2018年度 シラバス学部

コンピュータ理工学基礎関連科目

2019/01/30  現在

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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 2年
単位数
／Credits		 4.0
責任者
／Coordinator		 渡部　有隆
担当教員名
／Instructor		 黄　捷, 陳　文西, 渡部　有隆, 裴　岩, ウォンミィング　チュー, 趙　強福
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/15
授業の概要
／Course outline		 コンピュータは情報を操作するものです。情報の組織化・操作・利用の方法を学習することは、コンピュータを効率的に、そして、効果的に使うために非常に重要なことです。プログラミングや現代のデータ処理において、本質的に必要なものは、問題解決のための、あるいは、主記憶と２次記憶装置にあるデータにアクセスするための、効率的なアルゴリズム（算法）と一連の命令です。この効率というものは、処理するデータの構造に直接結び付いています。他のデータ項目に効果的に結び付けることによって、データ項目は、個々の内容を越えた意味を持つようになります。データ構造は、単に項目だけでなく、互いの関係をも考慮した、データの組織化の方法です。
この授業では、アルゴリズムとデータ構造を幅広く紹介し、プログラミング演習によってそれらの定義と実装の方法を学びます。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 コンピュータは情報を操作するものです。情報の組織化・操作・利用の方法を学習することは、コンピュータを効率的に、そして、効果的に使うために非常に重要なことです。プログラミングや現代のデータ処理において、本質的に必要なものは、問題解決のための、あるいは、主記憶と２次記憶装置にあるデータにアクセスするための、効率的なアルゴリズム（算法）と一連の命令です。この効率というものは、処理するデータの構造に直接結び付いています。他のデータ項目に効果的に結び付けることによって、データ項目は、個々の内容を越えた意味を持つようになります。データ構造は、単に項目だけでなく、互いの関係をも考慮した、データの組織化の方法です。
この授業では、アルゴリズムとデータ構造を幅広く紹介し、プログラミング演習によってそれらの定義と実装の方法を学びます。
授業スケジュール
／Class schedule		 1 導入
2 計算量、初等的整列
3 データ構造
4 検索、ハッシュ
5 再帰・分割統治法
6 高等的整列
7 木
8 二分木
9 ヒープ
10 動的計画法
11 グラフ
12 グラフアルゴリズム
13 ヒューリスティック探索
14 文字列照合
教科書
／Textbook(s)		 教科書
T. コルメン, R. リベスト, C. シュタイン, C. ライザーソン, アルゴリズムイントロダクション 第3版 第1巻: 基礎・ソート・データ構造・数学 (世界標準MIT教科書),近代科学社.

副読本、リファレンス

T. コルメン , R. リベスト, C. シュタイン, C. ライザーソン, アルゴリズムイントロダクション 第3版 第2巻: 高度な設計と解析手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム (世界標準MIT教科書), 近代科学社.
渡部有隆、「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」、マイナビ出版
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 課題 50%
試験 50%
履修上の留意点
／Note for course registration		 履修規程上の先修条件：P1 プログラミング入門　または　P2 プログラミングC
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 コースウェブサイト
http://web-int.u-aizu.ac.jp/course/alg1/

演習サイト
https://onlinejudge.u-aizu.ac.jp/

参考書
T. コルメン, R. リベスト, C. シュタイン, C. ライザーソン,アルゴリズムイントロダクション 第3版 総合版 (世界標準MIT教科書) 大型本,近代科学社.
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson,  Ronald L. Rivest, Clifford Stein, Introduction to Algorithms (MIT Press).
Robert Sedgewick, Algorithms in C, Parts 1-5 (Bundle): Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching, and Graph Algorithms.

オフィスアワー
オフィスアワーはコースウェブサイトに記載します。


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 1年
単位数
／Credits		 4.0
責任者
／Coordinator		 渡部　有隆
担当教員名
／Instructor		 渡部　有隆, 裴　岩, 黄　捷, 陳　文西, ウォンミィング　チュー, 趙　強福
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/15
授業の概要
／Course outline		 コンピュータは情報を操作するものです。情報の組織化・操作・利用の方法を学習することは、コンピュータを効率的に、そして、効果的に使うために非常に重要なことです。プログラミングや現代のデータ処理において、本質的に必要なものは、問題解決のための、あるいは、主記憶と２次記憶装置にあるデータにアクセスするための、効率的なアルゴリズム（算法）と一連の命令です。この効率というものは、処理するデータの構造に直接結び付いています。他のデータ項目に効果的に結び付けることによって、データ項目は、個々の内容を越えた意味を持つようになります。データ構造は、単に項目だけでなく、互いの関係をも考慮した、データの組織化の方法です。
この授業では、アルゴリズムとデータ構造を幅広く紹介し、プログラミング演習によってそれらの定義と実装の方法を学びます。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 学生はデータ構造とアルゴリズムの長所と短所の評価、データ構造の定義と構築、効率的なアルゴリズムの開発ができるようになります。そして、最先端のデータ構造とアルゴリズムを問題の解法やソフトウェア開発に適用することができるようになります。演習では、限られた資源の下で現実的な問題を解くことにより、アルゴリズムの効率の差がハードウェアの差よりもずっと重要なことを体験します。授業・演習で得られた知識、評価手法、実装方法と応用力は、最先端の研究活動や高度なソフトウェア及びハードウェアの開発に役立てることができます。
授業スケジュール
／Class schedule		 1 導入
2 計算量、初等的整列
3 データ構造
4 検索、ハッシュ
5 再帰・分割統治法
6 高等的整列
7 木
8 二分木
9 ヒープ
10 動的計画法
11 グラフ
12 グラフアルゴリズム
13 ヒューリスティック探索
14 文字列照合
教科書
／Textbook(s)		 教科書
T. コルメン, R. リベスト, C. シュタイン, C. ライザーソン, アルゴリズムイントロダクション 第3版 第1巻: 基礎・ソート・データ構造・数学 (世界標準MIT教科書),近代科学社.

副読本、リファレンス

T. コルメン , R. リベスト, C. シュタイン, C. ライザーソン, アルゴリズムイントロダクション 第3版 第2巻: 高度な設計と解析手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム (世界標準MIT教科書), 近代科学社.
渡部有隆、「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」、マイナビ出版
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 課題 50%
試験 50%
履修上の留意点
／Note for course registration		 履修規程上の先修条件：P1 プログラミング入門　または　P2 プログラミングC
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 コースウェブサイト
http://web-int.u-aizu.ac.jp/course/alg1/

演習サイト
https://onlinejudge.u-aizu.ac.jp/

参考書
T. コルメン, R. リベスト, C. シュタイン, C. ライザーソン,アルゴリズムイントロダクション 第3版 総合版 (世界標準MIT教科書) 大型本,近代科学社.
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson,  Ronald L. Rivest, Clifford Stein, Introduction to Algorithms (MIT Press).
Robert Sedgewick, Algorithms in C, Parts 1-5 (Bundle): Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching, and Graph Algorithms.

オフィスアワー
オフィスアワーはコースウェブサイトに記載します。


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 3年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 出村　裕英
担当教員名
／Instructor		 出村　裕英, 高橋　成雄, アン　トゥアン　ファン, 三瓶　岳昭
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2018/04/26
授業の概要
／Course outline		 効率よくかつ正確に情報を伝達することは、近代デジタル社会における重要な技術課題のひとつである。情報理論はこの問題に対して、数学的な定式化に根ざし、理論的解法を提供する。情報理論の考え方は、確率や統計の定理などを活用し情報通信や誤り訂正のための効率のよい符号化の構築を可能とする。情報理論は、画像データ圧縮、暗号論、ネットワークコミュニケーション、情報量評価などの分野で重要な役割を担っており、本科目でそれらの基礎を身につける。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 本授業科目の主要な課題は，情報源符号化と通信路符号化の数学的な定式化と，符号化の効率的な構成手法加えて，情報のあいまいさ及び情報量を測るためのエントロピーの概念の理解にある．確率と統計の基礎についても取り扱っていく。
授業スケジュール
／Class schedule		 #1  ガイダンス、情報理論とは
#2  条件付き確率と大数の法則
#3  瞬時符号
#4  符号空間
#5  情報源符号化定理・ハフマン符号
#6  様々な情報源符号
#7  エントロピー
#8  相互情報量
#9  最尤復号化
#10 ハミング距離
#11 通信路符号化定理
#12 ハミング符号
#13 生成行列
#14 原始多項式
教科書
／Textbook(s)		 例にもとづく情報理論入門
ISBN 978-4-06-153803-0
大石進一(1993) 講談社
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 期末試験50%, その他小テスト等50%
履修上の留意点
／Note for course registration		 N/A
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 なし


