Information Theory ｜ Syllabus data

Course Title

Information Theory

Course Title in English

Information Theory

Course Type

Major Courses

-

Eligible Students

School of Engineering

Target Grade

2Year

Course Numbering Code

HETBK2MCA1

Credits

2.00Credits

The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.

Type of Class

講義 (Lecture)

Eligible Year/Semester

Fall semester 2026

Instructor

Satoru Aikawa

Affiliation

工学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

9

Office Hours and Location

火曜10:40〜12:10・書写B620研究室

Contact

aikawa@eng.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

3◎／4◎／5◎

Corresponding Graduate School DP

ー

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

講義目的
現代社会では通信による情報伝達が社会を支える基盤技術となっている。この技術の基礎理論として符号の基礎を系統的に学習する。
１．情報量の意味を理解し、これを数値化する手法と、情報を効率よく伝達するための情報源符号化を学習する。
２．通信路で情報に付加される雑音による誤りに対して検出、訂正するための通信路符号化法として誤り訂正・検出符号を学習する。

到達目標
　情報量（自己情報量、平均情報量、相互情報量、記憶のある情報源の情報量）を数値化できる。
　情報を効率よく符号化できる。
　情報を誤り訂正符号化できる。
　受信符号を誤り訂正復号化できる。

Subtitle and Keywords of the Class

Course Overview and Schedule

講義内容
　情報源の符号化手法、および誤り訂正手法は通信技術とともに近年著しく進歩しており、伝達される情報の信頼性を増している。本講義で、情報源の符号化、誤り検出・訂正の基礎を系統的に学習する。まず、情報を伝達することの意味、情報量の数値化などからはじめ、符号の条件、誤り検出・訂正の原理や手法を学ぶ。
授業計画
０１．情報理論の工学的意味
０２．自己情報量とエントロピー
０３．通信路のモデル化
０４．相互情報量
０５．記憶のある情報源
０６．情報源符号化
０７．中間まとめ
０８．符号語と誤り検出・訂正
０９．ハミング距離と誤り検出・訂正能力
１０．ハミング符号とシンドローム
１１．線形性とベクトル・行列表現
１２．巡回性と多項式表現
１３．巡回符号の復号と生成多項式の根
１４．各種誤り制御と実現回路
１５．畳み込み符号

レポート、課題については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AI のみを用いて作成することはできません。

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

Uses of Generative AI

Completely forbidden

Precautions for using Generative AI

この授業においては、生成ＡＩの利用を禁止している。
授業内での利用は厳禁であり、違反したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。生成ＡＩの利用にかかわらず『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。

Textbook

情報理論　森北出版　相河聡著

References

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

【予習】授業に際して教科書の指示する章を事前読み込み（20ｈ）
【復習】レポート作成（5回、20ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるために教科書を読み直し（20ｈ）

Contents of Active Learning

採用しない

Grading Criteria and Methods

中間試験(50%)、期末試験(50%)の結果を総合して評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

課題や試験についてその解答などをフィードバックする．

Precautions and Requirements for Course Registration

演習問題を自発的に行うこと。

Practical Education

該当しない

Remarks

自然科学に基づいた専門分野の基礎力
電気、電子、情報分野の広い知識と特化した分野の知識
多種多様な分野に対応できる能力

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.