M5200:情報構造論特論

科目番号、授業科目名

M5200、情報構造論特論 /Advanced Information Structures

科目区分、必修・選択、授業の方法、単位数

専門科目 コース指定選択科目 情報システム学、選択、講義、2単位

履修年次、開設学期、曜時限、使用教室

1・2年次、2学期、火曜2限、518室

担当教員

関田 巖


授業の到達目標

  • 有限オートマトンによって、字句解析をできるようにする。
  • LR解析法によって、構文解析を行えるようにする。
  • 重回帰分析と、構造方程式モデリングの基礎を習得して、多変量データの構造を解析し、把握できるようにする。

授業概要

実験データや論理的思考のために、データ構造を解析することは重要である。この講義では、計算機の取り扱うプログラムの構造については、言語処理系の手法として、オートマトンやLR解析法を解説する。多次元データの構造については、多変量解析手法を解説する。

授業計画


履修条件

線形代数の知識を有することが望ましい。


成績評価方法

中間課題(50%)やレポート(50%)で総合的に評価する。
成績評価の結果に、質問・相談がある場合は、担当教員に問い合わせること。

成績評価基準

配点基準に基づいて評価する。


教科書、教材、参考書、配布資料等

 テキスト:
「コンパイラの理論と実現」
第2~4章、疋田、石畑(共立出版)、第1~6回で用いる。
「多変量解析法入門」5章、永田、棟近(サイエンス社)
第7~8回で用いる。
「入門 共分散構造分析の実際」浅野、小島、鈴木(講談社)第9~15回
で用いる。

参考書・参考資料等:
「プログラミング言語処理系」3.2節、佐々政孝(岩波書店)
有限オートマトンのところで、参考にする。
「共分散構造分析」、豊田(朝倉書店)
「共分散構造分析Amos編」、豊田(東京図書)

授業における配慮

配付資料は、共用サーバに置き、音声または拡大文字で内容をわかるようにする。

授業外における学習方法

参考書を読み、理解を深めること

受講生に望むこと

なし。