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授業情報/Course information

科目一覧へ戻る 2022/04/06 現在

科目名/Subject 情報数理
担当教員(所属)/Instructor 沼澤 政信 (商学部)
授業科目区分/Category 昼間コース 学科別専門科目
開講学期/Semester 2022年度/Academic Year  後期/Fall Semester
開講曜限/Class period 木/Thu 1
対象所属/Eligible Faculty 商学部/Faculty of Commerce
配当年次/Years 2年 , 3年 , 4年
単位数/Credits 2
研究室番号/Office 沼澤 政信(4号館451室)
オフィスアワー/Office hours 沼澤 政信(事前にメールで連絡をしてください.)
更新日/Date of renewal 2022/02/24
授業の目的・方法
/Course Objectives and method
本科目は,様々な研究分野の境界領域である情報科学およびコンピューター科学の基礎理論の理解に必要とされる数理の基本的知識習得を目的とします.主として,情報系において広く有用な離散数理について解説,演習を行い,情報科学,コンピューター科学のどの分野に対してどのように応用されているかを示します.
達成目標
/Course Goals
本科目の履修を通して獲得が期待される能力・技能は以下の通りです.これらは,主に,プログラミング,データベース,ネットワーク等で必要とされるものとなります.
・集合,命題,述語論理の基礎知識および集合演算,論理演算について理解できます.
・対応,写像,関係について理解できます.
・離散グラフの基礎知識および木構造について理解できます.
授業内容
/Course contents
授業では,プロジェクターを用いてスライド資料や関連動画を映写して,以下の内容について適時説明します.また,各回,授業内容に関する問題を解かせます.
【主な内容】
● 集合:集合,離散集合,部分集合,ベキ集合,集合演算
● 論理と集合:述語,論理演算,論理式,論理演算の性質
● 対応と集合:対応,集合の直積
● 写像:部分写像と写像,写像の性質,逆写像
● 関係:二項関係,関係行列と関係グラフ,関係の合成
● グラフと隣接行列:離散グラフ,隣接行列
● 木:無向木,全域木,有向木,順序木
事前学修・事後学修
/Preparation and
review lesson
事前学修として,次回の授業内容に記載された語句について,各自で情報系の書籍や雑誌,ウェブ記事等で調べておくことを期待します.また,事後学修では,講義資料の内容や取り組んだ問題の解法を復習して,授業の中で特に関心を持った事項については各自で積極的に調べて,より深い知識を得るように努めてください.
使用教材
/Teaching materials
教科書(市販テキスト)は特に用いません.
成績評価の方法
/Grading
● 対面授業の場合は,各回の小テストと期末試験(またはレポート)の点数の合計で評価します.
● コロナ禍によりオンライン授業となる場合は,各回の課題提出と対面の期末試験(またはレポート)の点数の合計で評価します.
● 再試験は実施しません.
● 追試験は,学務課に提出された期末試験欠席届の内容が適切であった場合,代替措置の一つとして実施する場合があります.
● コロナ禍のために対面で期末試験が実施できない場合は,レポートを課して,その評価点を期末試験の点数の代わりとします.
成績評価の基準
/Grading Criteria
社会情報学科標準成績評価基準に従います.
履修上の注意事項
/Remarks
● 授業方法,受講に関しての諸注意や評価方法の詳細などは,第一回講義日に簡単に説明します.
● コロナ禍によりオンライン授業となる場合は,授業日時に音声付き講義スライド動画を公開します.
実務経験者による授業
/Courses conducted by the
ones with practical
experiences
該当しない
備考
/Notes
データサイエンス応用科目

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