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授業科目名
担当教員
離散構造システム特論
岩沼 宏治/鍋島 英知
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
PTW713 2 (未登録) 1 後期 V
[概要と目標]
情報を計算という切り口で捉える立場は20世紀中葉にはじまり, 現在では記号や離散データの計算に関する数学理論が, コンピュータ科学の重要な基盤となっている.更にこのアプローチは,混沌とした情報の中から新たな知識を紡ぎ出すマイニング技術や, 膨大な組み合わせの中から制約条件を満たす解を探し出す技術へと広がっている.本講義は, 計算という立場から種々の情報処理の本質を学ぶことを目的としている.講義前半では, 離散データマイニングとWEBインテリジェンスに焦点をあて,その理論と技術について解説する.後半では,コンピュータ科学における最重要問題の1つである命題論理の充足可能性判定問題とその高速解法,実応用を含む種々の適用事例を示す.各テーマにおける最新の研究事例についても概観することで, 各々における現状と課題について議論する.
[到達目標]
講義前半では, 離散データマイニング, WEBインテリジェンスに関する基礎理論・最新技術について理解する. 後半では,命題論理の充足可能性判定問題の基礎と最新技術,応用手法について理解する.
[必要知識・準備]
コンピュータによるデータ処理に必要なアルゴリズムとデータ構造, 組合せ数学および情報理論に関する基礎的な事項を理解していることが望ましい.
[評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1小テスト/レポート 100  %前半, 及び後半で課されるレポートにより評価する. 
[教科書]
(未登録)
[参考書]
(未登録)
[講義項目]
1. 離散データマイニング:大規模離散データマイニングの概要<BR>2. 離散データマイニング:稠密なデータの処理.極大集合と飽和集合およびその頻度計算<BR>3. 離散データマイニング:飽和集合と極小生成子の性質と計算問題<BR>4. 離散データマイニング:超密なデータ上の負の相関ルールマイニング<BR>5. 離散データマイニング:トランザクションストリーム上の飽和集合のオンライン近似計算<BR>6. 離散データマイニング:WEBクラスタリング規則の事例に基づく自動学習<BR>7. 離散データマイニング:専門検索エンジンの協調学習に基づく半自動合成<BR>8. 命題論理の充足可能性問題の基礎<BR>9. 高速SATソルバーの原理<BR>10. インクリメンタルSATと極小充足不能コア<BR>11. 並列SATソルバーの基礎<BR>12. 制約最適化問題とSAT符号化<BR>13. SATによるプランニングとスケジューリング<BR>14. SATによるシステム検証<BR>15. 全体の復習とまとめ