東京大学バナー(中) 東大 アラムナイ 寄付のご案内
| ENGLISH | サイトマップ |
東京大学 大学院 情報理工学系研究科
交通アクセス・学内地図
訪問者別ご案内
受験・進学希望の方
留学生の方
(For International Students)
企業・一般の方
修了者の方
高校生の方
高校教員の方
大学生の方
教育と研究
研究科案内
各専攻・教員の紹介
 
コンピュータ科学
  数理情報学
  システム情報学
  電子情報学
  知能機械情報学
  創造情報学
フォーカス(2006〜2016)
ソーシャルICT研究センター
情報理工学国際センター
受賞
ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム
グローバル・クリエイティブリーダー 講義
enPiT
データサイエンティスト養成講座(領域知識創成教育研究プログラム)
計算科学アライアンス
創造情報学連携講座
産学連携(R2P/IST等)
情報理工関係イベント
国際交流
(International Cooperation)
他プログラム
科学研究ガイドライン
情報倫理ガイドライン
入学・進学案内 new !
学生支援制度
履修・学籍・諸手続案内
科目等履修生案内
東京大学学務システム(UTAS)
工学・情報理工学図書館
公募情報
ポータルサイト (内部のみ)
ISTクラウド (内部のみ)
研究倫理審査・広報 (内部のみ)
緊急連絡
緊急連絡ページ
関連学部
工学部
理学部
Home > 教育と研究 > 研究科案内 > 専攻と講義科目 > コンピュータ科学
教育と研究

コンピュータ科学 movie
専攻の目的Department Objective教員と研究室Faculty and Labs
講義学位論文(修士)学位論文(博士)
入試案内Admissions就職状況Careers理学部情報科学科

