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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2026/03/12 現在

科目名／Subject 情報数理
担当教員（所属）／Instructor 沼澤 政信 (商学部)
授業科目区分／Category 昼間コース　学科別専門科目
開講学期／Semester 2026年度／Academic Year 　前期／Spring Semester
開講曜限／Class period 火/Tue　1
対象所属／Eligible Faculty 商学部昼間コース／Faculty of CommerceDay School,商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School
配当年次／Years 2年 , 3年 , 4年
単位数／Credits 2
研究室番号／Office 沼澤 政信(4号館451室)
オフィスアワー／Office hours 沼澤 政信(事前にメールで連絡をしてください．)
更新日／Date of renewal 2026/03/02
授業の目的・方法
／Course Objectives and method		 本授業は，情報科学およびコンピュータ科学の基礎理論の理解に不可欠な数理的基盤を養うことを目的とする．特に，集合，論理，関係，写像，グラフ，木構造などの離散数学の基本概念について講義と演習を通じて学修し，それらがデータベース，ネットワーク分析，アルゴリズム設計等において果たす役割を理解する．これにより，データや社会現象を構造的に把握し，現実の問題を抽象化して整理・表現する力を涵養するとともに，データサイエンスの基盤となる論理的かつ体系的な思考力の修得を目指す．
達成目標
／Course Goals		 本授業では，集合・論理・写像・関係・グラフ・木といった離散数学の基礎概念を通して，データや社会現象を構造的に理解する力を養うことを目標とする．学生は，
● データを集合として整理し，
● 条件や規則を論理的に表現するとともに，
● 対象間の関係を表やグラフとして可視化し説明できる
ようになる．また，ネットワーク構造や階層構造を用いて，人や場所，情報のつながりや分類の仕組みを理解し，現実の問題を抽象的な構造として捉える視点を身につけ，データ分析の基礎となる論理的・構造的思考力を培うことで，データサイエンスの基盤となる知的技能を修得する．
授業内容
／Course contents		 授業では，プロジェクターを用いてスライド資料や関連動画を映写して，以下の内容について適時説明します．また，各回，授業内容に関する問題を解かせます．

【主な内容】
● 集合：集合，離散集合，部分集合，ベキ集合，集合演算
● 論理と集合：述語，論理演算，論理式，論理演算の性質
● 対応と集合：対応，集合の直積
● 写像：部分写像と写像，写像の性質，逆写像
● 関係：二項関係，関係行列と関係グラフ，関係の合成
● グラフと隣接行列：離散グラフ，隣接行列
● 木：無向木，全域木，有向木，順序木
事前学修・事後学修
／Preparation and review class		 事前学修として，次回の授業内容に記載された語句について，各自で情報系の書籍や雑誌，ウェブ記事等で調べておくことを期待します．また，事後学修では，講義資料の内容や取り組んだ問題の解法を復習して，授業の中で特に関心を持った事項については各自で積極的に調べて，より深い知識を得るように努めてください．
使用教材
／Teaching materials		 教科書（市販テキスト）は特に用いません．
成績評価の方法
／Grading		 ● 成績評価のための総合点は，各回のresponによる小テストと期末試験の点数の合計で評価します．
● 期末試験ができない状況になった場合は，代わりにレポートを課してその評価結果（点数）を採用します．
● 再試験は実施しません．
● 追試験は，期末試験欠席届の内容が適切であった場合，代替措置の一つとして実施する場合があります．
成績評価の基準
／Grading Criteria		 社会情報学科標準成績評価基準に従います．
履修上の注意事項
／Remarks		 ● 授業方法，受講に関しての諸注意や評価方法の詳細などは，第一回講義日に説明します．
実務経験者による授業
／Courses conducted by the
ones with practical
experiences		 該当しない／No
授業実施方法
／Method of class		 ①面接授業／Face-To-Face class
遠隔授業
／Online class
□ 遠隔授業／Online class

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