Optimization Theory ｜ Syllabus data

開講年度

2025Year

開講学期

Second Semester

科目名

Optimization Theory

授業種別

Lecture

科目名（英語）

Optimization Theory

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A1900035 Optimization Theory

担当教員

FUJII Akihiro

単位数

2.0Credits

曜日時限

Fri.2Period

キャンパス

Shinjuku Remote

教室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 0 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 80 ％
3 汎用的問題解決力の修得 20 ％
4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％

具体的な到達目標

アルゴリズムを理解し、問題に応じて具体的なアルゴリズムを選択し、適用できるようになる

受講にあたっての前提条件

授業のねらいを把握し、それを習得する意志がある。

授業の方法とねらい

線形計画法と、一般の制約つき非線形の最適化問題に対するアプローチについて学習する。
勾配やへシアン行列、凸関数、さらに最急降下法、ラグランジュ緩和問題、双対問題など、重要な概念を理解し、最適化問題に対する一般的なアプローチを理解できることを目指す。

AL・ICT活用

Other

第1回

授業形態

遠隔（同時双方向）

事前学習

線形代数の復習をしておくこと

4時間

授業内容

最急降下法、多変数最適化

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第2回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

凸関数

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第3回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

学習率、直線探索法

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第4回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

機械学習における最適化

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第5回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

ベクトルの微分、Quadratic　Programing

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第6回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

線形回帰、正則化

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第7回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

これまでの制約なし最適化総復習

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第8回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

線形制約あり最適化１

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第9回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

線形制約あり最適化２

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第10回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

シンプレックス法

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第11回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

非線形制約あり最適化１　ラグランジュ緩和問題

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第12回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

非線形制約あり最適化２　　双対問題の利用

事後学習・事前学習

練習問題の復習

2時間

第13回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

総復習

事後学習・事前学習

練習問題の復習

6時間

第14回

授業形態

対面

授業内容

授業内期末試験

事後学習・事前学習

総復習

2時間

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

講義の振り返り

事後学習

講義の内容を振り返り、さらに学ぶことや不明な点を整理し解決する

5時間

成績評価の方法

授業にきちんと出席することを成績評価の前提とする。
授業内で行う確認テストおよび提出課題の内容をもとに平常点を算出し，さらに学期末筆記試験を実施する。
平常点を40%，学期末筆記試験を60%で評価し，A+〜F の６段階評価で D 以上の者を合格とする。

受講生へのフィードバック方法

授業中のレポート課題で、できていない部分が多い時には、その後の講義でフィードバックする。
また、CoarsePowerを通じて質問を受け付ける。

教科書

指定教科書なし

参考書

福島雅夫「新版　数理計画入門」朝倉書店
Linear Algebra and Optimization for Machine Learning

オフィスアワー

火曜日13:30-14:30 (A-2457室)

受講生へのメッセージ

実務家担当科目

Not applicable

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

Department of Computer Science

その他の資格・認定プログラムとの関連