学部後期課程
過去（2022年度）の授業の情報です
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最終更新日：2025年4月21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。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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最適化手法
現代の理工学の様々な局面にて重要性が増している数理最適化手法の基礎を解説する。Basic methodologies of mathematical optimization are explained.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-AM2150L1
FEN-AM2150L1
最適化手法
佐藤 一宏
月曜3限
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講義使用言語
日本語
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
工学部
授業計画
講義は対面・オンライン併用型A（総時間数の半数以上を対面で実施）で行う。
13時00分～14時45分の105分授業。
10/3 イントロダクション（オンライン）
10/17 直線探索法
10/24 Newton法
10/31 凸解析
11/7 KKT条件(直感的説明)
11/14 KKT条件(理論)
11/21 Lagrange双対問題
12/5 内点法
12/12 半正定値計画問題
12/19 特別な構造を持つ凸最適化問題
12/26 単体法
1/16 ネットワーク最適化
1/23 整数計画問題
10/3 Introduction
10/17 Line search method
10/24 Newton method
10/31 Convex analysis
11/7 KKT condition (intuitive explanation)
11/14 KKT condition (theory)
11/21 Lagrange dual problems
12/5 Interior point method
12/12 Semidefinite programming
12/19 Convex optimization problem with special structures
12/26 Simplex method
1/16 Network optimization
1/23 Integer programming
授業の方法
講義は対面・オンライン併用型A（総時間数の半数以上を対面で実施）で行う。
13時00分～14時45分の105分授業。
成績評価方法
レポートで評価する．
教科書
寒野善博, 土谷隆: 最適化と変分法 （東京大学工学教程）
参考書
梅谷俊治：しっかり学ぶ数理最適化（講談社 ），Jorge Nocedal and Stephen Wright: Numerical Optimization, Springer, 2nd ed., 2006
履修上の注意
指示しない
