を中心に学ぶ。２分探索法から入り、ニュートン法、割線法の概要と簡単な誤差解析を行う。
9	ある値に収束する数列が与えられたとき、それを用いて同じ値により速く収束する数列を構成できることがある。このような手法を数列の加速とよぶ。数列の加速法を学び、それを方程式の数値解法に応用する。
10	線形不等式で与えられた制約条件の下で、線形式で与えられた目的関数を最大にする問題を線形計画法とよぶ。現実の多くの問題が線形計画問題の枠組みで捉えられることを見た上で、２次元の線形計画問題の図式解法を学ぶ。
11	線形計画問題の標準形を学び、また解法の基礎を成す基本定理を学ぶ。
12	線形計画法の代表的な解法であるシンプレックス法を学ぶ。
13	シンプレックス法の計算例を学び、時間があれば演習問題を解く。
14	人為変数の導入方法と、人為変数が入った線形計画問題を解くための手法である罰金法を学ぶ。
15	人為変数が導入された線形計画法のもう１つの解法である２段階シンプレックス法を学ぶ。

その他
教科書	なし
参考書	なし
成績評価の方法及び基準	レポート(100%)
オフィスアワー	火曜日 12:10～13:00 及び水曜日 12:10～13:00 ８号館Ｂ204室電子メールによる質問も受け付ける。 [email protected]