授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
33389:[2025 通年]卒業研究(K1) 2025 通年 理工学部 佐藤 寛之 4

キャンパス

BKC/BKC

授業施設

BKC/BKC

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

最終学年までの学習のまとめとして、研究室に所属し、指導教員による指導の下で研究を行う。研究テーマは指導教員と相談の上、決定する。

受講生の到達目標

数理最適化、特に連続最適化の理論と応用について、深く学ぶ。

事前に履修しておくことが望まれる科目

特に「数学Ⅰ・Ⅱ（微分積分）」、「数学Ⅲ・Ⅳ（線形代数）」、「線形代数学」については、履修を前提とするだけでなく十分に復習しておくことを期待する。

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
1〜28

数理最適化のテキストを用いた輪講形式のセミナー

数理最適化、連続最適化、多様体上の最適化

授業実施形態

原則として対面で実施する。

授業外学習の指示

発表者は十分な時間をかけて入念に発表準備を行うこと。発表担当でない回も予習をして疑問点があればまとめておき、ゼミを通して理解を深められるようにすること。

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記） 0

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）		 0

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 100

セミナーでの発表回数とその中身の充実度

成績評価方法(備考)

担当教員の指導の下、毎回のセミナーの準備、口頭発表とそれに伴う質疑応答についての平常評価が基本である。特に、セミナーでの口頭発表は、年間を通して一定回数以上行うことが求められ、発表の準備が周到に行われたか、発表の際のプレゼンテーションや質疑応答は十分明快かつ論理的であるかが毎回チェックされる。また、研究室によっては、コンピューター実験などの課題が別途課されることがあり、口頭発表、またはレポート提出の形で報告することが求められる。以上の平常評価に基づき、年間にわたる学生本人の意欲や成長の度合いを加味して、総合的に評価する。

受講および研究に関するアドバイス

発表者は発表中に受けたコメントをまとめるなどして、次回の発表に活かせるようにし、発表スキルを向上させられるよう努めてください。発表担当でない回も、疑問点があれば積極的に質問をして理解を深めるようにしてください。

教科書

書名 著者 出版社 ISBNコード 備考
連続最適化アルゴリズム 飯塚 秀明 オーム社 978-4-274-23006-6
多様体上の最適化理論 佐藤 寛之 オーム社 978-4-274-23118-6
凸解析と最適化理論 田中 謙輔 オーム社 978-4-274-22755-4
非線形最適化の基礎 福島 雅夫 朝倉書店 978-4-254-28001-2
非線形計画法 山下 信雄 朝倉書店 978-4-254-11791-2

教科書(使用頻度、その他補足)

主に上記の教科書リストから一つまたは二つを選び、輪講を行う。

参考書

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

manaba+R

備考


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