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 2年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 杉山　雅英
担当教員名
／Instructor		 杉山　雅英, 浅井　和人, 森　和好, イゴール　ルバシェフスキー, 浅井　信吉, 渡邊　曜大
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2018/02/23
授業の概要
／Course outline		 離散系論は離散数学 (Discrete Math) とも呼ばれている。離散的な事象・対
象に対する数学的なアプローチであり、コンピュータ、プログラム、アルゴリ
ズムなどについての数学的な概念や手法として発展してきた。離散系論は計算
機科学の数学的な基礎であり多くの計算機関連の研究や応用技術において用い
られる。初年度で学んだ線形代数や微積分(解析学)とは異なる計算機科学技術
のための数学である。現代の ICT(Information and Communication
Technology) を支える共通の道具であるとともに共通の基盤、表現するための
共通言語でもある。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 概要でも述べたように離散系論は計算機科学技術のための数学であり、現代の
ICT(Information and Communication Technology) を支える共通の道具である
とともに共通の基盤、表現するための共通言語でもある。それらの道具、基盤、
共通言語を理解し使用し表現できるようになることが到達目標である。さらに
理論を理解するだけでなくプログラムで実装することを想定して学ぶことを勧
める。
授業スケジュール
／Class schedule		 以下のように４つの講義クラスと６つの演習クラスに分けて学ぶ。

Sugiyama   Mori           Lubashevsky     K.Asai
C1,C2         C3,C4        C5,ITCG             C6
M5                M6              M7                        M8
Tue,Fri        Mon,Thu    Mon,Thu             Mon,Thu
7,8,9            6,7,8          6,7,8                    6,7,8

　　　演習クラスと担当教員 (教室)

C1: M.Sugiyama (M5)
C2: N.Asai (M6)
C3: K.Mori (M6)
C4: Y.Watanabe(M9)
C5: I.Lubashevsky(M7)
C6: K.Asai(M8)

以下のように１４回の授業を４つのブロックに分けて講義と演習を通して学ぶ。

第１ブロック「基礎」では「集合と論理」「関数」「関係」について学ぶ。こ
れらは以降の項目の共通の道具となる。部分集合に対する演算、集合を要素と
する集合族、単射（１対１写像）や全射（上への写像）、二つの要素の関係を
扱う２項関係の定義と表現法、同値関係と集合の分割などを学ぶ。これらを理
解し使いこなせることが必要である。

第２ブロック「数え上げと組み合せ論」では整数の性質、再帰的な定義法、事
象や対象物の個数を数え上げる方法について学ぶ。「剰余計算」では整数の剰
余に関する基礎、「再帰と帰納」では数学的帰納法の原理、再帰的定義法、
「組み合せ論」では和と積の原理、鳩の巣原理、順列と組み合せ、数え上げの
手法、などを学ぶ。

第３ブロック「グラフ理論」では「グラフの基礎」「有向グラフ」「平面グラ
フ」「木」について学ぶ。現実の様々な事象や関係をグラフの概念を用いて理
解することができる。ものとものとのつながりや関係はグラフとして表現され
る。「グラフの基礎」では辺や頂点や面、さらに頂点や面の次数を定義しその
基本的な性質と計算機のための行列を用いた表現法について、「有向グラフ」
ではグラフの辺に向き（方向）を持たせることでより現実の事象をより詳しく
モデル化する。さらに経路の一筆書き問題を発端として生み出された「平面グ
ラフ」の性質、オイラーの定理や多面体定理などを学ぶ。グラフの特殊形とし
て「木」構造を学ぶ。

第４のブロックでは数字の大小関係を抽象化して得られる２項関係である「順
序」、さらに公理論的に順序を構成する「束」の概念、さらに「論理」で命題
論理とスイッチング回路、さらに一般化・抽象化しそれらを特別な場合として
含む「ブール代数」について学ぶ。

   1. 基礎 (3 回)
     - 集合論と論理
     - 関数
     - 関係

   2. 数え上げと組み合せ論 (2-3 回)
     - 剰余計算
     - 再帰と帰納
     - 組み合せ論

     中間試験 (教員によって異なるので注意)

   3. グラフ理論 (4-5 回)
     - グラフの基礎
     - 有向グラフ (DAG)
     - 平面グラフ
     - 木

   4. 順序、論理、ブール代数 (3-4 回)
     - 順序
     - 束
     - 論理
     - ブール代数
教科書
／Textbook(s)		   Prof. M.Sugiyama's class
    リプシッツ, マグロウヒル「離散数学」, オーム社.
    
  Prof. K.Mori's class
    教科書は指定されません。必要な資料は配布されます。
    
  Prof. I.Lubashevsky's class

  Prof. K.Asai's class
    ハンドアウトのみ
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 中間試験の実施、学生の成績評価法は担当教員によって異なるので注意をする
こと。不明な場合や質問があれば担当教員に確認すること。各クラス毎の評価
方法を以下に述べる。

  Prof. M.Sugiyama's class
     定期試験 (70%), [中間試験(30%)，期末試験(40%)], 演習 (30%)

  Prof. K.Mori's class
     Midterm exam 30%, Final exam 40%, Exercises 30%

  Prof. I.Lubashevsky's class
     Midterm exam 30%, Final-exam 40%, Home work 30%

  Prof. K.Asai's class
    By Final Exam. and Exercise. (More than 80% of homework
    assignments should be submitted.) Full score of Final Exam. is
    approx. 150 points. The raw score "p" is converted to a scaled score
    "s" by the formula: s=75+(p-75)/3+e (p>75), s=p+e (p≦75) (in
    principle). Here, "e" is Exercise score, which is added up to s=80.
履修上の留意点
／Note for course registration		 中間試験の実施、学生の成績評価法は担当教員によって異なるので注意が必要
である。
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		   Prof. M.Sugiyama's class
    http://web-int.u-aizu.ac.jp/~sugiyama/Lecture/DS/2017/welcome.html

  Prof. K.Mori's class
    離散数学―コンピュータサイエンスの基礎数学 (マグロウヒル大学演習)
    Seymour Lipschutz (著),‎ 成嶋 弘 (翻訳)

    Schaum's Outline of Discrete Mathematics, Revised Third Edition
    Seymour Lipschutz (著),‎ Marc Lipson (著)

  Prof. I.Lubashevsky's class

  Prof. K.Asai's class
    Directory for Asai's class: ~k-asai/classes/disc/
    Handouts and Exercises for Asai's class:
    http://web-ext.u-aizu.ac.jp/~k-asai/classes/class-texts.html


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　3学期 ／Third Quarter
対象学年
／Course for;		 2年
単位数
／Credits		 4.0
責任者
／Coordinator		 齋藤　寛
担当教員名
／Instructor		 ウォンミィング　チュー, 西村　憲, 齋藤　寛, 富岡　洋一, 奥山　祐市, 小平　行秀
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/13
授業の概要
／Course outline		 論理回路設計は，プロセッサといったデジタル集積回路における設計の一過程です．論理設計の目的は，集積回路として実現したい機能を0と1をとる論理変数と論理和，論理積，論理否定といった論理演算を用いて設計することです．設計した回路が正しく動作するよう設計することはもとより，コストや性能といった設計要求を満足する最適な設計を得る必要があります．
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 講義では，論理回路設計における基礎知識や，設計手法ならびに最適化手法を学びます．演習では，真理値表などによる仕様より自分で論理回路を生成し，回路図作成ソフトウェア上に設計します．また，シミュレータを使ってシミュレーションを行い，設計された回路が正しいかどうかを検証します．

授業の到達目標は以下の通りです．
1. 真理値表から主加法標準形（minterm canonical disjunctive form)を得ることができる
2. カルノーマップを使って，二段論理の簡単化を行うことができる
3. 有限状態機械を用いて，順序回路の設計ができる
授業スケジュール
／Class schedule		 1. 導入
2. 数の表現
3.　ブール代数
4. カルノーマップを用いた二段論理簡単化
5. 様々な論理関数の表現法
6. 遅延と論理回路の性能
7. 中間試験
8. 組み合わせ回路1
9. 組み合わせ回路2
10. メモリ論理
11. 順序回路の設計
12. 有限状態機械を用いた順序回路の設計
13. まとめ
14. その他

以上は，全クラス共通です．
教科書
／Textbook(s)		 指定なし
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 中間試験 20% 期末試験 40% レポート 40%
追試験はありません．

