数値アルゴリズム特論 [対面]

開講年度

2025年度

開講学期

前期

科目名

数値アルゴリズム特論

授業種別

講義

科目名（英語）

Special Topics in Parallel Algorithms

授業情報(授業コード・クラス名・授業形態)

Z1900024 数値アルゴリズム特論 [対面]

担当教員

藤井昭宏

単位数

2.0単位

曜日時限

水曜3限

キャンパス

新宿

教室

A-1161教室

学位授与の方針

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 100%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　0%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

具体的な到達目標

大学院レベルの線形代数、最適化の知識を学ぶ．
特に機械学習に関連するものについて扱う

受講にあたっての前提条件

線形代数に対する基礎的な知識を有していること.

AL・ICT活用

その他

授業計画

下の内容を中心に掘り下げて解説を行う．
数字は講義の順番の目安である．

1−3. 行列ベクトル積、直交ベクトル、ノルム、特異値分解
4-5. QR分解、最小二乗法
6-8. 条件数と安定性
9−10.線形方程式
11−12. 固有値
13−14. 最適化

成績評価の方法

輪読や課題レポートによって評価する．

受講生へのフィードバック方法

レポートを出してもらい、それに対して不明な点はフィードバックをする．

教科書

指定しない

参考書

- Linear algebra and optimization for machine learning , C. C. Aggarwal, Springer.
- Numerical Linear Algebra, Lloyd N. Trefethen, David Bau. SIAM.

オフィスアワー

火曜日　13時30分−14時30分　新宿校舎A2476

受講生へのメッセージ

機械学習を含め，多くのアプリケーションが線形代数をベースにして作られています.
是非，積極的に予習，復習をして学習を深めましょう.

実務家担当科目

実務家担当科目ではない

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

情報学専攻

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