大学院案内

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２・２４演習Ⅰ・Ⅱで学んだ内容を基礎とし、論文等を講読しながら、コンピュータへの実装技法やプログラミングに関する応用演習を行う。また、交通流シミュレーションや金融数理モデルなど、具体的な問題をテーマに演習を進める。単位数２・２専攻授業科目・担当教員２・２２・２経済情報専攻２・２博士課程（前期）（社会情報分野）　４２・２※２０２4年度開講科目については、変更する場合があります。教授 齊藤 善弘教授 齊藤 善弘教授 齊藤 善弘教授 阿部 邦美教授 阿部 邦美教授 阿部 邦美教授 髙橋 友和〈単位数について〉○○特論Ⅰ・Ⅱ　　　　Ａ・ＢⅠまたはＡの単位数ⅡまたはＢの単位数32社会現象および自然現象に現れる数理モデルを考察する場合、何らかの数値的手法を使用して定量的に求めることが多々ある。本講義では、種々の問題に対する基礎的な数値計算アルゴリズムから並列計算を含む大規模数値計算アルゴリズムの実装技法まで解説する。数値計算に関する文献を講読し、数値計算アルゴリズムに関する基礎概念を理解させるとともに、種々の数理モデルに対するアプリケーションを例示することにより、実践的な技能を修得させる。ハイパフォーマンス（高性能）コンピューティングと呼ばれる分野からテーマを選び、その数学的な理論、計算アルゴリズム、プログラミング方法、さらに並列化技法について学ぶ。本講義では、線形方程式、非線形方程式、数値積分の数値解法を例にとる。また、実際に大規模計算システム（スーパーコンピュータやメニーコアマシン）の利用法を学ぶ。本演習の修得目標は、数値計算法の数学的な理論を理解し、その計算法を実際に計算機（パソコン）上で実現する、さらに計算を高速化（並列計算）するという３つである。ハイパフォーマンス（高性能）コンピューティングと呼ばれる分野からテーマを選び、その数学的な理論、計算アルゴリズム、さらにそれらの計算法に対するMPI（message passing interface）を用いた並列化について学ぶ。プログラミング言語の基礎知識を前提とする。演習Ⅰ・Ⅱに引き続き、ハイパフォーマンス（高性能）コンピューティングの分野から先進的な線形計算に関するテーマを選び、その数学的な理論、および計算アルゴリズム、並列化プログラミングについて学ぶ。そして、ここ５年以内に発表された超先進的、かつ世界的にホットな話題について研究を進める。人間が外界の情報を得る際、その８割を視覚（ビジュアル）から得ると言われている。ビジュアルコンピューティングとは、人間の視覚情報に関する様々な処理をコンピュータによって統合的に扱うための枠組みである。視覚情報処理は以下の３つの処理に大別される。（１）画像処理：例としては低解像度な画像から高解像度な画像を作る超解像技術が挙げられる。（２）コンピュータビジョン：例としては近年のデジタルカメラに搭載されている顔検出技術が挙げられる。（３）コンピュータグラフィクス：例としてはゲームや映画で使用されているリアルな３次元CG技術が挙げられる。本講義では、このうち特に（１）画像処理、（２）コンピュータビジョンに関する基礎技術を学ぶ。数値計算論A・B数値計算論演習Ⅰ・Ⅱ数値計算論演習Ⅲ高性能コンピューティング論A・B高性能コンピューティング論演習Ⅰ・Ⅱ高性能コンピューティング論演習Ⅲビジュアルコンピューティング論A・B講義内容講義内容