 
平成29年度研究科授業時間割
研究科共通

講義一覧

※○:本年度開講科目
科目番号        科目名        担当教員 ターム 単位 曜限 時間 講義室 備考 重複履修制限
4810-1180 ソフトウェアのテストと検証Software Testing and Verification 萩谷 昌己
田辺 良則
A1A2 1 集中 集中 理7号館102号室 ※E 4810-1107
4860-1019
4860-1041
4810-1111 アルゴリズム論 今井 浩 S1S2 2 木3 13:00
-14:45
理7号館007号室
4810-1130 メディア情報学 五十嵐 健夫 A1A2 2 木3 13:00
-14:45
理7号館007号室 4860-1073
4810-1109 計算機言語システム論 小林 直樹 A1A2 2 火2 10:25
-12:10
理7号館102号室
4810-1115 並列数値計算論Parallel Numerical Computations 須田 礼仁 S1S2 2 月5 16:50
-18:35
理7号館007号室 ※E情
4810-1123 計算生物物理 清水 謙多郎 S1 1 月2 10:25
-12:10
農2号館化学第3教室
4810-1149 配列解析アルゴリズム特論 渋谷 哲朗 S1S2 2 木4 14:55
-16:40
理7号館007号室
4810-1124 DNA情報解析特論 宮野 悟
井元 清哉
A1A2 2 火2 10:25
-12:10
理7号館102号室
4810-1132 ゲノム機能情報解析特論 中井 謙太
Patil Ashwini Ajay
S1S2 2 水2 10:25
-12:10
理7号館102号室
4810-1140 エージェントシステム特論 本位田 真一 A1A2 2 金2 10:25
-12:10
理7号館102号室
4810-1142 プログラミング代数特論 高野 明彦 A1A2 2 金2 10:25
-12:10
理7号館102号室
4810-1179 テキストメディア特論 相澤 彰子 A1 1 月2 10:25
-12:10
理7号館102号室 4810-1153
4810-1163 先端アルゴリズム論Advanced Algorithms 今井 浩
渋谷 哲朗
S1S2 2 木4 14:55
-16:40
理7号館007号室 ※E
4810-1171 実践英語対話表現演習IPractical English Presentation Skill I S1S2 集中(土) 集中(土) ※E 4810-1172
4810-1173
4810-1169 戦略ソフトウェア特論 稲葉 真理 S1S2 2 火3 13:00
-14:45
理7号館214号室 4810-1144
4810-1145
4860-1013
4860-1014
4810-1053
4810-1170 論文構成法English Paper Writing McDonald Michael James A1A2 2 火4 14:55
-16:40
理7号館007号室 ※E 0510027
4810-1175 学際計算科学特論 吉本 芳英 A1A2 2 水2 10:25
-12:10
理7号館102号室
4810-1176 先端データ解析論 杉山 将
本多 淳也
S1S2 2 火2 10:25
-12:10
理7号館007号室 47130-53
4810-1178 先端統計モデリング論 佐藤 一誠 A1A2 2 金3 13:00
-14:45
理7号館007号室 47130-55
4810-1181 コンピュータアーキテクチャ特論Advanced Computer Architecture 中田 登志之 A1A2 2 木2 10:25
-12:10
理7号館102号室 ※E
4810-1182 オペレーティングシステム特論Advanced Operating Systems 加藤 真平 A1A2 2 水4 14:55
-16:40
理7号館102号室 ※E
4810-1183 近似・オンラインアルゴリズムとその応用Approximation and Online Algorithms with Applications Suppakitpaisarn Vorapong S1S2 2 火4 14:55
-16:40
理7号館214号室 ※E
4810-1184 情報セキュリティのためのアルゴリズムAlgorithms for Information Security and Privacy Suppakitpaisarn Vorapong A1A2 2 火3 13:00
-14:45
理7号館102号室 ※E 4810-1206
4810-1185 ネットワーク最適化Network Optimizations Suppakitpaisarn Vorapong A1A2 2 月4 14:55
-16:40
理7号館102号室 ※E 4810-1165
4810-1186 計算科学プログラミングI 松本 正晴 S1S2 2 金1 8:30
-10:15
情報基盤センター(本郷)演習室
4810-1187 計算科学プログラミングII 松本 正晴 A1A2 2 金1 8:30
-10:15
情報基盤センター(本郷)演習室
4810-1188 計算科学における情報圧縮 山地 洋平
大久保 毅
A1A2 2 木3 13:00
-14:45
4810-1177 研究倫理 萩谷 昌己 通年 0.5 集中 集中 工8号館83講義室 0510801
4810-1173 グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習IPractical English for Global Creative Leaders I 各教員 S1S2 集中 集中 ※E 4810-1171
4810-1174 グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習IIPractical English for Global Creative Leaders II 各教員 A1A2 集中 集中 ※E 4810-1172
4810-1204 コンピュータ科学特別講義ISeminar on Computer Science I 中島 研吾 S1S2 2 月1 8:30
-10:15
情報基盤センター(本郷)演習室 ※E 4820-1027
3747-110
4810-1205 コンピュータ科学特別講義IISeminar on Computer Science II 中島 研吾 A1A2 2 月1 8:30
-10:15
情報基盤センター(本郷)演習室 ※E 4820-1028
4810-1207 コンピュータ科学特別講義IV 枝廣 正人 S1S2 2 金3 13:00
-14:45
理7号館102号室
4810-1208 コンピュータ科学特別講義 VSeminar on Computer Science V Nguyen Phong S1S2 2 金2 10:25
-12:10
理7号館214号室 ※E
4810-1210 コンピュータ科学特別講義VISeminar on Computer Science VI Stilwell Philip S1 1 水4 14:55
-16:40
理7号館102号室 ※E
4810-1213 コンピュータ科学プロジェクト研究I 各教員 S1S2 集中 集中 4810-2006
4810-2007
4810-3001
4810-3002
4810-2003
4810-2004
4810-2005
4810-3003
4810-3004
4810-3005
4810-1214 コンピュータ科学プロジェクト研究II 各教員 A1A2 集中 集中 4810-2006
4810-2007
4810-3001
4810-3002
4810-2003
4810-2004
4810-2005
4810-3003
4810-3004
4810-3005
4810-2006 コンピュータ科学修士輪講I 各教員 通年
年度跨り
1 集中 集中
4810-2007 コンピュータ科学修士輪講II 各教員 通年
年度跨り
1 集中 集中
4810-3001 コンピュータ科学修士特別研究I 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4810-3002 コンピュータ科学修士特別研究II 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4810-2003 コンピュータ科学博士輪講I 各教員 通年
年度跨り
2 集中 集中
4810-2004 コンピュータ科学博士輪講II 各教員 通年
年度跨り
2 集中 集中
4810-2005 コンピュータ科学博士輪講III 各教員 通年
年度跨り
2 集中 集中
4810-3003 コンピュータ科学博士特別研究I 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4810-3004 コンピュータ科学博士特別研究II 各教員 通年
年度跨り
集中 集中
4810-3005 コンピュータ科学博士特別研究III 各教員 通年
年度跨り
集中 集中

※科目番号下にある“※E”は、原則として英語で行う講義を表す。
※備考欄内「情」は、教育職員免許法の免許教科『情報』の教科に関する認定科目。
※次の科目同士は、開講年度が異なっても、両方の履修は認められない。
4810-1107「計算システム検証論」と4810-1180, 4860-1019, 4860-1041
4810-1180「ソフトウェアのテストと検証」と4810-1107, 4860-1019, 4860-1041
4810-1130「メディア情報学」と4860-1073 (創造情報学専攻)
4810-1179「テキストメディア特論」と4810-1153
4810-1171「実践英語対話表現演習I」と4810-1172, 4810-1173
4810-1172「実践英語対話表現演習II」と4810-1171, 4810-1174
4810-1165「通信理論のアルゴリズム的側面」と4810-1185
4810-1169「戦略ソフトウェア特論」と4810-1144, 4810-1145, 4860-1013, 4860-1014, 4810-1053
4810-1170「論文構成法」と0510027 (理学部情報科学科)
4810-1176「先端データ解析論」と47130-53 (新領域)
4810-1178「先端統計モデリング論」と47130-55 (新領域)
4810-1184「情報セキュリティのためのアルゴリズム」と4810-1206
4810-1185「ネットワーク最適化」と4810-1165
4810-1177「研究倫理」と0510801 (理学部情報科学科)
4810-1173「グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習I」と4810-1171
4810-1174「グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習II」と4810-1172
4810-1204「コンピュータ科学特別講義I」と4820-1027 (数理情報学専攻), 3747-110 (工学系)
4810-1205「コンピュータ科学特別講義II」と4820-1028 (数理情報学専攻)
4810-1206「コンピュータ科学特別講義III」と4810-1184
4810-1213「コンピュータ科学プロジェクト研究I」と4810-2006, 4810-2007, 4810-3001, 4810-3002, 4810-2003, 4810-2004, 4810-2005, 4810-3003, 4810-3004, 4810-3005
4810-1214「コンピュータ科学プロジェクト研究II」と4810-2006, 4810-2007, 4810-3001, 4810-3002, 4810-2003, 4810-2004, 4810-2005, 4810-3003, 4810-3004, 4810-3005

