授業科目名				担当教員
計算システム特論				鈴木　智博／井上　武
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
PTW714	2	(未登録)	1	前期	火	II
［概要と目標］
[Advanced Computing Systems] (former half) In recent years, demand for both size and precision in scientific computing has been increasing. In such computing, it is essential to use high-performance computers such as parallel computers using multi-core CPUs or ones with accelerators. Also, many scientific computations are resolved into solving the linear system of equations, and various fast algorithms are developed to solve them with high-performance computers. In this class, students will learn programming techniques and efficient algorithms in scientific computing. (latter half) This course is conducted in a seminar format, where students present and discuss the latest research papers on the theory and applications of mathematical optimization. Since mathematical optimization is a versatile technique used in many application domains, the course aims to help students develop perspectives that can be applied to their own research by exploring its applications in various fields. Students will acquire the ability to accurately understand research papers and explain their contents comprehensibly to students from different discipline. （前半） 近年、大規模化する科学技術計算において並列計算機、ベクトル計算機などの高性能計算機を利用することが必須となるが、計算機の性能を適切に引き出すためには、計算機のアーキテクチャの理解とそのための最適化が必要となる。本講義では、大規模な科学技術計算を高性能計算機で行なうために必要な知識と技術の習得を目標とする。 （後半） 本科目では、数理最適化の理論と応用に関する最新の学術論文を学生が発表・議論するゼミ形式で進める。数理最適化は多くの応用分野で利用される汎用的な技法であり、他分野での活用方法を学ぶことで各自の研究に応用可能な視点を養うことを目的とする。論文の内容を的確に理解し、他分野の学生にも伝わるように説明する力を身につける。
[到達目標]
(former half) At the end of this course, the students should be able to acquire knowledge and skills for large-scale scientific computing with a high-performance computer. (latter half) Students will develop the ability to critically analyze research papers on mathematical optimization, clearly convey their contents, and engage in discussions with students from other fields. （前半） 計算機アーキテクチャの理解に基づいて科学技術計算プログラムを最適化できる。プログラムを最適化する技術を習得する。最適化の方針を数学的に説明できる。 （後半） 数理最適化に関する研究論文を批判的に分析し、その内容を明確に伝え、他分野の学生とも議論できる能力を身につける。
［必要知識・準備］
(former half) Programming skill (C or C++) (latter half) Students assigned to present must thoroughly read the selected research paper in advance, summarizing its background, key methodologies, results, and significance. They should also prepare slides and supplementary materials to ensure that students from other fields can understand the content by providing necessary background information and explanations of key concepts. Presenters should consider the 45-minute presentation time and effectively communicate the main points of the paper. （前半） CまたはC++言語のプログラミング能力を必要とする。 （後半） 発表担当の学生は、選定した学術論文を事前に十分に読み込み、論文の背景、主要な手法、結果、意義を整理すること。他分野の学生にも理解できるように、前提知識や重要な概念を適切に補足し、スライドや資料を準備すること。発表時間（45分）を考慮し、論文の要点を効果的に伝えられるようにすること。
［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  25  % プログラムの妥当性と最適化の効果  2 受講態度  15  % 質問、議論の着眼点、妥当性、積極性  3 発表／表現等  60  % 発表内容、発表技術、発表態度
［教科書］
(未登録)
［参考書］
(未登録)
［講義項目］
1. Introduction (Suzuki) 2. Processor architecture (Suzuki) 3. Parallel programming (Suzuki) 4. Numerical linear algebra 1 (Linear system) (Suzuki) 5. Numerical linear algebra 2 (Linear system) (Suzuki) 6. Numerical linear algebra 3 (Linear system) (Suzuki) 7. Numerical linear algebra 4 (Eigenvalue problem) (Suzuki) 8. Numerical linear algebra 5 (Eigenvalue problem) (Suzuki) 9. Guidance and paper presentation by the instructor (Inoue) 10. Paper presentation by students (Inoue) 11. Paper presentation by students (Inoue) 12. Paper presentation by students (Inoue) 13. Paper presentation by students (Inoue) 14. Paper presentation by students (Inoue) 15. Paper presentation by students (Inoue) 1. ガイダンス （鈴木） 2. 高性能計算機のプロセッサアーキテクチャ（鈴木） 3. 並列計算機利用技術（鈴木） 4. 5. 6. 線形方程式の解法 （疎行列、密行列）（鈴木） 7. 8. 固有値問題の解法 （対称行列、非対称行列）（鈴木） 9. ガイダンス、講師による論文紹介（井上） 10.11.12.13.14.15. 参加者による論文紹介（井上） [実施形態」 Zoomによるライブ型とオンデマンド配信を適宜組み合わせて授業を行う。 課題の提出には Moodle を使用する。
［前年度授業に対する改善要望等への対応］
前回アンケート未実施