シラバス情報

授業科目名
離散数学
(英語名)
Discrete Mathematics
科目区分
専門教育科目/教職課程科目
[−]
対象学生
工学部
学年
1年
ナンバリングコード
HETBA1MCA1
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2026年度後期
(Fall semester)
担当教員
上浦 尚武
所属
工学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標9
オフィスアワー・場所
オフィスアワー:随時、ただし、mailによる事前連絡要(上浦)
場所:書写6202(上浦)
連絡先
kamiura@eng.u-hyogo.ac.jp (上浦)

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
2◎/1〇/4〇
研究科DP
全学DP
1-1◎/4-1〇/4-2〇
教職課程の学修目標
目標1:磨き続ける力

講義目的・到達目標
【講義目的・テーマ】
 誕生から100年も経過していないコンピュータではあるが、その進歩とともに、アルゴリズムとデータ構造、情報理論、言語理論、人工知能、暗号や符号理論などに代表されるコンピュータサイエンスも大きく発展している。離散数学は、微分積分学、線形代数といった従来の数学的手法では扱えない問題を解決するためのものとみなされ、整数のような離散的な値をとる集合を扱う数学の一分野で、コンピュータサイエンスの基礎をなす。本講義では、集合、 関係、写像、再帰、論理、グラフ、代数系の基礎を学習するとともに、その応用例に関わる知識も修得する。
【到達目標】
 離散数学の基礎、とくに論理、ブール代数系、数え上げを習得し説明できること、それらを暗号系や離散的有限集合を対象にする確率に応用できること、である。
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:コンピュータサイエンス特有の問題を解決するための基礎数学
キーワード:集合、関係と写像、順序関係、命題論理、述語論理、グラフ、整数、代数系、暗号、ブール代数

講義内容・授業計画
【講義内容】
 集合、関係、写像、再帰、論理、グラフ、整数論、ブール代数系、数え上げなどの離散数学の基本的事項について説明するとともに、それらが現在の情報工学においてどのように基盤となっているか論じる。また、共通鍵、公開鍵、RSAなどの暗号系や確率に基づくメッセージ認証など、離散数学の直接的な応用の一部についても述べる。
【授業計画】
1. 集合(テキスト第1章、キーワード:集合、共通集合、和集合、べき集合)
2. 関係と写像(テキスト第2章、キーワード:直積、関係、同値関係、写像)
3. 順序関係(テキスト第3章、キーワード:半順序関係、極大、極小)
4. 背理法, 帰納法および再帰(テキスト第4章、キーワード:背理法、数学的帰納法、ペアノの公理系、再帰的定義)
5. 命題論理(テキスト第5章、キーワード:命題論理、トートロジー、論理積標準形、論理和標準形)
6. 述語論理(テキスト第5章、キーワード:双対定理、述語論理、ド・モルガンの法則)
7.  まとめの演習(第6回までの演習問題を解き、解答解説により到達レベルを自己確認)
8. グラフ(テキスト第6章、キーワード:グラフ理論、オイラー閉路、ハミルトン閉路)
9.  木(テキスト第7章、キーワード:木、全域木、根付き木)
10. 整数(テキスト第8章、キーワード:最大公約数、ユークリッドの互除法、フェルマーの小定理)
11. 代数系(群)(テキスト第9章、キーワード:群)
12. 代数系(環、体)(テキスト第9章、キーワード:環、体)
13. 数え上げと確率(テキスト第11章、キーワード:順列、組合わせ、2項係数、包除定理、鳩の巣原理、確率、確率変数)
14. RSA公開鍵暗号(テキスト第10章、キーワード:共通鍵暗号系、公開鍵暗号系、RSA暗号、メッセージ認証)
15. ブール代数系(口述のためテキスト該当章なし、キーワード:上界、下界、束、ブール代数)
定期試験
対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
生成AIの利用
利用する場面を限定し許可
生成AI注意点
「⽣成AIの利⽤にあたっては『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。この講義においては、以下の範囲において、⽣成AIの利⽤を許可し、これ以外の範囲での利⽤は禁⽌する。⽣成AIの利⽤については担当教員の指⽰に従うこと。教員が認める範囲を超えて⽣成AIを利⽤したことが判明した場合は、単位を認定しない、または認定を取り消すことがある。⽣成AIの出⼒した内容について、事実関係の確認や出典・参考⽂献を確認・追記することが重要である。また、⽣成AIによる出⼒結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。さらに,担当教員の許可なく講義資料の全部または⼀部を電⼦ファイルまたは画像等として⽣成AIに⼊⼒することを禁⽌する。
(利⽤可の範囲)
利⽤許容範囲については、担当教員より提⽰される条件に従うものとする。
教科書
工学のための離散数学[第2版](黒沢 馨 著、数理工学社)(生協で購入する)
参考文献
情報の論理数学入門(小倉久和・高濱徹行 共著、近代科学社)(姫路学術情報館にあり)および授業中に適宜配布する資料
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】授業に際して指示するテキスト・オンデマンド教材の部分を事前読み込み(30h)
【復習】講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・オンデマンド教材を読み直し(12h)、配布プリントの解答(18h)


アクティブ・ラーニングの内容
採用しない
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
集合、関係、写像、再帰、論理、グラフ、整数論、ブール代数系、数え上げなどの基本的事項について理解し、それらを共通鍵、公開鍵、RSAなどの暗号系や確率に基づくメッセージ認証などに応用できる能力(知識、思考力、計算力)の到達度に基づき、S(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価のうえ、単位を付与する。定期試験(50%)、中間演習(50%)。
【成績評価の方法】
授業計画の項目1から6について中間試験を11月中旬に行う。期末試験は2月上旬に行い、項目8から15を主な範囲として出題する。中間試験50%、期末試験50%を基準として、総合的に評価する。
課題・試験結果の開示方法
毎回講義時にプリントをユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って公開し、その解答もクラスプロファイル機能を使って公開するとともに、講義内で解説する。
定期試験は、全体的な講評や模範解答を講義内で解説する。

履修上の注意・履修要件
講義内容の理解を深めるために、教科書に記載されている例題や演習問題 を利用して各自で演習すること。

実践的教育
該当しない
備考
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


英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。