page top

講義内容

授業科目 担当教員 講義内容
4810-1180
※E
ソフトウェアのテストと検証
Software Testing and Verification
萩谷 昌己
田辺 良則
4810-1111
アルゴリズム論
今井 浩 大学院のアルゴリズム入門講義として、縦軸に乱択アルゴリズムをすえ、横軸に基本的な問題から応用分野のものまでを対象に、アルゴリズムの設計と解析そして計算量理論について講究する。
1. 乱択アルゴリズム入門
2. 乱択アルゴリズムと計算量
3. ゲーム理論と乱択アルゴリズム
4. 確率不等式と乱択アルゴリズムへの適用1
5. 確率不等式と乱択アルゴリズムへの適用2
6. 確率的方法
7. マルコフ連鎖とランダムウォーク1
8. マルコフ連鎖とランダムウォーク2
9. 代数的手法1
10. 代数的手法2
11. 近似数え上げ
12. 応用問題
4810-1130
メディア情報学
五十嵐 健夫 HCI(human-computer-interaction)分野の最近の論文を輪講形式で読む。 HCIの 最近のトピックスに関する見識を深めるとともに、英語の論文読解、発表・議論 の訓練を行う。
第1週 ガイダンス
第2週 -- 最終週前週 輪講
最終週 課題成果発表
4810-1109
計算機言語システム論
小林 直樹 計算モデル、型システムなどのプログラミング言語の基礎理論と、その言語処理系、プログラム検証などへの応用について、最新のトピックを交えながら解説する。
-
4810-1115
※E
並列数値計算論
Parallel Numerical Computations
須田 礼仁 並列処理を中心とした高性能な計算環境における数値計算のアルゴリズムと手法について講究する。
・並列計算の手法と性能
・高性能数値アルゴリズム
Lectures numerical algorithms and methods for parallel and high performance computing systems.
・Parallel processing methods and performance
・High performance numerical algorithms
1. Architecture and performance
2. Dependency
3. Locality
4. Scheduling
5. MPI
6. Collective communication
7. Distributed data structure
8. Supercomputer How To
9. OpenMP
10. Cache performance
11. Dynamic parallelism
12. GPU and CUDA
13. SIMD performance
4810-1123
計算生物物理
清水 謙多郎 バイオインフォマティクスおよび計算生物物理の最新のトピックスのいくつかについて、それらの理論と応用を理解する。
今年度の講義では、タンパク質の構造と機能に関する最新のトピックスを選んで講義する。
4810-1149
配列解析アルゴリズム特論
渋谷 哲朗 文字列アルゴリズムについて極める!
前半で文字列アルゴリズム(文字列探索アルゴリズム・検索アルゴリズム・圧縮アルゴリズム他)を網羅的に学習した後、後半で、それらの応用として、生物配列情報の解析アルゴリズムなどを紹介する。
4810-1124
DNA情報解析特論
宮野 悟
井元 清哉
生物学は事例を枚挙する学問といわれ,博物学に近いものでした.
しかし,ゲノム科学の進展や生体分子測定技術の長足の進歩によって,細胞内の
複雑な分子間相互作用ネットワークの構造が急速に解明されていく現在では,細
胞が混沌としたもの,神秘的なものというイメージから高度に組織化された精緻
なシステムであるというイメージへとしだいに変わりつつあります.生物学は大
きなパラダイム変換の時期にきています.そして,生物の中にも基本的原理や法
則があることを想定することができます.この講義では,細胞の分子ネットワー
クの構造と機能の関係の中に想定される普遍的設計原理について考えます.
システム生物学と統計的データ解析(井元)
ゲノムデータの基本的なデータ解析:仮説検定、クラスタリング(井元)
生命システムネットワークを予測する方法1(井元)
生命システムネットワークを予測する方法2(井元)
細胞「差」のネットワーク的理解(井元)
生命システムネットワークの多様性解析(井元)
生命システムネットワークのシミュレーションモデル(井元)
がんゲノムと生命システムネットワーク(井元)
転写ネットワークの基本概念(宮野)
自己制御ネットワークモチーフ(宮野)
Feed-Forward Loopネットワークモチーフ(宮野)
転写ネットワークの時間プログラム(宮野)
発生とシグナル伝達のネットワークモチーフ(宮野)
神経ネットワークのネットワークモチーフ(宮野)
タンパク質回路のロバストネス:細菌の走化性(宮野)
4810-1132
ゲノム機能情報解析特論
中井 謙太
Patil Ashwini Ajay
授業の目標・概要*必須
(Course Objectives/Overview) 多細胞生物の個々の細胞は各々がその個体全体に関する生物学的全情報(ゲノム情報)を保有しているが、その情報はDNAの分子構造(塩基配列)という形で記録され、そこに構造情報が遺伝暗号によって記載された種々のタンパク質が主要な生命現象を司っている。本講義は、ゲノム情報とはいかなるもので、どのような情報がどのような形で書かれているのか、ゲノムの塩基配列やタンパク質のアミノ酸配列・三次元立体構造からどこまで機能情報が読み取られているのか、などの疑問に、なるべく予備知識を要求しないで答えていくことで、受講者にゲノム情報のコンピュータ解析(バイオインフォマティクス)の入門的な理解を与えることを目標としている。
1 ゲノム生物学入門
   ゲノムの情報 (4/5)、バイオテクノロジー (4/19)
   分子生物学データベース (4/26)
2 ゲノム配列解析
   アラインメントとホモロジー検索 (5/10\、
   進化解析(5/17)、遺伝子発見 (5/24)
3 ポストゲノム時代の情報解析
   トランスクリプトーム・エピゲノム解析 (5/31)、転写制御領域の配列解析 (6/7)
   システム生物学 (6/14)
4 タンパク質の情報科学 (in English)
   Introductions to Proteins (6/21)、Protein structure determination,
prediction and databases(6/28)
   Protein function and interactions (7/5)
4810-1140
エージェントシステム特論
本位田 真一 ネットワークコンピューティングにおける新しいモデリング技術、実装技術として出現したエージェントに関して、出現の背景、関連技術との比較を含めて基礎理論から実用的なアプリケーションそして最新動向まで広く論じる。また、人工知能技術、分散システム、ソフトウェア工学、サービス工学における位置づけについても講義する。
エージェントに関する基礎技術の講義
 第1回、第2回、第3回、第4回、第5回、
 第6回、第7回、第8回、第9回、第10回
輪講:文献紹介
 第11回、第12回、第13回、第14回、第15回
4810-1142
プログラミング代数特論
高野 明彦
4810-1179
テキストメディア特論
相澤 彰子 テキストメディア上で流通する文字・言語情報の処理を、モデル化、検索、集約などの角度から概観する。また、統計的言語処理、情報検索、知識獲得の基本的な考え方および先端的な手法に触れ、コンピュータによるテキスト処理の今後の可能性について議論する。
授業のはじめに連絡
4810-1163
※E
先端アルゴリズム論
Advanced Algorithms
今井 浩
渋谷 哲朗
4810-1169
戦略ソフトウェア特論
稲葉 真理 社会基盤としての情報システムについて講究する。
前半は、公と社会基盤整備との関係、規格の定められ方を概観し、ネットワークシステムについて論ずる。
後半は、グラフアルゴリズムを簡単に紹介した後、巨大グラフについて論ずる。
1. 社会基盤としての通信
2. 規格と歴史
3. 計算と通信
4. グラフアルゴリズム
4810-1170
※E
論文構成法
English Paper Writing
McDonald Michael James 1. Understand the most typical ways of structuring computer science research papers, and the reasons for doing so.
2. Understand the need for a thesis, and ways in which a thesis is developed.
3. Analyze published research papers and sections of papers to become familiar with their structure, rhetoric, and phrasing.
4. Learn some English phrases typical of the various sections of research papers.
5. Study poor examples that illustrate common errors.
6. Write or rewrite parts of research papers.
1. Getting started
2. Paragraphs
3. Title
4. Abstract
5. Introduction
6. Methods and materials
7. Results
8. Discussion
9. Section headings, acknowledgments, references, figures, and tables
10. Nominalization
11. Consistency
12. Deixis
13. Editing
4810-1175
学際計算科学特論
吉本 芳英 計算機科学を専門とする学生向けに、計算科学、すなわちコンピュータシミュレーションを活用する科学を理解するために必要な基礎知識について講義を行なう。
計算科学は大変広い分野であるが、その中から古典粒子系、古典場(電磁場、流体)の2分野と余裕があれば統計力学、量子力学の2分野を取り上げて、それぞれ基礎的な話題を扱う。大学教養課程における数学、物理、化学の知識の復習から解説を行なう。
以下から受講者の希望を考慮して話題を選択する

