到達目標
１．グラフ理論の基本用語を理解することができる。
２．グラフ上で動作する基本的なアルゴリズムを理解することができる。
３．グラフ理論を実際の問題に適用し，問題解決を図ることができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | グラフ理論のさまざまな用語を理解することができる。 | グラフ理論の基本用語を理解することができる。 | グラフ理論の基本用語を理解することができない。 |
| 評価項目2 | グラフ上で動作するさまざまなアルゴリズムを理解することができる。 | グラフ上で動作する基本的なアルゴリズムを理解することができる。 | グラフ上で動作する基本的なアルゴリズムを理解することができない。 |
| 評価項目3 | グラフ理論をさまざまな実際の問題に適用し，問題解決を図ることができる。 | グラフ理論を実際の問題に適用し，問題解決を図ることができる。 | グラフ理論を実際の問題に適用し，問題解決を図ることができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
１．グラフ理論の基本用語を理解することができる。
２．グラフ上で動作する基本的なアルゴリズムを理解することができる。
３．グラフ理論を実際の問題に適用し，問題解決を図ることができる。
授業の進め方・方法:
１．グラフ理論の基礎概念・考え方をなるべく具体的な例により，講義する。
2．Python によるグラフ理論のプログラミング演習を行う。
3．確実な理解のためにレポートを課す。
注意点:
定期試験80％，レポート20％の比率で評価する。
定期試験の成績が60点に満たない者には追試験を実施するが，出席不良（１／３以上欠席）の者は追試験を実施しない。
オフィスアワー：毎月曜日放課後～17:00
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
グラフの定義と様々なグラフの例1 |
グラフの概念および基本用語を理解する。D2:1
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| 2週 |
グラフの定義と様々なグラフの例2 |
グラフの概念および基本用語を理解する。D2:1
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| 3週 |
道と最短経路問題1 |
基本的なアルゴリズムを理解し、図式表現できる。D2:3
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| 4週 |
道と最短経路問題2 |
基本的なアルゴリズムを理解し、図式表現できる。D2:3
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| 5週 |
次数の隣接行列 |
グラフの実現法を理解する。D2:2
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| 6週 |
オイラーグラフ |
基本的なアルゴリズムを理解し、図式表現できる。D2:3
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| 7週 |
中国人郵便配達人問題 |
グラフを実際の問題に適用し，問題解決を図る。D2:4
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| 8週 |
ハミルトングラフ |
基本的なアルゴリズムを理解し、図式表現できる。D2:3
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| 2ndQ |
| 9週 |
巡回セールスマン問題 |
グラフを実際の問題に適用し，問題解決を図る。D2:4
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| 10週 |
木の基本的な性質 |
基本的なアルゴリズムを理解し、図式表現できる。D2:3
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| 11週 |
最小全域木 |
基本的なアルゴリズムを理解し、図式表現できる。D2:3
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| 12週 |
グラフの向き付けと探索に関する木 |
基本的なアルゴリズムを理解し、図式表現できる。D2:3
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| 13週 |
プリフィックスコードと根付き木1 |
グラフを実際の問題に適用し，問題解決を図る。D2:4
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| 14週 |
プリフィックスコードと根付き木2 |
グラフを実際の問題に適用し，問題解決を図る。D2:4
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
答案返却と解答 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 50 |
| 専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 50 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |