シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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情報数学 | 2024 | 後期複数 | 木4,木5 | 経済学部 | 福元 徳広、福元 徳広 | フクモト ノリヒロ、フクモト ノリヒロ | 2年次配当 | 4 |
科目ナンバー
EC-IM2-46XX
履修条件・関連科目等
高校1年程度の数学力があり、情報科学を履修していることが望ましい。
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語(その他の言語)
授業の概要
<学位授与方針と当該授業科目の関連>
この科目は、現実把握力(経済学の専門知識及び社会・人文・自然科学の知識教養に裏付けられた広い視野に立った柔軟な知性に基づき、現実の経済現象を的確に把握することができる)の修得に関わる科目です。
<概要>
経済社会の基盤として、情報処理技術は日常生活からグローバルな社会活動に至る多くの場面で活用され、経済発展においてなくてはならないものとなっています。ここで活躍するコンピューター機器や情報システムは、人類が発明・発見してきた数学を基礎に構築されています。本授業ではこうした点をふまえながら、身の回りの日常生活からグローバルな社会活動に至る多くの場面で用いられる、情報処理で用いられる数学として離散数学の重要事項を学習します。たとえばビッグデータに代表される大量のデータをいかに分類し、そこから有用な情報を導き出せるか、そのためには論理的に証明された数学を用いることにより、適切な判断や意思決定を行えることが期待されます。また需要予測や顧客行動の分析、都市交通システムや通信ネットワークの最適化などでも、その情報処理には情報のための数学、離散数学が大きく貢献しており、情報処理の数学的基礎を学ぶ内容となります。
科目目的
情報処理やコンピューターの基礎として情報数学を学ぶ
到達目標
情報処理やコンピューターの基礎として情報数学を学ぶことにより、高度に情報化された現代社会の基盤技術に親しみ、情報を論理的かつ能動的に活用できる力を養います。
授業計画と内容
第1回 【情報と数学】の概要
第2回 現代社会における情報数学の重要性
第3回 【集合】の概要
第4回 集合の表現
第5回 ド・モルガンの法則
第6回 【論理】の概要
第7回 論理演算
第8回 命題関数
第9回 トートロジー
第10回 述語論理
第11回 【関係】の概要
第12回 直積集合
第13回 剰余類
第14回 【写像】の概要
第15回 写像・関数・変換
第16回 単射・全射・全単射
第17回 【整数】の概要
第18回 素数(1):素数の定義・計算方法
第19回 素数(2):プログラミング演習
第20回 公開鍵暗号(1):暗号システムとは
第21回 公開鍵暗号(2):暗号の作成方法
第22回 【計算の複雑さ・数え上げ】の概要
第23回 数え上げの原理
第24回 順列と二項係数
第25回 【グラフ理論】の概要
第26回 道と経路
第27回 オイラーグラフ
第28回 ハミルトングラフ
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと/授業終了後の課題提出
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
授業前にmanabaに掲載する資料を参照しておくこと。
授業時間外の学修に必要な時間数/週
・毎週1回の授業が半期(前期または後期)または通年で完結するもの。1週間あたり4時間の学修を基本とします。
・毎週2回の授業が半期(前期または後期)で完結するもの。1週間あたり8時間の学修を基本とします。
成績評価の方法・基準
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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平常点 | 60 | ・課題ごとに自ら計算し論理的な理解で情報処理の仕組みを把握できたか。(30%) ・課題ごとに応用的な思考で発展的な学習に進めたか。(30%) |
その他 | 40 | ・単元ごとの理解が出来ているか。(40%) |
成績評価の方法・基準(備考)
知識の積み上げが大切なので、授業時の理解度を重視する。
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)
アクティブ・ラーニングの実施内容
PBL(課題解決型学習)/反転授業(教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式)/実習、フィールドワーク
アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)
授業におけるICTの活用方法
その他
授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)
manabaはじめ各種サーバーを用いた授業を実施します。
実務経験のある教員による授業
はい
【実務経験有の場合】実務経験の内容
2001-2010: KDDI研究所勤務
2010-2011: スタンフォード大学客員研究員
2011-2021: KDDI研究所/KDDI総合研究所勤務
2021-現在: 東京大学情報学環客員准教授
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
実務経験及び様々な企業・大学との共同研究の経験に基づき、具体的な問題解決についても取り上げる予定です。
テキスト・参考文献等
manabaに資料を掲載する。
その他特記事項
パソコンによる実習も行う。実習ではMathematicaやExcelを用いるが、使用経験は問わない。全学Gmailおよびmanabaを使用します。
参考URL
manabaに掲載。