古典粒子系のシミュレーション
 リウヴィルの定理、正準変換、シンプレクティック数値積分法、
 多重極展開、Barns-Hutのtree algorithm、高速多重極展開法
流体力学のシミュレーション
 ナビエ=ストークス方程式、流体の変形と粘性項、非圧縮流体、
 最小の空間スケール、レイノルズ数、粗視化と物理モデル、SMAC法、SPH法
電磁気学のシミュレーション
 Maxwell方程式、境界要素法、代用電荷法、FDTD法
統計力学のシミュレーション
 等重率の原理とボルツマンの原理、カノニカルアンサンブル、メトロポリス法
 統計誤差、温度一定の分子動力学、拡張アンサンブル法
量子力学のシミュレーション
 シュレディンガー方程式、多体問題と密度汎関数法、Kohn-Sham方程式
 擬ポテンシャル、平面波基底による実装
4810-1176
先端データ解析論
杉山 将
本多 淳也
回帰,分類,次元削減,クラスタリング,異常検出などのデータ解析技術の基本的な考え方と数理的基礎,および,先端的なアルゴリズムを,最新のトピックを交えながら解説する.
最小二乗法、正則化、スパース回帰、ロバスト回帰、サポートベクトルマシン、ロジスティック回帰、ブースティング、主成分分析、判別分析、k平均クラスタリング、スペクトラル・クラスタリング
4810-1178
先端統計モデリング論
佐藤 一誠
4810-1181
※E
コンピュータアーキテクチャ特論
Advanced Computer Architecture
中田 登志之 To provide students of computer architecture with very hot topics on current computing platforms in order to make it possible to design modern computers
Starts on the 28th of September
Basic Concepts
Memory Hierarchy
Instruction-Level Parallelism
Data-Level Parallelism,
Thread-Level Parallelism
Request-Level Parallelism
4810-1182
※E
オペレーティングシステム特論
Advanced Operating Systems
加藤 真平 マルチコアやメニーコア、GPU、スパコン、クラウド環境向けのオペレー
ティングシステム技術を論じる。主な内容は、マルチコア資源管理、メニーコア
資源管理、GPU資源管理、仮想マシン管理、分散ファイルシステム管理など。
1)マルチコア資源管理
2)メニーコア資源管理
3)GPU資源管理
4)仮想マシン
5)分散ファイルシステム
6)高性能ネットワーキング
7)メモリ管理
8)ネットワークオンチップ
9)組込みリアルタイムOS
10)デバイスドライバ
11)Linuxカーネル
12)まとめ
4810-1183
※E
近似・オンラインアルゴリズムとその応用
Approximation and Online Algorithms with Applications
Suppakitpaisarn Vorapong 本講義では、NP困難、近似アルゴリズム、オンラインアルゴリズムなどアルゴリズムを解析する理論の概要を説明し、機械学習やデータベースなど応用分野に適用する事例を挙げる。
アルゴリズム論を勉強したことがない学生には理論的な解析の重要性を実感させ、勉強したことがある学生にはアルゴリズム論の応用を経験させることを目的としている。

