タイトル

開講年度 開講学部等
2026 大学院創成科学研究科（博士前期）
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期 水3～4 講義  
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
3241010270 数理情報モデル特論[(Mathematical Information Modeling)] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
川村　正樹[KAWAMURA Masaki] ー
担当教員[ローマ字表記]
川村　正樹　[KAWAMURA Masaki]
特定科目区分   対象学生   対象年次 1～2
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
自然現象を解析するためには、その数理モデルを構築する必要がある。調べるべき対象を定式化(モデル化)し、それを計算機シミュレーションにより検証する方法について、いくつかの例を取り上げ講義する。
授業の到達目標
非線形計画問題の考え方を身に付ける。
双対性を理解する。
数理計画法が用いられている情報処理の問題を気付き、定式化を行うと共に、解法について述べることができる。
授業計画
【全体】
前半は、非線形計画問題について取り上げ、一般的な定式化の方法を学ぶ。
後半は、情報処理にみられる問題について、具体的な例を挙げて解説する。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 非線形計画の基礎 局所最適解と大域的最適解、凸計画問題 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第2回 制約なし問題 関数の勾配とヘッセ行列、正定値 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第3回 制約なし問題 最適性の必要条件と十分条件
 		授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第4回 制約なし問題 最急降下法 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第5回 制約つき問題 ニュートン法と準ニュートン法 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第6回 制約つき問題 最適性条件（キューン・タッカー条件） 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第7回 制約つき問題 ペナルティ法 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第8回 制約つき問題 逐次二次計画法 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第9回 双対性
 		非線形計画問題の双対問題の導出 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第10回 非線形計画問題の総括 中間試験 試験内容を振り返り、復習する（目安時間：４時間）
第11回 ニューラルネットワーク 単純パーセプトロン 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第12回 機械学習 誤差逆伝搬法 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第13回 サポート・ベクター・マシン 線形分離可能な場合、マージン最大化 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第14回 サポート・ベクター・マシン 線形分離不可能な場合、ソフトマージン 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
第15回 サポート・ベクター・マシン カーネルトリック 授業内容を復習し、レポートとして提出（目安時間：４時間）
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: --%　D: --%
成績評価法
非線形計画問題の内容についての期末テスト　（５０％）
最適化問題に関するレポート　（５０％）
試験・レポート等の採点において、答案の「判読性（読みやすさ）」は評価の前提条件となります。内容が正しくても、筆圧が極端に弱く薄い文字や、判読に拡大を要する微小な文字は、記述内容を特定できないため「採点対象外（誤答）」として扱います。第三者への正確な伝達を意識し、2B程度の濃い芯を用い、解答欄・レポートに適した大きさで明瞭に記述してください。
教科書にかかわる情報
教科書 書名 新版 数理計画入門 ISBN 9784254280043
著者名 福島雅夫 出版社 朝倉書店 出版年 2011
備考
学部の授業「最適化理論」で使用した教科書と同じです
参考書にかかわる情報
備考
使用しない
メッセージ
成績や評価に関する問い合わせは、メールでは回答できない。
分からないことは、教員に質問する習慣を付けましょう。
再試験は実施しない。
キーワード
数理計画, 非線形計画, 最適化
持続可能な開発目標（SDGs）

関連科目
最適化理論(R5〜)
履修条件
途中で履修を放棄しないこと
連絡先
総合研究棟408（東）
kawamura@sci.yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
11:00 〜 14:00

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