2026年度 (最新) 学院等開講科目 工学院 経営工学系
プログラミング応用
- 開講元
- 経営工学系
- 担当教員
- 塩浦 昭義 / 清水 伸高
- 授業形態
- 講義/演習 (対面型)
- メディア利用科目
- -
- 曜日・時限
(講義室) - 火5-8 (W9-311)
- クラス
- -
- 科目コード
- IEE.A230
- 単位数
- 110
- 開講時期
- 2026年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 2026年9月28日
- 使用言語
- 日本語
シラバス
授業の目的（ねらい）、概要
本講義では、基本的なデータ構造とアルゴリズムについて学ぶ。
講義と演習(各100分ずつ)を通して、問題解決のためにプログラミングを用いる能力を養う。
到達目標
本講義を履修することにより、以下の知識と能力を習得する。
1) 基本的なデータ構造とアルゴリズムの理解
2) アルゴリズムによる効率性の違いを理解
3) アルゴリズム設計および評価に関する数学的思考力
キーワード
アルゴリズム
学生が身につける力
- 専門力
- 教養力
- コミュニケーション力
- 展開力 (探究力又は設定力)
- 展開力 (実践力又は解決力)
- アルゴリズムの理論
授業の進め方
各講義の1/2は講義形式で行い、残りの1/2は演習に充てる。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | ガイダンス |
アルゴリズムの計算量やオーダー記法について |
| 第2回 | 最適化の基礎 |
組合せ最適化や連続最適化の基礎問題 |
| 第3回 | 乱択アルゴリズム |
確率や乱択アルゴリズムに関する課題 |
| 第4回 | グラフアルゴリズム |
グラフ理論の基礎および最短経路アルゴリズムについて |
| 第5回 | 計算量理論 |
NP困難性の理論 |
| 第6回 | 線形計画問題 |
線形計画問題やその双対、および組合せ最適化問題との繋がりについて |
| 第7回 | 最悪時以外の計算量とアルゴリズム |
経験的にうまくいくことが知られているアルゴリズムについて |
準備学修(事前学修・復習)等についての指示
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
特になし
参考書、講義資料等
Guido van Rossum: Pythonチュートリアル 第２版
Mark Lutz: 初めてのPython 第3版
成績評価の方法及び基準
毎週出題される演習課題と小テストによって評価
関連する科目
- IEE.A207 ： プログラミング基礎（経営工学）
履修の条件・注意事項
受講は経営工学系の学部生に限定する。
プログラミング基礎（経営工学）の履修を強く推奨する。
その他
対面授業の際はPCを持参すること。
主にSlackを用いて連絡することもあるので、全学Slackを利用できるようにすることが非常に望ましい。
全学Slackの利用方法は以下のURLを参照:
https://www.dx.titech.ac.jp/fresh_st/