In this class, we discuss basic concepts in algorithmics such as NP-hardness, approximation algorithms, and online algorithms. Then, we give examples how to apply them to practical research.
At the end of this class, students who are not familiar with these theoretical concepts are expected to learn their importance in practical point of views. On the other hands, students who are familiar with them are expected to gain more experiences on applying the concepts to practical settings.
1) 最適化のモデル
2) NP困難性
3) 近似アルゴリズム、PTAS
- ナップサック問題
検索エンジンにあるキャッシングへの応用
- 頂点被覆問題
ネットワーク異常検出への応用
- クラスタリング問題(k-median, k-means)
Graph Summarizationへの応用
4) 近似不可能性
5) オンラインアルゴリズム
- シュタイナー木問題
キーワード検索への応用
- ロードバランス問題
仮想回線ルーティングへの応用

1) Optimization Models
2) NP-hardness
3) Approximation Algorithms and PTAS
- Knapsack Problem
Application to Caching Systems of Search Engines
- Vertex Cover Problem
Application to Networks’ Anomaly Detections
- Clustering Problem (k-median, k-means)
Application to Graph Summarization
4) Inapproximability
5) Online Algorithms
- Steiner Tree Problem
Application to Keyword Searching
- Load Balancing Problem
Application to Virtual Circuit Routing
4810-1184
※E
情報セキュリティのためのアルゴリズム
Algorithms for Information Security and Privacy
Suppakitpaisarn Vorapong 本授業には、情報セキュリティ・情報プライバシーを保護するシステムを最速するアルゴリズムについて講義する。特に、セキュリティ技術の代表になっている楕円曲線暗号の実装アルゴリズムについて議論し、巨大データベースに入っている個人情報を保護する離散アルゴリズムを解説する。

In this class, we discuss algorithms that use for speeding up systems for information security and privacy. Particularly, the class focuses on algorithms for elliptic curve cryptography, one of the most well-known cryptographic system. We also explain ideas behind discrete algorithms that can protect users’ personal information in large-scale database.
1) 匿名性
匿名性とは、データベースなどの個人情報が漏れないような性質である。匿名性の種類とそれらを実現するアルゴリズムを説明する。
- k-匿名性、l-多様性、t-closeness、グラフの匿名性
近似アルゴリズム
実用的アルゴリズム(Incognito, Mondrain)
計算量、近似不可能性
earth moving distance (EMD)と匿名性への応用
- 差分プライバシー
ラプラス・指数メカニズム
composition theorem
sparse vector technique
2) 楕円曲線暗号の実装
楕円曲線暗号は公開鍵暗号の一種で、RSA暗号にはない機能があるなど近年よく使われるようになっている。その基礎から高速アルゴリズムまでを講義する
- 楕円曲線暗号の基礎
楕円曲線の性質
楕円曲線暗号のプロトコル
- 楕円曲線暗号の実装アルゴリズム
Jacobian・Projective・co-Z座標
数の表現、double-based number representation、double-based chains
- 楕円曲線離散対数問題のアルゴリズム
Baby Step Giant Step法、Pollardのρ法、Pohlig-Hellman法
MOV攻撃
- ペアリング暗号
ペアリング上の計算
ペアリング暗号の実装アルゴリズム