以上は，全クラス共通です．


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　1学期 ／First Quarter
対象学年
／Course for;		 3年
単位数
／Credits		 4.0
責任者
／Coordinator		 宮崎　敏明
担当教員名
／Instructor		 宮崎　敏明, ウォンミィング　チュー, 西村　憲, 中里　直人, ベン　アブダラ　アブデラゼク
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/14
授業の概要
／Course outline		 コンピュータアーキテクチャの基礎、設計手法、および性能評価法ついて学ぶ。 コンピュータはプロセッサ、メモリ、入出力装置等から成り立っているが、論理回路設計論で学んだ演算器や制御回路をどのように組み合わせることでこれらが構成できるかについて解説する。コンピュータを設計する際には、 性能、コスト、柔軟性、プログラム容易性、消費電力等、さまざまな要求を考慮しなければならない。本科目では商用プロセッサの１つであるMIPSを例に挙げ、そのアーキテクチャを解説し、これらの要求に対してどのような配慮がなされているかを見て行く。演習では、CadenceなどのCAD(Computer Aided Design)ツールを使った MIPS プロセッサの実装及び動作検証シミュレーションを行う。また、アセンブラプログラミングについても学習し、プロセッサの基本動作を理解する。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 ・コンピュータアーキテクチャの主要原理を理解する
・アセンブラプログラミングの基礎を知る
・ハードウエア記述言語を用いたプロセッサ設計の概要を学ぶ
授業スケジュール
／Class schedule		 （講義）
1. 概要 （1章）
2. 性能評価　（1章）
3. 命令とアセンブリ言語 （2章）
4. 命令とアセンブリ言語2 （2章）
5. 演算回路: 加算、減算、論理演算、ALU（3章）
6. 演算回路２:乗算、除算、浮動小数点（3章）
7. データパス （4章）
8. 制御回路 （4章）
9. パイプライン技術 （4章）
10. パイプライン技術２: ハザード(4章)
11. メモリ階層化: キャッシュ(5章)
12. メモリ階層化: 仮想記憶 (5章)
13. ストレージおよびその他入出力: RAIDなど(5章＋α)
14. 並列プロセッサ: SIMD/MIMD, ベクトルプロセッサなど（6章）

（演習）
1. 演習概要説明
2. アセンブラ（基本命令のみ）
3. アセンブラ（immediateで乗算）
4. アセンブラ（JALとJRでサブルーチン）
5. RFやALUの理解（シミュレーションで動作を確認）
6. 簡単なＣＰＵの構築および基本命令による動作確認
7. 簡単なＣＰＵの構築および演習３で作成した乗算プログラムによる動作確認
8. 簡単なＣＰＵの構築および演習４で作成したサブルーチン呼び出しプログラムによる動作確認
9. 予備（演習5から7までの復習、遅れ対応）
10. パイプライン（教科書章末問題解答）
11. キャッシュ（教科書章末問題解答）
12. 仮想記憶（教科書章末問題解答）
13. 総合課題1（または、マルチコア、または、これまでの復習。クラスの進捗による）
14. 総合課題2（または、マルチコア、または、これまでの復習。クラスの進捗による）
教科書
／Textbook(s)		 ・パターソン＆ヘネシー,「コンピュータの構成と設計　第５版 (上), (下)」, 日経ＢＰ社
・原著Computer Organization and Design - The Hardware/Software Interface. David. A. Patterson and John L. Hennessy, 5th edition, Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 0124077269
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 定期テスト(50%)、演習リポート(50%)、追試験は実施しない。
履修上の留意点
／Note for course registration		 Benクラス：講義は英語で行う。

先修を勧める科目
・コンピュータシステム概論
・論理回路設計論

重要な関連科目
・オペレーティングシステム論
・並列コンピュータアーキテクチャ
・組み込みシステム
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 参考リンク先
初回の講義時にアナウンスする。

参考図書
"HDLによるVLSI設計―VerilogHDLとVHDLによるCPU設計　第２版" 深山正幸 他著


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 2年
単位数
／Credits		 4.0
責任者
／Coordinator		 アレクサンダー　ヴァジェニン
担当教員名
／Instructor		 アレクサンダー　ヴァジェニン, 劉　勇, 大井　仁, コンスタンティン　マルコフ, 西舘　陽平, 李　鵬, 松本　和也
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/13
授業の概要
／Course outline		 Operating systems are an essential part of any computer system. Similarly, a course on operating systems is an essential part of any computer-science education. The operating system provides certain services to programs and to the users of those programs in order to make the programming task easier. In this course, four parts of the core of operating systems will be mainly learned. They are process management, memory and storage management, file system management, and I/O system management. Also, some abstract concepts such as cooperation of multi-process and deadlock will be discussed. We do not concentrate on any particular operating system or hardware. Instead, we discuss fundamental concepts that are applicable to a variety of systems. We present a large number of examples that pertain specifically to UNIX and to other popular operating systems.
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 1. To learn the concepts about OS.
2. To get the knowledge about process management, including process concept, inter-process communication, and CPU scheduling.
3. To learn memory management including page management and virtual memory.
4. To learn the design and implementation of file system.
5. To get the knowledge about software and hardware of I/O system.
授業スケジュール
／Class schedule		 1. Operating System Concepts and Components
Topics to study:
OS Concepts
Computer-system components
Evolution Steps
OS Components
OS Services

2. PROCESSES
Topics to study:
Process Concept
Process States and Scheduling
Operations on Processes
Cooperating Processes
Threads
Inter-process Communication

3. CPU Scheduling
Topics to study:
Basic Concepts
Scheduling Criteria
Scheduling Algorithms
Algorithm Evaluation
Conclusion

4. Process Synchronization and Deadlocks
Topics to study:
Background
Critical Section Problem
Semaphores
Classical Problems
Necessary Conditions of Deadlocks
Resource Allocation Graph
Deadlock Prevention
Deadlock Avoidance
Deadlock Detection
Recovery from a Deadlock

5. Memory Management
Topics to study:
Background
Logical versus Physical Address Space
Swapping
Contiguous Allocation
Paging Model of Logical and Physical Memory
Implementation of a Page Table
Multilevel Paging
Inverted Page Table
Segmentation: Basic Methods
Segmentation with Paging
Demand Paging
Performance of Demand Paging
Page Replacement Algorithms
Allocation Frames
Thrashing
Demand Segmentations

6. File Management
Topics to study:
File-System Concepts
File Attributes
File Operations and Access Methods
Directory Structure and Implementation
Protection Machanizm
File-System Organization
Allocation Methods
Free-Space Management
Directory Implementation
Efficiency and Reliability
Mass-Storage Management

7. Distributed Systems
Topics to study:
Background
Motivation
Topology
Network Types
Communication Strategies
Design Strategies
教科書
／Textbook(s)		 1. Modern Operating Systems, by Andrew S. Tanenbaum, Prentice-Hall, Inc.
2. Operating System Concepts, 5-8, A. Silberschatz and P. B. Galvin, John Wiley & Sons, Inc.
3. Materials and handouts provided by instructurs
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 This policy is used by all course instructors.
Final examination, midterm, experimental reports, and class participation.
Exercises: 40 points
Quiz, Midterm + Exam: 60 points

Reports about results of exercises should be submitted in one week after each exercise. The later submission leads to decreasing the number of points.
履修上の留意点
／Note for course registration		 Computer Architecture or Computer Organization, Basic Algorithms and Data Structures, Programming I (C or C++) or Java

履修規程上の先修条件：L4 コンピュータシステム概論
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 1. Course WWW-site will be provided by each instructor.
2. 「オペレーティングシステム」前川　守著 岩波書店　ISBN4000103466


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 2年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 鈴木　大郎
担当教員名
／Instructor		 鈴木　大郎, モハメド　ハマダ, 森　和好
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/14
授業の概要
／Course outline		 オートマトン言語理論は計算の理論の最も基本的な理論である。ここで中心となるのは、
言語といわれる無限集合(主に可算無限である) を記述する方法を知ることである。
本講義では、主要な2つの方法、すなわち、認識/受理システムであるオートマトンと、
生成システムである文法についてについて学ぶ。さらに、文法とオートマトンを通じて
形式言語の関係、言語の階層性、言語の多様な記述方法について学ぶ。
これらのものは、現実に直面する問題を定式化し、それが容易に解けるものかどうかを
判断したりするのに有益なツールとなる。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 オートマトン言語理論は計算の理論の最も基本的な理論である。ここで中心となるのは、
言語といわれる無限集合(主に可算無限である) を記述する方法を知ることである。
本講義では、主要な2つの方法、すなわち、認識/受理システムであるオートマトンと、
生成システムである文法についてについて学ぶ。さらに、文法とオートマトンを通じて
形式言語の関係、言語の階層性、言語の多様な記述方法について学ぶ。
これらのものは、現実に直面する問題を定式化し、それが容易に解けるものかどうかを
判断したりするのに有益なツールとなる。
授業スケジュール
／Class schedule		 授業スケジュールは各教員により異なるが、どの授業でも以下の内容を取り上げる（順番は各教員により異なる）。

1.  序論
本講義の概要、講義を受ける上での注意事項などを説明する。本講義の序論として、言語とは何かを説明し、それを記述する装置としてのオートマトン、文法の概要について説明する。

