応用数学特別研究2 （胡）

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

応用数学特別研究2 （胡）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Research in Applied Mathematics 2 （胡）

授業コード　Class code

991J137

科目番号　Course number

14GRRES502

教員名

胡　艶楠

Instructor

Yannan HU

開講年度学期

2024年度後期

Year/Semester

2024, second semester　

曜日時限

集中講義

Class hours

開講学科・専攻　Department

理学研究科　応用数学専攻

Department of Applied Mathematics, Graduate School of Science

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

卒研

Graduation research

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

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授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

論文および専門書の輪講を通して，組合せ最適化について実践と理論及び先端的な手法について学習する。
We will learn about practice and theory of combinatorial optimization by reading papers and textbooks.

目的　Objectives

最適化分野における専門知識を修得し，様々な手法を理解することを目的とする.
The objective is to study advanced methods of optimization problems.

到達目標　Outcomes

研究課題の遂行に必要な知識を身につける．
We aim to gain the knowledge and ideas to make progress in his/her own research.

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

研究テーマについて事前に担当教員と相談すること．
アルゴリズム設計の基礎知識があることが望ましい.
Consult the instructor on your research theme in advance.　
Basic knowledge of algorithm design such as the analysis of complexity is expected.

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation／反転授業　Flipped classroom／PBL (課題解決型学習)　Problem-based learning／実験　Experiments

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準備学習・復習　Preparation and review

発表内容をわかりやすく説明できるように準備し，あらかじめ配布する．クラスメイト同士でディスカッションをしておく．
One should summarize papers or textbooks for presentation and distribute it to the participants.

成績評価方法　Performance grading policy

研究に対する取り組みとプレゼンテーションにより成績を総合的に評価する．
Grades will be evaluated based on research efforts and presentations.

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

・B. Korte and J. Vygen, Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, Springer　
他は必要に応じて指定する．
Specified when necessary.

授業計画　Class plan

論文・専門書を用いた輪講形式で行う．
研究テーマに沿った必要な文献の精読およびサーベイとそのまとめを行う．
Participants will give presentations of papers or textbooks in turn.

1-3: 研究テーマの確立
1-3: Discussion on research topics

4-8: モデル設計
4-8: Design of model

9-15: アルゴリズム設計と実装
9-15: Algorithm design and implementation

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

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教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

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シラバス情報