1) Anonymity
Anonymity is a property to guarantee that personal information in databases is not leaked. In this part, we explain anonymity models and algorithms that make databases satisfy the property.
- k-anonymity, l-diversity, t-closeness, graph anonymity
approximation algorithms
practical algorithms (Incognito, Mondrain)
computational complexity, approximability
earth moving distance (EMD) and its applications to anonymity
- differential privacy
Laplace and exponential mechanisms
composition theorem
sparse vector technique
2) Efficient Implementations of Elliptic Curve Cryptography
Elliptic curve cryptography is one of the public-key cryptography protocols. Because it has some features that RSA has not, the algorithms has been practically used over the last few years. We explain its foundations and efficient implementations in this part of the class.
- elliptic curve cryptography
properties of elliptic curves
elliptic curve cryptographic protocol
- efficient implementations of elliptic curve cryptography
Jacobian coordinates, projective coordinates, co-Z coordinates
Number representations, double-based number representation, double-based chains
- efficient algorithms for elliptic curve discrete logarithm problem
Baby Step Giant Step, Pollard’s ρ method, Pohlig-Hellman method
MOV attack
- pairing-based cryptography
calculation on pairings
efficient algorithms for pairing based cryptography
4810-1185
※E
ネットワーク最適化
Network Optimizations
Suppakitpaisarn Vorapong 通信ネットワーク、センサーネットワーク、ソーシャルネットワークや次世代インターネット技術(ICN、SDN)の効率を最適化するアルゴリズムを、基礎から最近の研究成果まで議論する講義である。ネットワークデサインアルゴリズムや数千万ノードがある巨大ネットワークを高速に最適化できるアルゴリズムも議論する。

During this class, we discuss fundamental and state-of-the-art research results on network optimization. The class covers results on communication networks, sensor networks, social networks, and next-generation network architecture. Network design algorithms and efficient algorithms for networks with several million nodes are also discussed during the class.
1) センサーネットワークのアルゴリズム
- Connected Dominating Set問題
- 被覆問題
- スケジューリング問題
- Compressive Sensing
2) ソーシャルネットワークのアルゴリズム
- 中心性
- グラフパーティション
- Pagerank, Simrank
- 影響最大化
3) ロバストネットワークのアルゴリズム
- ネットワーク阻止モデル
- Adaptive Network Flow問題
4) 次世代インターネットのアルゴリズム
- 情報指向ネットワーク(ICN)におけるキャッシングアルゴリズムとその解析
- Software Defined Networking(SDN)におけるロードバランシング

1) Algorithms for Sensor Networks
- Connected Dominating Set Problems
- Coverage Problems
- Scheduling Problems
- Compressive Sensing
2) Algorithms for Social Networks
- Centrality
- Graph Partition
- Pagerank, Simrank
- Influence Maximization
3) Algorithms for Robust Networks
- Network Interdiction Model
- Adaptive Network Flow Problem
4) Algorithms for Next-Generation Network Architecture
- Caching Algorithm for Information-Centric Networks (ICN)
- Load Balancing Algorithm for Software-Defined Networks (SDN)
4810-1186
計算科学プログラミングI
松本 正晴 計算科学とは,科学技術上の様々な問題に対して数値的なモデル化を施し,計算機シミュレーションによる評価を行う学問分野である。本講義では,座学とスーパーコンピュータによる実習を通じて,計算科学についての実践的な知識やプログラミング技術を身につけることを目的とする。
物理現象の偏微分方程式による記述とその特性や種類の解説,偏微分方程式の数値解法の1つである差分法を基にした支配方程式の離散化手法と計算精度,計算スキームアルゴリズムと数値安定性,数値計算ライブラリの解説などの他,並列計算を行うために必要となる知識として,マルチコア/メニーコアCPUを搭載する計算機アーキテクチャの特性,並列計算のためのMPI/OpenMPプログラミング手法,逐次計算/並列計算の高速化などについて学ぶ。
4810-1187
計算科学プログラミングII
松本 正晴 計算科学とは,科学技術上の様々な問題に対して数値的なモデル化を施し,計算機シミュレーションによる評価を行う学問分野である。本講義では,「計算科学プログラミングI」に引き続き,座学とスーパーコンピュータによる実習を通じて,計算科学についての実践的な知識やプログラミング技術を身につけることを目的とする。
「計算科学プログラミングI」の内容の一部の他,理工学分野で現れる諸問題(熱伝導,流体現象等)を取り上げ,スーパーコンピュータを利用する科学技術アプリケーション実習とその応用事例などについて学ぶ。
4810-1188
計算科学における情報圧縮
山地 洋平
大久保 毅
現在の計算科学では、銀河のダイナミクスから量子ビット間のエンタングルメントまで多岐にわたる問題が研究対象となっている。これら多様な問題を計算機で扱う際には、対象系の巨大な自由度をいかに圧縮し、効率的に有限のメモリ内で表現するかが、共通する課題となる。とくに多体問題では、しばしば、構成要素数に対して指数関数的に自由度が増大するため、膨大な自由度をいかに扱うかが普遍的に重要な課題となってきた。現在では、天文や物理学、化学などの個々の科学分野での発展に加え、応用数理や量子情報からの知見を取り入れた情報圧縮手法が注目を集めている。
 本講義では、情報圧縮の基礎となる、スパース・モデリングやクリロフ部分空間法、よび、特異値分解等を用いた、行列・テンソルの低ランク近似の紹介から始め、物質科学や素粒子理論で自由度の効率的な圧縮に用いられている matrix product stateやそれを拡張した tensor network state、さらに、効率的な圧縮の背景にあるエンタングルメントの概念について学ぶ。
第1回: 現代物理学における巨大なデータ
第2回: 情報圧縮と繰り込み
第3回: 情報圧縮の数理1 (線形代数の復習)
第4回: 情報圧縮の数理2 (特異値分解と低ランク近似)
第5回: 情報圧縮の数理3 (スパース・モデリングの基礎)
第6回: 情報圧縮の数理4 (クリロフ部分空間法の基礎)
第7回: 物質科学における情報圧縮
第8回: スパース・モデリングの物質科学への応用
第9回: クリロフ部分空間法の物質科学への応用
第10回: 行列積表現の基礎
第11回: 行列積表現の応用
第12回: テンソルネットワーク表現への発展
第13回: テンソルネットワーク繰り込みと低ランク近似
4810-1177
研究倫理
萩谷 昌己 現在の科学研究の望ましい進め方とその歴史的背景を説明した後、以下の課題について議論する。再現性のためのノート、記録・資料の取り方・保存仕方など、研究不正の定義(捏造、改ざん、剽窃、その他)とその実例、誰が論文の著書になるべきか(なってはいけないか)、重複パブリケーションについてのルール、利益相反、知的財産(主に特許)に関する倫理的課題、研究費申請及び論文査読の有り方、政府と研究機関の関係及び法律及び諸規則(予算執行、ハラスメント、安全、動物実験管理、野外調査など)の遵守の必要性、マスコミ対応とアウトリーチの適切なあり方など。なお、各専攻のニーズによって授業内容は多少異なる。