2.  オートマトン
オートマトンとそれによって受理される言語について学ぶ。具体的には、有限オートマトンとプッシュダウンオートマトンについて詳しく学ぶ。有限オートマトンはDFA,NFA,λ-NFA(ε-NFAとも言う)の3種類に分類されるが、それらの間の関係について学ぶ。また、DFAの最小化についても学ぶ。

3.  文法
文法とそれによって生成される言語について学ぶ。具体的には、正規文法と正規言語、文脈自由文法と文脈自由言語について詳しく学ぶ。また、正規言語の表現方法である正規表現、および文脈自由文法の標準形についても学ぶ。

4.   オートマトンと文法との関係
言語を記述する装置としてのオートマトンと文法の間に成り立つ関係について学ぶ。
具体的には、これまでに定義された有限オートマトンと正規文法、プッシュダウンオートマトンと文脈自由文法がそれぞれ、言語記述能力という観点から見たとき、対応していることを説明する。

5.  言語のクラスの階層性
各言語クラスについて、それぞれのクラスに属する言語が持つ性質について調べ、
一方のクラスには属さない言語が存在することを示す。
具体的には、以下のことを説明する。
正規言語の性質と正規言語ではない言語の存在, 文脈自由言語の性質と文脈自由言語
ではない言語の存在

6.  計算可能性と計算の複雑性
形式的に定義可能であっても計算可能でない問題が存在することを簡単に説明し、
そのような例として停止問題について触れる。また、計算の複雑性に関するいくつかの話題として、計算の複雑性のクラスであるPとNP、P-NP問題、NP完全クラスとNP完全問題について紹介する。

教員ごとの授業スケジュールは以下の通り。

森和好
1,2
数学的準備. 言語とその操作の概要、オートマトンと文法の概要
3,4,5
有限オートマトン(FA) (決定的有限オートマトン(DFA)、 非決定的有限オートマトン(NFA)、空動作を含む有限オートマトン(ε-NFA))、 正規言語(RL)、DFA,NFA,ε-NFAの間の関係、正規言語でない言語の存在(RLの反復補題)、 DFAの最小化
6,7
プッシュダウンオートマトン(決定性プッシュダウンオートマトン(DPDA)、非決定性プッシュダウンオートマトン(NPDA))、文脈自由言語(CFL)、文脈自由言語でない言語の存在(CFLの反復補題)
8.
中間試験
9,10,11.
正規言語(RG)、正規表現(RE)、FA,RG,RE,RLの間の関係
12,13.
文脈自由言語(CFG)、NPDA,CFG,CFLの間の関係、チョムスキー標準形、グライバッハ標準形
14.
その他の計算モデルおよび文法と言語、言語のクラス間の階層、計算可能性と計算の複雑性

モハメド・ハマダ
1. 数学的準備.
2. オートマトンと文法の概要
3. 有限オートマトン(DFA, NFA)、NFAからDFAへの変換
4. 空動作を含む有限オートマトン(λ-NFA)
5. 正規表現(RE)、REからλ-NFAへの変換、DFAからREへの変換
6. DFAの最小化
7. 中間試験
8. 正規文法(RG)と文脈自由文法(CFG)
9. 文脈自由文法、構文解析、文法の曖昧性
10. 標準形(チョムスキー標準形(CNF)、CFGからCNFへの変換、グライバッハ標準形(GNF))
11. 正規言語でない言語の存在と反復補題、文脈自由言語でない言語の存在と反復補題
12. プッシュダウンオートマトン(PDA)
13. PDAとCFLの間の変換
14. 計算可能性

鈴木大郎
1. オートマトン、文法、言語理論の概要
2. 数学的準備
3. 決定的有限オートマトン(DFA)
4. 非決定的有限オートマトン(NFA)、空動作を含む有限オートマトン(λ-NFA)
5. DFA, NFA, λ-NFAの間の関係
6. DFAの最小化
7. プッシュダウンオートマトン(PDA)
8. 中間試験
9. 文法と言語
10. 文法の分類(正規文法(RG)、文脈自由文法(CFG))、正規言語(RL)、文脈自由言語(CFL)
11. 文脈自由文法の標準形(チョムスキー標準形(CNF)、グライバッハ標準形(GNF))
12. 文法とオートマトンとの対応関係
13. 言語の階層性(正規言語でない言語の存在、文脈自由言語でない言語の存在)
14. 計算可能性と計算の複雑性

各回の授業とその内容との対応は、授業の進み具合により変更になることがある。
教科書
／Textbook(s)		 教科書は使用せず、各教員がハンドアウトを配布する。
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 期末試験は40%。それ以外の評価方法と評価基準は教員によって異なる。

森和好
中間試験 30%  演習 30%

モハメド・ハマダ
クラス活動 14%  中間試験 20%  演習 26%

鈴木大郎
中間試験 30% 演習 30%
履修上の留意点
／Note for course registration		 履修するに当たって、F3離散系論を学んでいることが望ましい。プログラミング、
アルゴリズム、計算機のハードウエア、(抽象レベルでの)計算機の動作についての
基本的な知識があることを期待する。
後期に開講される言語処理系論（特に、コンパイラの前半の処理である字句解析、
構文解析の学習）においては、オートマトン言語理論の知識がないと学習に
支障を来すから、言語処理系論を受講する予定のものは、本科目の受講を強く薦める。
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 参考図書として次のものを挙げておく。

* J. Hopcroft, J. Ullman: Introduction to Automata Theory,
Languages and Computation, Addison-Wesley, 1979.
* J. L. Hein: Theory of Computation, An Introduction,
Jones and Bartlett, 1996.
* M. Sipser: Introduction to the Theory of Computation,
PWS Publishing Co., 1996.
* N. Pippenger: Theories of Computability,
Cambridge Univ. Press, 1997.
* R. Greenlaw, H. J. Hoover: Fundamentals of the Theory of
Computation, Morgan Kaufmann Pubs.Inc., 1998
* A. Meduna: Automata and Languages, Theory and Applications,
Springer, 1999.
* J. Hopcroft, R. Motwani, J. Ullman: Introduction to Automata Theory,
Languages, and Computation(3rd ed.), Addison-Wesley, 2006.
* P. Linz: An Introduction to Formal Languages and
Automata(5 ed.), Jones and Bartlett, 2012.
* 本多波雄：オートマトン言語理論、コロナ社（１９７２）
* 福村晃夫、稲垣康善：オートマトン形式言語と計算論、 岩波書店（１９８２）
* J.ホップクロフト、J.ウルマン（野崎他訳）：オートマトン　言語理論計算論I、II、 サイエンス社（１９８４、１９８６）
* V.J.レイワードスミス（吉田他訳）：言語理論入門、共立出版（１９８６）
* 有川節夫、宮野悟：オートマトンと計算可能性、培風館（１９８６）
* A.サローマ（野崎他訳）：計算論とオートマトン理論、サイエンス社（１９８８）
* 嵩忠雄、都倉信樹、谷口健一：形式言語理論、
電子情報通信学会（１９８８）
* 米田政明：計算機科学の基礎、森北出版（１９９１）
* 富田悦次、横森貴：オートマトン言語理論、
森北出版（１９９２）
* 足立暁生：オートマトンと言語理論、森北出版（１９９２）
* 米田政明、広瀬貞樹、大里延康、大川知：オートマトン言語理論の基礎、近代科学社（２００３）
* 丸岡章：計算理論とオートマトン言語理論、
サイエンス社（２００５）
* 大川知、広瀬貞樹、山本博章:オートマトン言語理論入門、共立出版（２０１２）
* 川添愛、白と黒のとびら: オートマトンと形式言語をめぐる冒険、東京大学出版会（２０１３）


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　3学期 ／Third Quarter
対象学年
／Course for;		 3年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 鈴木　大郎
担当教員名
／Instructor		 森　和好, モハメド　ハマダ, 鈴木　大郎
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/14
授業の概要
／Course outline		 オートマトン言語理論は計算の理論の最も基本的な理論である。ここで中心となるのは、
言語といわれる無限集合(主に可算無限である) を記述する方法を知ることである。
本講義では、主要な2つの方法、すなわち、認識/受理システムであるオートマトンと、
生成システムである文法についてについて学ぶ。さらに、文法とオートマトンを通じて
形式言語の関係、言語の階層性、言語の多様な記述方法について学ぶ。
これらのものは、現実に直面する問題を定式化し、それが容易に解けるものかどうかを
判断したりするのに有益なツールとなる。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 本講義は以下のことを理解させることを目指している。
1. (可算)無限集合(=言語)を正確に記述することの必要性
2. 言語の記述法、すなわち、言語の認識装置としてのオートマトン、言語の生成装置と
   しての文法
3. 言語に対するオートマトン、文法の設計法
4. オートマトン、文法に対する制約とそれの言語の記述能力に対する影響、
   言語のクラスの階層性
5. オートマトンと文法との関係
授業スケジュール
／Class schedule		 授業スケジュールは各教員により異なるが、どの授業でも以下の内容を取り上げる（順番は各教員により異なる）。

