年間スケジュール

学部3年生 (B3) が研究室配属される12月をスタートとして、研究室の年間スケジュールを見てみましょう。


  • 12月
    B3研究室配属・顔合わせ、B3向け輪読開始、忘年会
  • 1月
  • 2月
    修士論文本審査会 (M2)、卒業研究発表会 (B4)、研修A開始 (B3)
  • 3月
    送別会
  • 4月
    新年度顔合わせ、前期セミナー・輪読開始
  • 5月
  • 6月
    研修A発表会 (B4)
  • 7月
    前期打ち上げ
  • 8月
    大学院入試 (B4)
  • 9月
    B3向け研究室見学会、卒業研究テーマ決め開始 (B4)
  • 10月
    後期セミナー・輪読開始
  • 11月
    修士論文予備審査会 (M2)

輪読記録

研究室では、自身の研究進捗を発表するセミナーに加えて、研究の基礎知識を学ぶ輪読会を開催しています。輪読会では、アルゴリズム・数理最適化・離散数学に関する専門書(和書、洋書)を読み、発表・討論しながら専門知識への理解を深めていきます。

2024年度

Exact Exponential Algorithms

文献:Fedor V. Fomin and Dieter Kratsch, "Exact Exponential Algorithms," Springer, 2010.

指数時間アルゴリズムの教科書です。大学院生が中心となって輪読が行われました。

組合せ最適化における線形計画法

資料:岡本 吉央「離散最適化基礎論 (講義資料)」電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・通信工学専攻, 2014年度後学期.

岡本吉央先生が電気通信大学にて開講した「離散最適化基礎論」の講義資料を使って、組合せ最適化についての勉強をしました。

競技プログラミング 典型90問 勉強会

資料:競プロ典型 90 問 (AtCoder)

競技プログラミングに興味のある有志が参加し、高速なアルゴリズムの設計手法に関する議論を行いました。

2023年度

Parameterized Complexity Theory

文献:Jörg Flum and Martin Grohe, "Parameterized Complexity Theory," Springer, 2006.

パラメータ化計算量に関する標準的な教科書です。M1とM2が中心となって行いました。

Graduate Algorithms(B3向け輪読)

資料:Kent Quanrud, "Graduate Algorithms (講義資料)," Dept. of Computer Science, Purdue University, Spring 2024.

配属されたてのB3が基礎知識を身に付けることを目的として、第1章~第19章及び第21章を読みました。また、演習問題を解いて解説しあうことで知識の定着を図りました。

ゲームとパズルの計算量

文献:Robert A. Hearn and Erik D. Demaine, "Games, Puzzles, and Computation," A.K. Peters, 2009. (訳書: 上原 隆平 訳「ゲームとパズルの計算量」近代科学社, 2011.)

制約論理と呼ばれる、計算困難性を示すためのガジェットフレームワークの勉強しました。主にM1とM2が中心となって行いました。

Approximation Algorithms

文献:Vijay V. Vazirani, "Approximation Algorithms," Springer, 2001. (訳書: 浅野 孝夫 訳「近似アルゴリズム」シュプリンガー・ジャパン, 2002.)

昨年度から継続で26章までやりました。M1とM2が参加しました。

2022年度

The Algorithm Design Manual(B3向け輪読)

文献:Steven S. Skiena, "The Algorithm Design Manual (2nd. ed.)," Springer, New York, 2008.

配属されたてのB3が基礎知識を身に付けることを目的として、学部生向けのアルゴリズムの本を読みました。また、演習問題を解くことで知識の定着を図りました。

アルゴリズム理論入門

文献:岩間 一雄「アルゴリズム理論入門」朝倉書店, 2014.

学生全員が参加し、計算量クラスに関する基本事項について学びました。

最適化手法入門

文献:寒野 善博 (著), 駒木 文保 (編)「最適化手法入門」データサイエンス入門シリーズ, 講談社サイエンティフィク, 2019.

学生全員が参加し、数理最適化の概観を学びました。

Approximation Algorithms

文献:Vijay V. Vazirani, "Approximation Algorithms," Springer, 2001. (訳書: 浅野 孝夫 訳「近似アルゴリズム」シュプリンガー・ジャパン, 2002.)

近似アルゴリズムに関する定番の本です。B4とM1が主体となって、19章までやりました。

2021年度

Introduction to Algorithms

文献: Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein, "Introduction to Algorithms, Third Edition," The MIT Press, 2009. (訳書:浅野 哲夫, 岩野 和生, 梅尾 博司, 山下 雅史, 和田 幸一 訳「アルゴリズムイントロダクション 第3版 総合版」近代科学社, 2013)

アルゴリズムに関する世界標準の教科書です。研究室の学生全員が参加し、第1部、第2部、第3部の一部を読みました。

Network Flow Algorithms

文献:David P. Williamson, "Network Flow Algorithms," Cambridge University Press, Cambridge, 2019.

ネットワークフローについて詳しく書かれた教科書です。M1の一部とB4が参加し、3章の途中まで読みました。

Parameterized Algorithms

文献:Marek Cygan, Fedor V. Fomin, Lukasz Kowalik, Daniel Lokshtanov, Daniel Marx, Marcin Pilipczuk, Michal Pilipczuk, and Saket Saurabh, "Parameterized Algorithms," Springer, 2015.

パラメータ化計算量、特にFPTアルゴリズムの設計テクニックが詳しく書かれた教科書です。M1の一部とB4が参加し、7章まで読みました。

グラフとネットワーク

資料:岡本 吉央「グラフとネットワーク (講義資料)」電気通信大学情報理工学域I類 (情報系), 2021年度前学期.

岡本吉央 先生が電気通信大学にて開講された「グラフとネットワーク」の講義資料を使って、グラフ理論・グラフアルゴリズムについての勉強をしました。B4が事前に演習問題を解いてきて、全員の前で発表するという形式で行いました。