Best practices for conducting scientific research will be introduced, and the reasons the scientific community has adopted these procedures will be briefly covered. Appropriate methods of record-keeping and documentation, which are essential to ensure replicability of research results, will be explained. Research misconduct (fabrication, falsification, plagiarism and other forms of misconduct) will be defined and explained, and examples will be presented. Authorship of papers, the need to avoid dual publication, dealing with conflicts of interest, and issues related to intellectual property (mainly patents and copyrights) will be discussed. Issues involved in reviewing scientific papers and funding applications, and in applying for funding will also be discussed. The need for compliance with governmental and institutional regulations (governing usage of funds, harassment, safety, animal welfare, field surveys, etc.) will be covered. Appropriate procedures for dealing with the news media and the public when publicizing scientific research results will be briefly introduced. The material covered by this lecture may differ somewhat to match the needs of each Department.
日本語: 2コマ連続(105分 x 2、計210分、間に休憩)、その直後試験(20分程度)

English: Two conecutive periods (105 min x 2, Total 210 minutes, with a brief rest interval), followed immeditely by an examination (20 min).
4810-1173
※E
グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習I
Practical English for Global Creative Leaders I
各教員
4810-1174
※E
グローバル・クリエイティブリーダー実践英語演習II
Practical English for Global Creative Leaders II
各教員
4810-1204
※E
コンピュータ科学特別講義I
Seminar on Computer Science I
中島 研吾 近年マイクロプロセッサのマルチコア化が進み,様々なプログラミングモデルが提案されている。OpenMPは指示行(ディレクティヴ)を挿入するだけで手軽に「マルチスレッド並列化(multi-threading)」ができるため,マルチコアプロセッサ内の並列化に広く使用されており,様々な解説書も出版されている。本講義ではOpenMPによる並列化に関する講義・実習を実施する。対象とするアプリケーションは有限体積法(finite-volume method, FVM)によってポアソン方程式を数値的に計算するもので,離散化により導かれた疎行列を係数とする大規模連立一次方程式を前処理付反復法によって解いている。ICCG法は最も広く使用されている前処理付反復法であるが,メモリへの書き込みと参照が同時に起こるような「データ依存性(data dependency)」を含むためOpenMP指示行を挿入するだけでは並列化はできず,データ依存性を除去して並列性を抽出するために,データの並べ換え(reordering)が必要である。本講義では対象アプリケーションをOpenMPによってマルチコアプロセッサ上で並列化するのに必要な計算手法,アルゴリズム,プログラミング手法について講義,実習を行う。また,並列前処理手法の最新の研究に関する講義も実施する。プログラミング実習には情報基盤センターの教育用計算機システム(ECCS2016)及びスーパーコンピュータシステムを使用する。詳細は後掲の「授業計画」を参照されたい。

Recently, multicore processors have become very popular, and various types of parallel programming models have been proposed. OpenMP is the most widely-used way for parallelization on each compute node with multiple cores because multi-threading can be done easily by just inserting “directives”. There are a lot of published textbooks on OpenMP. In this class, we are mainly focusing on multi-threading by OpenMP. Target application is based on FVM (finite-volume method) for Poisson’s equation, and solves derived linear equations with sparse coefficient matrices by preconditioned iterative methods. ICCG method (Conjugate Gradient iterative method with Incomplete Cholesky preconditioning) is a widely-used method for solving linear equations. Because it includes “data dependency” where writing/reading data to/from memory could occur simultaneously, parallelization using OpenMP is not straight forward. We need certain kind of reordering in order to extract parallelism. In this class, lectures and exercises for parallelization by multi-threading of the target application on multicore processors using OpenMP are provided, which covers numerical algorithms, and programming methods. Moreover, lectures on recent research topics on parallel preconditioning methods will be also provided. “ECCS 2016 System” and a Supercomputer System of the Information Technology Center (ITC) are available for hands-on exercises. More detailed information can be found in the “Schedule” part of this on-line syllabus.
・有限体積法
・クリロフ部分空間法
・前処理
・OpenMP入門
・リオ-ダリング/色づけ法
・OpenMPによる並列化
・並列反復法に関する研究動向
・ECCS2016/スーパーコンピュータシステム(情報基盤センター)による実習