1.  序論
本講義の概要、講義を受ける上での注意事項などを説明する。本講義の序論として、言語とは何かを説明し、それを記述する装置としてのオートマトン、文法の概要について説明する。

2.  オートマトン
オートマトンとそれによって受理される言語について学ぶ。具体的には、有限オートマトンとプッシュダウンオートマトンについて詳しく学ぶ。有限オートマトンはDFA,NFA,λ-NFA(ε-NFAとも言う)の3種類に分類されるが、それらの間の関係について学ぶ。また、DFAの最小化についても学ぶ。

3.  文法
文法とそれによって生成される言語について学ぶ。具体的には、正規文法と正規言語、文脈自由文法と文脈自由言語について詳しく学ぶ。また、正規言語の表現方法である正規表現、および文脈自由文法の標準形についても学ぶ。

4.   オートマトンと文法との関係
言語を記述する装置としてのオートマトンと文法の間に成り立つ関係について学ぶ。
具体的には、これまでに定義された有限オートマトンと正規文法、プッシュダウンオートマトンと文脈自由文法がそれぞれ、言語記述能力という観点から見たとき、対応していることを説明する。

5.  言語のクラスの階層性
各言語クラスについて、それぞれのクラスに属する言語が持つ性質について調べ、
一方のクラスには属さない言語が存在することを示す。
具体的には、以下のことを説明する。
正規言語の性質と正規言語ではない言語の存在, 文脈自由言語の性質と文脈自由言語
ではない言語の存在

6.  計算可能性と計算の複雑性
形式的に定義可能であっても計算可能でない問題が存在することを簡単に説明し、
そのような例として停止問題について触れる。また、計算の複雑性に関するいくつかの話題として、計算の複雑性のクラスであるPとNP、P-NP問題、NP完全クラスとNP完全問題について紹介する。

教員ごとの授業スケジュールは以下の通り。

森和好
1,2
数学的準備. 言語とその操作の概要、オートマトンと文法の概要
3,4,5
有限オートマトン(FA) (決定的有限オートマトン(DFA)、 非決定的有限オートマトン(NFA)、空動作を含む有限オートマトン(ε-NFA))、 正規言語(RL)、DFA,NFA,ε-NFAの間の関係、正規言語でない言語の存在(RLの反復補題)、 DFAの最小化
6,7
プッシュダウンオートマトン(決定性プッシュダウンオートマトン(DPDA)、非決定性プッシュダウンオートマトン(NPDA))、文脈自由言語(CFL)、文脈自由言語でない言語の存在(CFLの反復補題)
8.
中間試験
9,10,11.
正規言語(RG)、正規表現(RE)、FA,RG,RE,RLの間の関係
12,13.
文脈自由言語(CFG)、NPDA,CFG,CFLの間の関係、チョムスキー標準形、グライバッハ標準形
14.
その他の計算モデルおよび文法と言語、言語のクラス間の階層、計算可能性と計算の複雑性

モハメド・ハマダ
1. 数学的準備.
2. オートマトンと文法の概要
3. 有限オートマトン(DFA, NFA)、NFAからDFAへの変換
4. 空動作を含む有限オートマトン(λ-NFA)
5. 正規表現(RE)、REからλ-NFAへの変換、DFAからREへの変換
6. DFAの最小化
7. 中間試験
8. 正規文法(RG)と文脈自由文法(CFG)
9. 文脈自由文法、構文解析、文法の曖昧性
10. 標準形(チョムスキー標準形(CNF)、CFGからCNFへの変換、グライバッハ標準形(GNF))
11. 正規言語でない言語の存在と反復補題、文脈自由言語でない言語の存在と反復補題
12. プッシュダウンオートマトン(PDA)
13. PDAとCFLの間の変換
14. 計算可能性

鈴木大郎
1. オートマトン、文法、言語理論の概要
2. 数学的準備
3. 決定的有限オートマトン(DFA)
4. 非決定的有限オートマトン(NFA)、空動作を含む有限オートマトン(λ-NFA)
5. DFA, NFA, λ-NFAの間の関係
6. DFAの最小化
7. プッシュダウンオートマトン(PDA)
8. 中間試験
9. 文法と言語
10. 文法の分類(正規文法(RG)、文脈自由文法(CFG))、正規言語(RL)、文脈自由言語(CFL)
11. 文脈自由文法の標準形(チョムスキー標準形(CNF)、グライバッハ標準形(GNF))
12. 文法とオートマトンとの対応関係
13. 言語の階層性(正規言語でない言語の存在、文脈自由言語でない言語の存在)
14. 計算可能性と計算の複雑性

各回の授業とその内容との対応は、授業の進み具合により変更になることがある。
教科書
／Textbook(s)		 教科書は使用せず、各教員がハンドアウトを配布する。
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 期末試験は40%。それ以外の評価方法と評価基準は教員によって異なる。

森和好
中間試験 30%  演習 30%

モハメド・ハマダ
クラス活動 14%  中間試験 20%  演習 26%

鈴木大郎
中間試験 30% 演習 30%
履修上の留意点
／Note for course registration		 履修するに当たって、F3離散系論を学んでいることが望ましい。プログラミング、
アルゴリズム、計算機のハードウエア、(抽象レベルでの)計算機の動作についての
基本的な知識があることを期待する。
後期に開講される言語処理系論（特に、コンパイラの前半の処理である字句解析、
構文解析の学習）においては、オートマトン言語理論の知識がないと学習に
支障を来すから、言語処理系論を受講する予定のものは、本科目の受講を強く薦める。
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 参考図書として次のものを挙げておく。

* J. Hopcroft, J. Ullman: Introduction to Automata Theory,
Languages and Computation, Addison-Wesley, 1979.
* J. L. Hein: Theory of Computation, An Introduction,
Jones and Bartlett, 1996.
* M. Sipser: Introduction to the Theory of Computation,
PWS Publishing Co., 1996.
* N. Pippenger: Theories of Computability,
Cambridge Univ. Press, 1997.
* R. Greenlaw, H. J. Hoover: Fundamentals of the Theory of
Computation, Morgan Kaufmann Pubs.Inc., 1998
* A. Meduna: Automata and Languages, Theory and Applications,
Springer, 1999.
* J. Hopcroft, R. Motwani, J. Ullman: Introduction to Automata Theory,
Languages, and Computation(3rd ed.), Addison-Wesley, 2006.
* P. Linz: An Introduction to Formal Languages and
Automata(5 ed.), Jones and Bartlett, 2012.
* 本多波雄：オートマトン言語理論、コロナ社（１９７２）
* 福村晃夫、稲垣康善：オートマトン形式言語と計算論、 岩波書店（１９８２）
* J.ホップクロフト、J.ウルマン（野崎他訳）：オートマトン　言語理論計算論I、II、 サイエンス社（１９８４、１９８６）
* V.J.レイワードスミス（吉田他訳）：言語理論入門、共立出版（１９８６）
* 有川節夫、宮野悟：オートマトンと計算可能性、培風館（１９８６）
* A.サローマ（野崎他訳）：計算論とオートマトン理論、サイエンス社（１９８８）
* 嵩忠雄、都倉信樹、谷口健一：形式言語理論、
電子情報通信学会（１９８８）
* 米田政明：計算機科学の基礎、森北出版（１９９１）
* 富田悦次、横森貴：オートマトン言語理論、
森北出版（１９９２）
* 足立暁生：オートマトンと言語理論、森北出版（１９９２）
* 米田政明、広瀬貞樹、大里延康、大川知：オートマトン言語理論の基礎、近代科学社（２００３）
* 丸岡章：計算理論とオートマトン言語理論、
サイエンス社（２００５）
* 大川知、広瀬貞樹、山本博章:オートマトン言語理論入門、共立出版（２０１２）
* 川添愛、白と黒のとびら: オートマトンと形式言語をめぐる冒険、東京大学出版会（２０１３）


