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離散数学1
記事作成日: 2006年2月22日
●授業の概要・目的
数理科学の推論過程では,現象を説明するためのモデルを作成し,最良のモデルを得るために,モデルに含まれるパラメータをある基準に従って“最適化”することが頻繁に行われる。モデル化とそれに伴う最適化は現代数理科学における様々な側面で必要欠くべからざる手法である。数学科に設置されている本講義では,計算機科学や情報科学とのつながりを意識しつつ,モデル化と最適化の手法をグラフ理論の観点から紹介し,理論的側面を理解し最適化の手法を身に付けることを目的とする。
●授業内容
[第1回] 様々なモデル化の実例の理解 [第2回] グラフの様々な基礎概念を理解 [第3回] 最短経路アルゴリズムと経路問題に関する基礎概念の理解 [第4回] グラフを表現する行列,リスト構造の理解 [第5回] 次数の概念の理解 [第6回] オイラー性に関する周遊性の理解 [第7回] ハミルトン性に関する周遊性の理解 [第8回] 木構造の基本的性質の理解 [第9回] 最適木アルゴリズムの理解 [第10回] DFSアルゴリズムと向き付けアルゴリズムの理解 [第11回] 梁構造と連結性の理解 [第12回] 平面性及び外平面性の理解 [第13・14回] 以上のまとめを行いその後の展開について言及する
●履修の注意点
●教科書
●参考書
●成績評価の方法
期末テストにより行い,総合得点60%以上を合格とする。
●その他
質問等は,講義終了後あるいはtsuchiya@ss.u-tokai.ac.jpへのメールを利用して行うこと。
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