- Finite-Volume Method (FVM)
- Kyrilov Iterative Method
- Preconditioning
- Introduction to OpenMP
- Reordering/Coloring Method
- Parallel FVM Code using OpenMP
- Recent Research Topics on Parallel Preconditioning Methods
- Exercise using ECCS2016/Supercomputer System of ITC
4810-1205
※E
コンピュータ科学特別講義II
Seminar on Computer Science II
中島 研吾 大規模な数値シミュレーションに必須の技術である,並列計算プログラミング技法に関する講義、実習を実施する。並列計算に広く使用されているMPI(Message Passing Interface), OpenMPを使用したプログラミングを中心に扱う。様々な計算機における最適化技術についても併せて講義,実習を実施する。計算機環境としては,情報基盤センターのスーパーコンピュータシステムを使用する。ターゲットとするアプリケーションは有限要素法による一次元及び三次元定常熱伝導解析プログラムであり,背景となる基礎的な理論から,実用的なプログラムの作成法まで,連立一次方程式解法などの周辺技術も含めて講義を実施する。

Lectures and hands-on exercises on parallel programming methods for large-scale scientific computing will be provided. This class focuses of programming using MPI (Message Passing Interface) and OpenMP, which is widely used method for “de facto standard” of parallel programming. Lectures on optimization methods on various types of architectures are also given. Supercomputer systems at ITC/University of Tokyo are available for hands-on exercises. Target application is 1D/3D codes for steady-state heat transfer by finite-element method (FEM). This class also covers wide range of topics related to FEM, such as fundamental mathematical theory, programming method, and solving large-scale linear equations.
・High-Performance Computingの現状と動向
・一次元及び三次元有限要素法
・MPIを使用した並列プログラミングの基礎
・OpenMPを使用した並列プログラミングの基礎
・MPI,OpenMPを使用したアプリケーションの開発実習(有限要素法)
・チューニング入門
・最近の話題

- Overview of High-Performance Computing (HPC)
- 1D & 3D Finite-Element Method (FEM)
- Parallel Programming using MPI
- Parallel Programming using OpenMP
- Development of Scientific Applications using MPI and OpenMP (FEM)
- Introduction to Tuning
- Advanced Topics
4810-1207
コンピュータ科学特別講義IV
枝廣 正人 テーマ:「マルチコア並列アルゴリズム」
いまやサーバからPC、組込み機器までマルチコア、メニーコア化している。プロセッサの動作周波数の伸びが飽和し、性能は並列によって向上させる時代になった。従ってアルゴリズムが並列対応され、プログラムが並列動作するように書かれていなければ、計算機の進歩に伴って性能向上するソフトウェアにはならない。本講義では、最近のマルチコアプロセッサにおいて動作させるための実用的なアルゴリズムについて扱う。新しい分野で今後伸びている分野であるが、講義では以下のようなトピックに関して、基礎と事例について紹介する。
・マルチコアプロセッサの基礎
・マルチコアプロセッサ向けアルゴリズムの基礎
・マルチコアプロセッサ向けアルゴリズムの事例
初回講義の際に指示する
4810-1208
※E
コンピュータ科学特別講義 V
Seminar on Computer Science V
Nguyen Phong Is your hard disk encrypted? Do you use easy-to-remember passwords? Do you store confidential information on the cloud? Have you heard about two-factor authentication?

In this course, we will introduce information security and cryptography:
we will explain security problems in today's increasingly digital world,
and present the main security measures you might want to take in your daily life.

Cryptography is the science of secrecy, which is used to secure
communications and protect contents. Until the 1970s, it was mostly secret,
but it is now widely deployed and can be found in mobile phones, suica/pasmo cards, video games, DVDs, bank cards, etc.

We will explain the main principles of cryptography,
and present practical and theoretical aspects.
We will present the most important algorithms in cryptography.

No prior knowledge of cryptography or information security is required.
Friday 10:25-12:10 , starting from April 7.
4810-1210
※E
コンピュータ科学特別講義VI
Seminar on Computer Science VI
Stilwell Philip This course will equip students with the skills required to write successful papers on technical topics. The course will cover the following elements.
- Context: Why are you writing, and what are the expectations of the publisher and the audience?
- Composition: What is the expected structure of your paper, and why is such a structure effective for technical papers?
- Content: Is your paper free from common language mistakes, citation mistakes, and other common errors? Is the layout optimized?
- Clarity: Have you made your paper as clear and as salient as possible?
- Coherence: Does your paper present a single coherent idea without unnecessary distracting elements.
- Conclusion: Is the conclusion repeated and clear throughout the paper? Do all the data and evidence point to the conclusion?
- Considerations: What are other helpful strategies for producing a quality technical paper?

page top



大学院 情報理工学系研究科 お問い合せ先 東京大学