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情報科学講究２

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令和２年度以降入学者 情報科学講究２
令和元年度以前入学者 情報科学講究２
教員名 森山園子
単位数    2 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科
学期 後期 履修区分 必修
授業形態 対面授業
Blackboard ID 20234356
授業概要 線形計画問題と線形相補性問題を学ぶ。
授業のねらい・到達目標 前期科目「数理計画」で学習した線形計画問題の解法である単体法を実装するとともに，線形相補性問題とその解法を学び，数理計画の発展的な能力を身に付ける。

この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している。
なお，新カリキュラム（令和２年度以降の入学者）では，この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシーDP1,2,3,4,5,6,7,8及びカリキュラムポリシーCP1,2,3,4,5,6,7,8に対応している。
・経験や学修から得られた豊かな情報科学の知識と教養に基づいて，自己の倫理観を倫理的な課題に適用することができる。（A-1-3）
・世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの背景を理解し，国際社会が直面している問題を情報科学の視点から説明することができる。（A-2-3）
・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察できる。（A-3-3）
・問題を分析し，複数の解決策を提示した上で，問題を解決することができる。（A-4-3）
・責任と役割を担い，新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる。（A-5-3）
・さまざまな人々とのコミニュケーションを通じて相互の意思伝達を自由かつ確実に行い，他者との良好な関係を確立することができる。（A-6-3）
・集団の活動において，より良い成果を上げるために，指導者として他者と協働し，作業を行うことができる。（A-7-3）
・学修状況を自己分析し，その成果を評価することができる。（A-8-3）
授業の形式 講究
授業の方法 教科書から各自の分担部分を決め，授業内に発表する。適宜レポートを課す。

対面授業参加が困難な学生については，Zoom での参加を認める。なお，対面参加不参加の条件は学部ガイドラインの方針に従う。
(1)Zoom での参加を認める要件:学部の方針に従う
(2)対面授業に参加できない場合:　Zoom で参加し,Blackboard に配信する課題を提出する。
授業計画
1 線形計画問題および単体法の復習
【事前学習】前期科目「数理計画」の復習（現実の様々な問題と数理計画との関連性を理解（A-2）） （2時間）
【事後学習】線形計画問題および単体法の習熟 （2時間）
【授業形態】対面授業
2 線形計画問題とpython
【事前学習】python に関する動作環境の確認 （2時間）
【事後学習】python の基本事項の復習（新しいプログラミング言語に取り組む意識の向上（A-5）） （2時間）
【授業形態】対面授業
3 単体法の行列表記（第2段階）
【事前学習】単体法（第2段階）の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間）
【事後学習】行列表記された単体法（第2段階）の復習（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間）
【授業形態】対面授業
4 単体法の実装（第2段階）
【事前学習】行列表記された単体法（第2段階）の習熟 （2時間）
【事後学習】行列表記された単体法（第2段階）の実装（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間）
【授業形態】対面授業
5 ピボット規則の確認（最大改善規則，最小添字規則）
【事前学習】ピボット規則の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間）
【事後学習】最大改善規則および最小添字規則の復習（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間）
【授業形態】対面授業
6 ピボット規則の実装（最大係数規則，最小添字規則）
【事前学習】最大改善規則および最小添字規則の習熟 （2時間）
【事後学習】両規則の実装（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間）
【授業形態】対面授業
7 単体法の行列表記（第1段階）
【事前学習】単体法（第1段階）の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間）
【事後学習】行列表記された単体法（第1段階）の復習（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間）
【授業形態】対面授業
8 単体法の実装（第1段階）
【事前学習】行列表記された単体法（第1段階）の習熟 （2時間）
【事後学習】行列表記された単体法（第1段階）の実装（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間）
【授業形態】対面授業
9 単体法の実装完成
【事前学習】単体法の確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間）
【事後学習】実装された単体法の復習（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間）
【授業形態】対面授業
10 線形相補性問題
【事前学習】線形計画問題とその解法である単体法の習熟 （2時間）
【事後学習】線形相補性問題の理解（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間）
【授業形態】対面授業
11 線形相補性問題に関する英語論文の精読
【事前学習】線形相補性問題の習熟 （2時間）
【事後学習】英語論文の理解（グループ作業を通じたコミュニケーション力（A-6）および協働力（A-7）の向上） （2時間）
【授業形態】対面授業
12 線形相補性問題を解くBardアルゴリズム
【事前学習】Bardアルゴリズムの確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間）
【事後学習】Bardアルゴリズムの復習（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間）
【授業形態】対面授業
13 Bardアルゴリズムの行列表記
【事前学習】Bardアルゴリズムの確認（情報科学における教養（A-1）） （2時間）
【事後学習】行列表記されたBardアルゴリズムの復習（新しいアルゴリズムに取り組む意識の向上（A-5）および論理的思考力の向上（A-3）） （2時間）
【授業形態】対面授業
14 Bardアルゴリズムの実装
【事前学習】行列表記されたBardアルゴリズムの習熟（学修状況の自己分析（A-8）） （2時間）
【事後学習】行列表記されたBardアルゴリズムの実装（情報科学の教養に基づいたテーマ設定（A-1）および（問題発見能力の向上（A-4）） ） （2時間）
【授業形態】対面授業
15 まとめと総合演習：単体法とBardアルゴリズム
【事前学習】両手法の実装方法を検討（グループ作業を通じたコミュニケーション力（A-6）および協働力（A-7）の向上） （2時間）
【事後学習】実装の最終調整（論理的思考力の向上（A-3）および学修状況の自己分析（A-8）） （2時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 使用しない
参考書 使用しない
成績評価の方法及び基準 レポート:レポートの内容を中心に評価する。(40%)、授業参画度:発表および授業内の演習により評価する。(60%)
参加方法に関わらず，授業中の発表またはBlackboardへの提出物で成績をつける。
オフィスアワー 情報科学科内slackにて随時対応

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