| ◇ 担当教員 ： |
笠原 正治（Shoji Kasahara / かさはら しょうじ） |
| ◇ 単位数 ：１単位 |
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◇ 選択・必修 ：選択 |
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◇ 講義室 ：L3 |
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◇ 講義スタイル ：講義／公開 |
| ◇ 授業目的 ： |
数理科学・情報科学の基礎となる確率過程に関する理解を深め，システム評価の道具として正しく活用できる能力を身につけることを目的とする．
The objective of the lecture is to understand stochastic processes for mathematical and information sciences, and to develop the skill of performance evaluation for large complex systems. |
| ◇ 授業内容 ： |
第1回 確率過程の基礎
1. Fundamentals of stochastic process
第2回 離散時間マルコフ連鎖 (1) 定義
2. Discrete-Time Markov Chain (1) Definition
第3回 離散時間マルコフ連鎖 (2) 再帰性と過渡性
3. Discrete-Time Markov Chain (2) Recurrent and Transient States
第4回 離散時間マルコフ連鎖 (3) 極限分布 1
4. Discrete-Time Markov Chain (3) Limiting Distribution 1
第5回 離散時間マルコフ連鎖 (4) 極限分布 2
5. Discrete-Time Markov Chain (4) Limiting Distribution 2
第6回 ポアソン過程と連続時間マルコフ連鎖 (1)
6. Poisson Process and Continuous-Time Markov Chain 1
第7回 ポアソン過程と連続時間マルコフ連鎖 (2)
7. Poisson Process and Continuous-Time Markov Chain 2
第8回 試験
8. Examination |
| ◇ 教科書 ： |
特に指定しない．資料・講義スライドを公開する．
Not specified. Lecture materials are distributed by web page. |
| ◇ 参考書 ： |
講義中に適宜紹介する．
Giving references in lecture. |
| ◇ 履修条件 ： |
線形代数（基礎数学Ⅰ），解析学（基礎数学Ⅱ）
Linear algebra (Fundamentals of Mathematics I), Calculus (Fundamentals of Mathematics II) |
| ◇ 成績評価 ： |
試験（75％）, および課題レポート（25％）により評価する.
You will be evaluated by examinations (75 percent) and reports (25 percent). |
| ◇ オフィスアワー ： |
Emailで事前に連絡すること．
Make appointment by Email. |
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情報科学研究科