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 4年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 浅井　信吉
担当教員名
／Instructor		 浅井　信吉, コンスタンティン　マルコフ, 矢口　勇一, 鈴木　大郎, 劉　勇, イエン　ニール　ユーウェン
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/10/24
授業の概要
／Course outline		 The study of algorithms is at the very heart of computer science. This course is intended to teach the advanced computer algorithms and techniques for their design and analysis. After the course the students will have a solid background for this type of activity, as well as for representing algorithms in the format of computer programs.
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 This course will cover (but not limited to) the following contents: algorithms and their complexity, graph algorithms, heaps, B-trees, matrix multiplication, algebraic path problem, special mathematical algorithms, string pattern matching, divide-and-conquer, dynamic programming, recursion, greedy, and algorithm design techniques.
授業スケジュール
／Class schedule		 Lecture 01 - Algorithms and their Complexity;
Lecture 02 - Priority Queue and Heap;
Lecture 03 - Graphs and Representations;
Lecture 04 - Weighted Graphs;
Lecture 05 - Shortest Path Problem;
Lecture 06 - Transitive Closure;
Lecture 07 - String-Matching Problem;
Midterm Exam.
Lecture 09 - Algorithm Design Techniques: Greedy Algorithms;
Lecture 10 - Algorithm Design Techniques: Divide-and-Conquer;
Lecture 11 - Algorithm Design Techniques: Dynamic Programming;
Lecture 12 - Algorithm Design Techniques: Backtracking;
Lecture 13 - Random Number Generators;
Lecture 14 - Randomized Algorithms;
Lecture 15 - Models of Computations.
教科書
／Textbook(s)		 Robert Sedgewick. Algorithims in C (Addison Wesley Professional, 1990, ISBN:0-201-51425-7)
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 Lab. Exercises: 60%;
Mid-Term Exam: 20%;
Final Exam: 20%;
(Note: Alterable by the professor in charge of the class.)
履修上の留意点
／Note for course registration		 F3 Discrete Mathematics
F1 Algorithms and Data Structures
履修規程上の先修条件：F1 アルゴリズムとデータ構造
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 Course Website: http://hare.u-aizu.ac.jp/classaa/2017
1. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman. The Design and Analysis of Computer Algorithms (Addison Wesley Professional, 1974, ISBN:0-201-00029-6);
2. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman(著), 野崎昭弘, 野下浩平(訳)『アルゴリズムの設計と解析I』 (サイエンス社, 1977, ISBN:4-7819-0279-0);
3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman(著), 野崎昭弘, 野下浩平(訳)『アルゴリズムの設計と解析II』 (サイエンス社, 1977, ISBN:4-7819-0280-4);
4. Robert Sedgewick(著), 野下浩平, 星守, 佐藤創, 田口東(訳)『アルゴリズムC　第１巻　基礎・整列』 (近代科学社, ISBN:4-7649-0255-9);
5. Robert Sedgewick(著), 野下浩平, 星守, 佐藤創, 田口東(訳)『アルゴリズムC　第２巻　探索・文字列・計算幾何』 (近代科学社, ISBN:4-7649-0256-7);
6. Robert Sedgewick(著), 野下浩平, 星守, 佐藤創, 田口東(訳)『アルゴリズムC　第３巻　グラフ・数理・トピックス』 (近代科学社, ISBN:4-7649-0257-5);
7. T. H. Cormen, et al., Introduction to Algorithms, MIT press, 2009.(日本語版：T. コルメン, 他, アルゴリズムイントロダクション 第3版 総合版 (世界標準MIT教科書), 近代科学社, 2013)


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　1学期 ／First Quarter
対象学年
／Course for;		 3年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 浅井　信吉
担当教員名
／Instructor		 浅井　信吉, 矢口　勇一, コンスタンティン　マルコフ, 鈴木　大郎, 劉　勇, イエン　ニール　ユーウェン
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2018/02/28
授業の概要
／Course outline		 The study of algorithms is at the very heart of computer science. This course is intended to teach the advanced computer algorithms and techniques for their design and analysis. After the course the students will have a solid background for this type of activity, as well as for representing algorithms in the format of computer programs.
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 This course will cover (but not limited to) the following contents: algorithms and their complexity, graph algorithms, heaps, B-trees, matrix multiplication, algebraic path problem, special mathematical algorithms, divide-and-conquer, dynamic programming, recursion, greedy, and algorithm design techniques.
授業スケジュール
／Class schedule		 Lecture 01 - Algorithms and their Complexity;
Lecture 02 - Priority Queue and Heap;
Lecture 03 - Graphs and Representations;
Lecture 04 - Weighted Graphs;
Lecture 05 - Shortest Path Problem;
Lecture 06 - Transitive Closure;
            07 - Midterm Exam.
Lecture 08 - Algorithm Design Techniques: Greedy Algorithms;
Lecture 09 - Algorithm Design Techniques: Divide-and-Conquer;
Lecture 10 - Algorithm Design Techniques: Dynamic Programming;
Lecture 11 - Algorithm Design Techniques: Backtracking;
Lecture 12 - Random Number Generators;
Lecture 13 - Randomized Algorithms;
Lecture 14 - Models of Computations.
教科書
／Textbook(s)		 T. H. Carmen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein, Introduction to Algorithms 3rd Ed. (MIT Press, ISBN-10: 0262033844, ISBN-13: 978-0262033848, soft cover: ISBN-10: 0262533057, ISBN-13: 978-0262533058)
or its translation:
T. H. Carmen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein, 浅野 哲夫 (訳),‎ 岩野 和生 (訳),‎ 梅尾 博司 (訳),‎ 山下 雅史 (訳),‎ 和田 幸一 (訳)アルゴリズムイントロダクション 第3版(世界標準MIT教科書)近代科学社,  第1巻: 基礎・ソート・データ構造・数学(ISBN-10: 4764904063, ISBN-13: 978-4764904064), 第2巻: 高度な設計と解析手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム（ISBN-10: 4764904071, ISBN-13: 978-4764904071）, または総合版 (ISBN-10: 476490408X, ISBN-13: 978-4764904088)
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 Asai, Yaguchi class:
Lab. Exercises: 50%;
Mid-Term Exam: 25%;
Final Exam: 25%;

Markov class:
Lab. Exercises: 40%;
Mid-Term Exam: 30%;
Final Exam: 30%;
履修上の留意点
／Note for course registration		 The knowledge and skill of the following classes are required:
Linear Algebras 1, 2,
Discrete Systems,
Programming C,
and the following classes are preferred to have been taken:
Algorithms and Data Structures 1
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 1. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman. The Design and Analysis of Computer Algorithms (Addison Wesley Professional, 1974, ISBN:0-201-00029-6);
2. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman(著), 野崎昭弘, 野下浩平(訳)『アルゴリズムの設計と解析I』 (サイエンス社, 1977, ISBN:4-7819-0279-0);
3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman(著), 野崎昭弘, 野下浩平(訳)『アルゴリズムの設計と解析II』 (サイエンス社, 1977, ISBN:4-7819-0280-4);
4. Robert Sedgewick(著), 野下浩平, 星守, 佐藤創, 田口東(訳)『アルゴリズムC　第１巻　基礎・整列』 (近代科学社, ISBN:4-7649-0255-9);
5. Robert Sedgewick(著), 野下浩平, 星守, 佐藤創, 田口東(訳)『アルゴリズムC　第２巻　探索・文字列・計算幾何』 (近代科学社, ISBN:4-7649-0256-7);
6. Robert Sedgewick(著), 野下浩平, 星守, 佐藤創, 田口東(訳)『アルゴリズムC　第３巻　グラフ・数理・トピックス』 (近代科学社, ISBN:4-7649-0257-5);

Course Website: http://hare.u-aizu.ac.jp/classaa/2018 (N. Asai class)


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　3学期 ／Third Quarter
対象学年
／Course for;		 3年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 モハメド　ハマダ
担当教員名
／Instructor		 モハメド　ハマダ
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/12
授業の概要
／Course outline		 言語の処理は、コンピュータ科学において基本的かつ必須の
科目であり、1950年代初めから精力的に研究され、今日でも重要な研究分野
である。以下のような理由から、この科目は学部のカリキュラムにおいて重要な 位置を占めている。

--言語をより良く理解し正当に評価する能力を養う。
-- プログラムを開発するときに、プログラミング言語処理に用いられる
   技法を活用することができる。
-- コンピュータ科学の理論的な課題を学ぶ必要性に対する動機付けになる。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 コンパイラ、トランスレータなどのプログラミング言語の処理系の役割、
コンパイラの重要性、処理の方法などを学ぶ。さらに、理論と実際との関係
(すなわち、オートマトンや文法とプログラミング言語の処理系との関係)を
理解する。
授業スケジュール
／Class schedule		 本科目は、14回の講義と期末試験からなり、講義では以下の内容を扱う(特に、コンパイラの前半部を重点的に講義する)。

