三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2023 年度
開講区分	工学研究科(博士前期課程)情報工学専攻
領域	主領域 : C 情報工学専攻指定

受講対象学生	大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次
選択・必修
授業科目名	数理情報学特論
	すうりじょうほうがくとくろん
	Mathematical Informatics
単位数	2 単位

受講対象学生
選択・必修
授業科目名


単位数	単位
ナンバリングコード

開放科目	非開放科目
開講学期	後期
開講時間
授業形態	対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所
担当教員	河内亮周（工学研究科情報工学専攻）
担当教員	KAWACHI, Akinori
SDGsの目標
連絡事項	* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要	コンピュータサイエンスの基盤理論である計算量理論と現代暗号理論への発展を理解し、コンピュータサイエンスに対する数理科学的な洞察能力を養う。さらにアルゴリズムの設計理論（特にランダムネスを活用するアルゴリズム）を学ぶ。また量子情報科学の基礎を学び、先端的な情報通信・情報処理技術を修得する。
学修の目的	コンピュータサイエンスの最先端で必要不可欠である基盤理論について，その中心の重要部を占める現代暗号理論・計算量理論・乱択アルゴリズムおよび先端技術である量子情報科学を通じて深く理解する．
学修の到達目標	コンピュータサイエンスの基盤理論の深い理解に基づき，数理的な解析能力を自身の専門領域で実践できる．
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ 全学の教育目標感じる力　感性　共感 ○主体性考える力 ○幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力 ○表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観 ○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準	出席とレポートの成績
授業の方法	講義
授業の特徴	PBL 特色ある教育英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書	特に指定しない
参考書	S. Arora and B. Barak: "Computational Complexity Theory: A Modern Approach", Cambridge University Press, 2009. M. Mitzenmacher and E. Upfal: "Probability and Computing: Randomization and Probabilistic Techniques in Algorithms and Data Analysis", Second Edition, Cambridge University Press, 2017. (第１版邦訳: 小柴, 河内: "確率と計算: 乱択アルゴリズムと確率的解析", 共立出版, 2009年.) 石坂智, 小川朋宏, 河内亮周, 木村元, 林正人: 量子情報科学入門, 共立出版, 2012.
オフィスアワー	メールで適宜アポイントメントがあれば対応する
受講要件
予め履修が望ましい科目	「アルゴリズムとデータ構造」，「オートマトン」，「情報理論」などの学部レベルのコンピュータサイエンスの基礎理論を理解していることが望ましい．
発展科目
その他	英語対応授業である。

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	計算量理論，現代暗号理論，乱択アルゴリズム，量子情報科学
Key Word(s)	computational complexity theory, modern cryptography, randomized algorithms, quantum information science
学修内容	第 1回乱択アルゴリズム入門第 2回離散事象と期待値第 3回モーメントと分散第 4回 Chernoff限界第 5回コンピュータの数理モデル第 6回計算量クラス第 7回乱択計算量クラス第 8回 P対NP予想と現代暗号理論第 9回現代暗号における疑似乱数の理論第10回計算困難性から疑似乱数性へ第11回対話型証明システム・ゼロ知識証明システム第12回量子ビットと量子回路第13回量子アルゴリズム概論第14回量子通信概論第15回最新の話題
事前・事後学修の内容	事前に公開された講義資料を用いて予習する必要がある．事後には講義の内容および資料を用いて復習する必要がある．
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:120分/回　　　事後学修の時間:120分/回