京都大学ELCAS(エルキャス)

平成27年度以前のレポート

数理工学

数理工学の2016年1月9日の内容はこちら



実習指導

永持 仁  (離散数理研究室 教授)
Aleksandar Shurbevski  (離散数理研究室 助教)

チューター

田村 有為 (離散数理研究室)
何 飛 (離散数理研究室)
須藤 浩明  (離散数理研究室)

ボランティア

なし

実施場所

吉田キャンパス 総合研究8号館講義室3

実習内容

 離散数理研究室の研究テーマである離散最適化と呼ばれる問題を解説した。ピタゴラス数の列挙、最小木問題やパッキング問題を通じで離散的な問題では数学的成果の利用などによる知的努力によってコンピュータでの計算量を大幅に削減することができることができることを説明した。また、パッキング問題の例として、積み木パズルを実際に解いてもらった。次に畳パズルの例題をいくつか解いてもらい、畳パズルをコンピューターで解くための再帰的アルゴリズムを解説した。解説した再帰的アルゴリズムを実際にPythonコードの穴埋め方式で実装してもらった。

解説した再帰的アルゴリズムの実装中。
解説した再帰的アルゴリズムの実装中の様子


受講生の感想

  •  whileが入れ子になっていたりして、複雑になってくるとどうしたらいいか全然分からなくなってしまっていたので、前までのことをしっかりと復習していきたいと思った
  •  積み木を使ったものなど、全体的に身近なものが多く、おもちゃの延長のように感じられました。とても親近感を持って問題に挑むことができました。プログラミングなど全然理解できない分も多くありましたが、次回までにはできるようになりたいです。ありがとうございました。
  •  再帰のプログラムの穴埋めが難しく、何をしようとしているのか理解するのに時間がかかったが、大体構造がつかめたので、家でプログラムを動かしてみようと思う。
  •  いきなり本格的なプログラミングになって、何をすればいいか全く分からなかった。何度も説明していただいたのですが頭では理解できても、実行に移せないという残念な状態のまま終わってしまったので、家でもう一度貰った資料を読み、次は理解して自分で作業できるように頑張ります。
  •  離散最適化問題を解くのは難しいと感じた。大量の計算が必要な問題を工夫することでそれよりはるかに少ない計算量で解けることに驚いた。
  •  割と身近なパズルを題材に、離散最適化の解説がなされていたのが興味深かった。Pythonのプログラミングが以前より難しい内容であまり理解できなかったので次回に備え復習したい。
  •  ここまで複雑なプログラムを触るのは初めてだったので、まずコードのこの部分で何をしようとしているのか分かろうとするのが大変だった。でも積み木のしきつめや監視カメラの問題がコンピューターでできたらおもしろそうなので頑張っていきたいです。
  •  本格的にプログラミングをやるとなると、なかなか難しいなと感じます。今までは本を見れば大体のことは理解できましたが、今回は一筋縄ではいかないようですので、家に持ち帰ってしっかりと復習しておきたいと思います。

平成27年度以前の
実施レポート

年度別の実施レポート