1.     Introduction to compiler and interpreter
2. Anatomy of the compiler and compiler structure
3. Introduction to Lexical Analysis, regular expression and regular definition
4. Lexical Analysis and finite automata
5. LEX tools for automatic generation of lexical analyzer
6. Syntax analysis and top-down parsing techniques
7. Syntax analysis and bottom-up parsing techniques
8. Midterm exam
9. YACC tools for automatic generation of syntax analyzer
10. Semantics analysis: Abstract syntax tree and scope
11. Semantics analysis: symbol table and type checker
12. Intermediate representations and intermediate code generation
13. Introduction to abstract machine and code generation
14. Final review
教科書
／Textbook(s)		 Will be given in lectures
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 1. Class activities: 14%
2. Exercise: 26%
3. Midterm exam: 20%
4. Final exam: 40%
履修上の留意点
／Note for course registration		 Automata theory
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 Will be given in lecture


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 3年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 西舘　陽平
担当教員名
／Instructor		 西舘　陽平, 北里　宏平, 劉　勇
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/13
授業の概要
／Course outline		 数値計算手法の基礎について学ぶ科目。
コンピュータサイエンスにおいて幅広く使われる、数値計算手法やアイディアについて応用例を交えながら学ぶ。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 この科目を修めた受講生は主要な数値計算手法を理解し、それを利用したプログラムを開発し、実用的な問題を解くことができるようになる。
授業スケジュール
／Class schedule		 第１週：イントロダクション、数値誤差
        －数値解析で扱う問題について
        －浮動小数点表現
        －コンピュータのパラメータの測定
第２週：浮動小数点演算誤差
        －桁落ち
        －誤差の伝播
        －関数値の評価
第３週：関数の根
        －２分法
        －ニュートン法
        －非線形連立方程式のためのニュートン法
第４週：線形代数と連立方程式
        －ベクトルと行列
        －ガウスの消去法
        －LU分解
第５週：逆行列と行列の固有値
        －行列式
        －逆行列
        －行列の固有値、ヤコビ法による対角化
第６週：補間と曲線あてはめ
        －ラグランジェ補間
        －ニュートン補間
        －最小２乗法
第７週：中間試験
第８週：数値差分と数値積分
         －前進差分と中央差分
         －数値積分、台形公式
         －シンプソン公式
         －ガウス求積
第９週：常微分方程式
         －オイラー法
         －予測子修正法
         －ルンゲ・クッタ法
         －連立１階常微分方程式
第１０週：偏微分方程式
         －差分法
         －ラプラス方程式
         －ポアソン方程式
         －微分型境界条件
第１１週：疎行列のための方法
        －行列の形式
        －直接解法
        －反復法  
第１２週：乱数生成とモンテカルロ法
         －線形合同法
         －モンテカルロ法による積分
第１３週：１次元の有限要素法
         －１次元要素
         －ガラーキン法
         －変分法による定式化
         －有限要素方程式
第１４週：復習
教科書
／Textbook(s)		 講義資料.
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 演習課題 50%
中間試験 20%
期末試験 30%
履修上の留意点
／Note for course registration		 Cプログラミング、Javaプログラミング、アルゴリズムとデータ構造、微分積分、線形代数.

履修規程上の先修条件：F1 アルゴリズムとデータ構造
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 数値で学ぶ計算と解析,金谷健一,共立出版.


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 3年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 吉岡　廉太郎
担当教員名
／Instructor		 吉岡　廉太郎, アレクサンダー　ヴァジェニン, 白　寅天, ヴィタリー　クリュエフ, 裴　岩, ジュリアン　ヴィジェガス
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2017/12/15
授業の概要
／Course outline		 　ソフトウェア工学は、ソフトウェア開発に関係する技術や手法に関する学問です。それは、ソフトウェアをどのように作ると良いのか、どのように管理すれば良いのかなど、理論的なものから実践的なものまで実に多くの知識を含んでいます。ソフトウェアが人々の生活をあらゆる面で支えるようになった今日、ソフトウェア工学の重要性は増す一方です。また、コンピュータに携わる技術者として、ソフトウェアに関する基礎知識としてその基本は知っておく必要があります。
　この授業では、まず、ソフトウェアを作るのに必要な（一般的な）工程を説明し、各工程が完成するソフトウェアに及ぼす影響について考えます。そして、各工程での課題について考え、関連する技術・手法を紹介します。技術や手法の紹介では、どういった課題があるのかを知り、代表的な解決策について理解してもらうことを目的とします。新しいものも古いものも、必要に応じて取り混ぜて扱います。また、ソフトウェアの種類（組み込み、ウェブ、並列など）による違いについては大きく扱わず、より一般的に通用する部分を対象とします。
　以上のように、この授業ではソフトウェア工学がどのような知識・技術群であるかを理解してもらうことに主眼を置きます。
　演習では、講義で扱う一般的な知識の理解を助けるため、より具体的な演習課題に取り組みます。各回は、開発工程のいずれかと対応しており、その工程で必要となる作業の基本を順に理解していきます。各課題は実世界の課題を意識して作られているので、理論や基本だけでは理解しづらい要素に気づくこともできます。演習を一通り実施することで、代表的な開発プロセス、開発モデルに沿ったシステム開発を体験することができ、それらの役割を理解できます。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 1. ソフトウェア工学がどのような知識・技術群であるかの概略を説明できるようになる。
2. ソフトウェア開発に係る各工程（要件定義からテストまで）の特徴・課題を把握できるようになる。
3. 実際の課題について、代表的な開発プロセス、開発モデルに沿ったシステム開発が行えるようになる。
授業スケジュール
／Class schedule		 第１回
講義：ソフトウェア工学とは
　　　ソフトウェア工学の役割を理解し、ソフトウェア開発に絡む工程について理解する。
演習：演習オリエンテーション、要件定義工程演習
　　　演習課題の説明
　　　顧客の要求を正確に把握し、明確な要求として整理し、システム化する範囲を顧客と合意する。
第2回
講義：開発プロセス&要求定義1
　　　要件定義工程の役割と目標を理解する。また、開発モデルとプロセスを簡単に説明する。
演習：要件定義工程演習
　　　顧客の要求を正確に把握し、明確な要求として整理し、システム化する範囲を顧客と合意する。
第3回
講義：要求定義2
　　　要件の抽出方法を理解する。また、前回に引き続き開発モデルとプロセスについて説明する。
演習：要件定義工程演習成果フィードバック
　　　各受講者が作成した要件定義工程の成果物に関し、教員側が例解等を提示し、演習のポイント等をフィードバックする。
第4回
講義：要求定義3
　　　分析工程の役割と目標を理解し、その中で重要となる抽象化について学ぶ。
演習：分析工程演習
　　　要件定義工程の成果物から、要求仕様を論理的に分析し、実現手段を検討する。
第5回
講義：アーキテクチャー設計１
　　　要件から要求仕様を導出するための要点と一般的手法について学ぶ。
演習：分析工程演習
　　　要件定義工程の成果物から、要求仕様を論理的に分析し、実現手段を検討する。
第6回
講義：アーキテクチャー設計２
　　　具体例を使い、要件から要求仕様を作成するステップを解説する。
演習：分析工程演習
　　　要件定義工程の成果物から、要求仕様を論理的に分析し、実現手段を検討する。
第7回
講義：アーキテクチャー設計３
　　　設計工程の役割、目標、基本的な作業について学ぶ。
演習：分析工程演習成果フィードバック
　　　各受講者が作成した分析工程の成果物に関し、教員側が例解等を提示し、演習のポイント等をフィードバックする。
第8回
講義：モジュール設計１
　　　設計を行う際の土台となる構造化モデルとアーキテクチャについて理解する。
演習：詳細設計工程演習
　　　システムに必要な機能やオブジェクトの構造や振る舞いを、実装を考慮して詳細化する。
第9回
講義：モジュール設計２
　　　オブジェクト指向設計の基本について理解する。
演習：詳細設計工程演習
　　　システムに必要な機能やオブジェクトの構造や振る舞いを、実装を考慮して詳細化する。
第10回
講義：モジュール設計３
　　　デザインパターンやコンポーネントの役割など、設計時に留意すべき要素について理解する。
演習：詳細設計工程演習
　　　システムに必要な機能やオブジェクトの構造や振る舞いを、実装を考慮して詳細化する。
第11回
講義：製造
　　　製造工程の役割と目標を理解する。
演習：詳細設計工程演習成果フィードバック
　　　各受講者が作成した詳細設計工程の成果物に関し、教員側が例解等を提示し、演習のポイント等をフィードバックする。
第12回
講義：テスト１
　　　テスト工程の役割と目標を理解する。
演習：製造工程＆テスト工程演習
　　　ソフトウェアのソースコードを作成する。
第13回
講義：テスト２
　　　単体・結合・システムテストの役割と目標を理解する。
演習：製造工程＆テスト工程演習
　　　ソフトウェアのソースコードを作成し、テストを行う。
第14回
講義：まとめ、ソフトウェア工学の将来
　　　講義および演習を含め、学んだこと振り返り、要点をまとめます。
演習：製造・テスト工程演習成果フィードバック
　　　各受講者が作成した製造・テスト工程の成果物に関し、教員側が例解等を提示し、演習のポイント等をフィードバックする。
教科書
／Textbook(s)		 テキスト名：ソフトウェア工学
著者名：岸 知二, 野田 夏子
出版社：近代科学社
ISBN：978-4764905092

