OPT2026

最適化理論 （2026年）

https://gyazo.com/4be9afb53699df97a94a6be50bde2c50

ChatGPTなどLLMの性能がものすごいので、レポートだけで成績評価するのは困難になった

（第8回まで、池田先生が担当）

第15回 2026-07-24（金）

試験（30分程度）、まとめ

第14回 2026-07-17（金）

実験、考察、レポートの書き方

連絡：情報工学特別講義（9/1火〜9/4金）の案内

https://gyazo.com/88206d8ed6677395b26e58cb394411af

https://gyazo.com/7f5d9acfa656501b94e78808d99cd849

https://gyazo.com/788495051d0ecb1f9280f191fb8fc492

第12回 2026-07-03（金）

プログラミング

https://gyazo.com/7fa81580b10245bef558e48a281463a7

https://gyazo.com/687d705831b5382c4b68c31577dec8d8

https://gyazo.com/88f37e0bb0e62b6d134bd621fe4d3bf7

https://gyazo.com/2cad529ca1e830e5010b0193145c42ec

https://gyazo.com/f4ac8babd40f3c91baaef28a19d84718

https://gyazo.com/d9f63ba15d15104328c52d3cfbacc3c6

第11回 2026-06-26（金）

動的計画法

第10回 2026-06-19（金）

ベイズ計算の基礎：，周辺確率，条件付確率，ベイズ推論，事後確率最大化

第9回 2026-06-12（金） 後半の概要

疑似乱数の生成

白紙からどう進めるか

講義では、C言語風（なにをやっているわかるよう）に書く。

おまじない

code:xx

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.default_rng()

mu = 0

sigma = 0.7

N = 1000

y = rng.normal(mu, sigma, N)

fig, ax = plt.subplots()

ax.hist(y, bins=51, range=(-5, 5), density=False, facecolor='g')

ax.set_xlim(-5, 5)

ax.grid(True)

fig.show()

fig.savefig("plot_108.pdf")

線形合同法

$ X_{n+1} = 4871*X_n \% (2**31 -1)

code:xx

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 20

seed = 12345

x = np.zeros(N, dtype=int)

for i in range (N-1):

print(x/(2**31-1))

第10回 2026-06-19（金） ベイズ計算の基礎：，周辺確率，条件付確率，ベイズ推論，事後確率最大化

第11回 2026-06-26（金） 動的計画法

第12回 2026-07-03（金） 課題プリント説明、コード作成：動くコードを完成させる方法 。．コンピュータプログラムの作り方。

第13回 2026-07-10（金） 14:50〜16:20 　教室：B-209 ?

岡田真人先生講演（AI for Science とデータ駆動科学）

第14回 2026-07-17（金） レポートの書き方．少し高度な話題．コード作成：プログラミング実践（C言語，Python）

第15回 2026-07-24（金） 試験・まとめ

（後半50%分の成績）口頭試問（20%）、レポート（15%）、試験（15%）

出席、口頭試問を受けること、レポート提出は、成績評価を受ける大前提

https://gyazo.com/88b6311e54af9c83f9f7115cae4687c5

https://gyazo.com/f20b016543bbbcc1697fdea36205c166