大学院
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最終更新日：2024年10月18日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
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離散情報論
離散情報論
Discrete Methods in Mathematical Informatics
最適化と計算科学を支える数学的概念として重要な離散構造を扱うとともに、
それらを利用したアルゴリズムの設計と解析に関する基本的な手法を論じる。
特に、大規模データを扱うためのアルゴリズムとデータ構造として，
簡潔データ構造を講義する。
We study discrete mathematical structures, which play important roles
in optimization and computer science,
and also fundamental issues in design and analysis of algorithms
and data structures that make use of these structures.
In particular, we deal with algorithms and data structures
for manipulating big data such as succinct data structures.
それらを利用したアルゴリズムの設計と解析に関する基本的な手法を論じる。
特に、大規模データを扱うためのアルゴリズムとデータ構造として，
簡潔データ構造を講義する。
We study discrete mathematical structures, which play important roles
in optimization and computer science,
and also fundamental issues in design and analysis of algorithms
and data structures that make use of these structures.
In particular, we deal with algorithms and data structures
for manipulating big data such as succinct data structures.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4820-1007
GIF-MA6207L3
離散情報論
定兼 邦彦
集中
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講義使用言語
英語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
情報理工学系研究科
授業計画
1. Succinct data structures
2. Bit vectors
3. Trees
4. Strings
5. Graphs
授業の方法
オンデマンド形式で行う．言語は英語である．
The lectures are given in English. This is an on-demand course.
成績評価方法
毎回の小テストと，レポートで評価する．
The grade is evaluated by a mini test for each lecture and a report submitted at the end of the course.
教科書
None.
参考書
Gonzalo Navarro. Compact Data Structures, Cambridge University Press, 2016.
履修上の注意
The lectures are given in English.