その他、講義および演習の工程毎に講義資料を配布する。
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 以下の項目で評価します。
　1. クイズ 5%
　2. 期末試験　60%
　3. 演習 35%
演習は要求課題を充足している度合いを評価します。
各演習課題は原則時間内提出とし、最終提出を次の授業日前日24:00とします。
期末試験では演習課題の内容に対する理解を確認する問題も出題します。
履修上の留意点
／Note for course registration		 演習は個人で行います。
他の受講者と演習課題に関し議論することは、理解を深める上で有益であるため奨励します。しかし、成果物の丸写し等が発覚した場合には、然るべきペナルティを与えるものとします。
演習課題に対応するために必要な技術（ＵＭＬの扱い、Ｊａｖａプログラミング等）について、スキルが足りない場合には、時間外の自助努力を求めることがある。
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 http://borealis.u-aizu.ac.jp/classes/se1
Moodle http://sealpv0.u-aizu.ac.jp:20000/


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開講学期
／Semester		 2018年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 2年
単位数
／Credits		 3.0
責任者
／Coordinator		 エフゲニー　ピシキン
担当教員名
／Instructor		 エフゲニー　ピシキン, マキシム　モズゴボイ, ジュリアン　ヴィジェガス, ウォンミィング　チュー, イエン　ニール　ユーウェン, 大藤　建太
推奨トラック
／Recommended track		 －
履修規程上の先修条件
／Prerequisites 		－

更新日／Last updated on 2018/05/21
授業の概要
／Course outline		 This is an introductory course among the disciplines focused on different aspects of data management. In this course, we introduce major concepts of data presentation, acquisition and processing, and give primary understanding of information management to the students, to let them have a necessary background for selecting further specialized courses in this domain.
The course is focuses on representing the following conceptual units (please see the class schedule for implementation details):
- Foundation Concepts necessary for introducing basic data management principles;
- Data modeling approaches, implementation and practical use;
- Methods and organization of data storage, versioning, distribution and backup;
- Accessing and storing data with using database systems and specialized data management systems.
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 The objective of this course is to introduce data management as a research and technology domain with its distinct agenda, to explain data models and modeling approaches used in present-day information systems. A particular emphasis will be made on real-life daily scenarios of data modeling, storage, and retrieval methods. The course will serve as a basis for subsequent specialized courses such as Database management systems, or Operating systems.
After course completion the students will have the following learning outcomes:
- Understanding concepts of information and data.
- Knowledge about genesis of information systems and ability to create entity-relationship data models.
- Understanding data representation levels and ability to develop conceptual and physical data models.
- Ability to determine which information management methods and/or techniques are appropriate for a given problem or within the given subject domain.
- Understanding data lifecycle phases and necessary techniques relevant to a particular phase.
- Understanding a concept of metadata, knowledge about existing metadata standards and ability to use appropriate metadata formats.
- Understanding a concept of persistent data structure, knowledge about existing approaches for managing stored data and ability to deploy and use version control systems.
- Understanding approaches, models and conventions for data sharing, storage and reuse.
- Understanding object-oriented models of data and processes ad ability to use modeling tools (UML).
- Understanding the models and concepts used to build structured data storage systems, such as databases.
授業スケジュール
／Class schedule		 Class 1. Introducing the course. Foundation Concepts.
Understanding information. What is data? How data and information are connected. Clustering and classification. Information systems. Research data lifecycle. From data to knowledge.
Data and metadata. What is metadata? Metadata standards and examples. Connection to data lifecycle.
Data processing. Basic information storage and retrieval concepts. Understanding acquisition, representation, digitalization, processing and transformation.
Intro to entity-relationship models.

Class 2.  Entity-Relationship Model.
Intro to data modeling. Understanding data modeling. Why do we create models?
Entity Relationship model (ER model): purpose, limitation, major elements. Mapping natural language. ER model in use.
Creating an ER model. From subject domain to information system vision.
Example of ER modeling: course registration system.

Class 3. Data Modeling (part 1).
Data modeling and abstraction, data and information storage: concepts, mechanisms, implementations.
Data modeling foundations. Conceptual models (entity-relationship) revisited. Relational data models. Object-oriented data models.
Connection to the project lifecycle and software engineering activities.
UML Basics.

Class 4. Data Modeling (part 2).
Object-oriented modeling and unified models.
Modeling languages and tools (e.g. UML). Semi-structured data models. Introduction to XML. UML modeling scopes. UML Diagrams.

Class 5. Persistent Structures and Versioning.
Persistence and versioning. Persistence types: partial, full, confluent, functional.
Version control systems for software developers. Motivation and three generations of VCSs. Typical operations and workflow. The problem of binary data versioning.
Introduction to continuous integration: build server + task manager + repository. The review of available tools and systems. Usage examples from our own practice.

Class 6. Version Control Systems
Version control systems. Repositories. Repository operations. Approaches: centralized (SVN) and distributed (Mercurial).
Organization of a workplace. Typical scenarios for data storage, search, organization of knowledge.

Class 7. Introduction to Database Systems (part 1).
Representing, accessing and storing data.  
File systems. Databases. Database generations.
Data representation abstractions. Data models revisited.

Class 8. Introduction to Database Systems (part 2).
Major approaches to building databases. Evolution of database systems. Data modeling and database design. Relational vs. object-oriented database design. Query languages. Storage and indexing. Query processing. Transaction processing.

Class 9. Specialized data management.
Specialized data management software: reference management (bibtex, Citavi, etc.)
Notebook organizer (OneNote). Mindmapping software (Freemind). Webpages organizer (WebResearch).

Class 10. Spreadsheets.
Spreadsheets as a data organization and management instrument.  Basic functions of spreadsheet software. Typical use cases and application areas.

Class 11. Data Backup Concepts and Techniques.
Practical backup techniques. Types of backup (incremental, differential, mirror).
Common backup software: rsync, syncthing, etc. Backup scheduling (cron, Windows Scheduler).
Backing up data to a remote location. Reliability of data media. Cloud backups. Advantages and disadvantages of cloud backup & sync services (Google drive, OneDrive, Dropbox). Installable Dropbox-like systems (Seafile, ownCloud).

Class 12. Data Storage Concepts and Techniques.
Data process. Data lifecycle phases. Consider your goals. What data are you collecting? How do you plan to keep this data? What do you need to be able to use it and share it later? Why and how to backup your data? Types of backups: incremental, differential, mirror. Redundant data storage methods. RAID arrays. Reliability of data media (flash memory, HDD, CD/DVD, tapes).
Practical data storage techniques. Difference between reliable storage and backup. Common RAID array types. Why RAID is not a substitute for a backup? Building your own RAID with available components. Software RAIDs.
Organization of a workplace. Typical scenarios for data storage, search, organization of knowledge.

Class 13. Data Models and Software.
Information systems as socio-technical systems. Human-centric development as a response to societal problem. Understanding data science and engineering. Software. Abstract data type. Data retrieval.
Human-centric development as a response to societal problem. Understanding data science and engineering.

Class 14. Optional topics. Course Summary.
Data and digital transformation.
Quality issues: reliability, scalability, efficiency, effectiveness.
Course summary: What we have learned.

教科書
／Textbook(s)		 Please see the course web page.
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 The final grade is calculated based on the following weights:
- Quizzes on lecture material – 30%
- Exercises and individual projects – 30%
- Bonus points for active participation in classroom activities – 10%
- Final test – 30%

Students who successfully performed both the lecture quizzes and the individual exercises with a score higher than 75% of possible maximum score may be allowed not to take the final test with automatic maximum score designation for the final test.
履修上の留意点
／Note for course registration		 This course is based on Programming.Intro and C.Programming delivering primary knowledge of programmable computational process and data type concepts. We also expect that the students have basic understanding of algebraic models studied in the courses of discrete mathematics.
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 Course web page: http://web-int.u-aizu.ac.jp/~pyshe/courses/idm/

We use our Moodle server to support the course. All necessary instructions are given on the course web page.

MIT Libraries Data Management. RES.STR-002 Data Management. Spring 2016. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare, https://ocw.mit.edu. License: Creative Commons BY-NC-SA.

UML Resource Page // http://www.uml.org.

Introduction to Object Orientation and UML // http://www.agiledata.org/essays/objectOrientation101.html.


このページの内容に関するお問い合わせは学生課 教務係までお願いいたします。

お問い合わせ先メールアドレス：sad-aas@u-aizu.ac.jp