英文名 | Network Science | |
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科目概要 | データサイエンス学科3年後期、3群科目、選択、講義、2単位 | |
科目責任者 | 鎌田 真由美 | |
担当者 | (※は実務経験のある教員) 鎌田 真由美、 河野 信 | |
講義室 |
科目 | 教科及び教科の指導法に関する科目(高等学校 情報) |
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各科目に含めることが必要な事項 |
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遺伝子制御や細胞内シグナル伝達など、生命現象を担う複雑な関係性はネットワークと考えることができる。本講義ではネットワークとその基本に関する基礎知識と応用事例について学ぶ。
ネットワーク科学の歴史からグラフ理論の基礎とネットワークの基本性質について学び、発展として生命科学におけるネットワーク科学、感染症での応用について学ぶ。
毎回内容に関する資料を配布し、理解を深めるためにパワーポイントおよびPythonスクリプトを用いた講義を行う。また理解を深めるために項目に応じて数回程度の演習を行い、知識の定着を図る。
課題に関する模範解答を作成し、受講者全員に配布する。また講義に関する質問はメールや対面で個別に対応すると共に、重要な質問に関しては受講者全員で共有する。
DP4、DP5
回 | 項目 | 内容 | 担当者 | 日時 |
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1 | ネットワーク科学とは | ネットワークの歴史と科学との関わりについて理解する | 鎌田 真由美 | 9/9③ |
2 | ネットワークとグラフ理論1 | グラフとネットワーク、次数、隣接行列について理解する | 鎌田 真由美 | 9/16③ |
3 | ネットワークとグラフ理論2 | 多重グラフ、重み付きグラフ、二部グラフについて理解する | 鎌田 真由美 | 9/30③ |
4 | ネットワークとグラフ理論3 | 最短距離と最短経路、直径、平均経路長について学び、演習により理解を深める | 鎌田 真由美 | 10/7③ |
5 | ネットワーク構造の指標 | 密度、連結性、クラスター係数について学び、演習により理解を深める | 鎌田 真由美 | 10/14③ |
6 | ネットワークの中心性 | 中心性について理解する | 鎌田 真由美 | 10/21③ |
7 | ネットワークの探索 | 経路探索について学び、演習により理解を深める | 鎌田 真由美 | 10/28③ |
8 | ネットワークの類似性 | 構造の類似性、クラスタリングについて、サンプルデータを用いた演習により理解する | 鎌田 真由美 | 11/4③ |
9 | ランダムネットワーク1 | 次数分布、ランダムネットワークモデルについて理解する | 河野 信 | 11/11③ |
10 | ランダムネットワーク2 | ランダムネットワークとスモールワールドについて理解する | 河野 信 | 11/18③ |
11 | スケールフリーの性質1 | べき則とスケールフリーネットワーク、ハブについて理解する | 河野 信 | 11/25③ |
12 | スケールフリーの性質2 | べき指数の役割、任意の次数分布を持つネットワークについて学び、演習を通して理解を深める | 河野 信 | 12/2③ |
13 | ネットワークの頑健性 | ノード削除とネットワークの頑健性について学び、演習により理解を深める | 河野 信 | 12/9③ |
14 | 感染症とネットワーク | 感染症研究におけるネットワークの応用事例について理解する | 河野 信 | 12/16③ |
15 | 生命科学とネットワーク | 生命科学研究におけるネットワークの応用事例について理解する | 鎌田 真由美 | 12/23③ |
グラフ理論の基礎を理解し、各種ネットワークの性質について理解できるようになる。線形代数や確率論がどのように利用されているかを知る。
期末試験(60%)と講義内の演習課題(40%)の結果から総合的に評価する。
【講義時間外に必要な学修時間:60時間】
予習:講義中に指定する次回講義内容について教科書を読み、疑問点を明らかにしておくこと。
復習:講義内演習課題について解答を作成し、次回講義で説明する模範解答と比較・検討する。
【科目ナンバリング:FU301-DM03】
【関連科目:アルゴリズム】
種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
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教科書 | (なし) | ||
参考書 | ネットワーク科学: ひと・もの・ことの関係性をデータから解き明かす新しいアプローチ | Albert-László Barabási(著)池田裕一(翻訳)他 | 共立出版 |
参考書 | Pythonで学ぶネットワーク分析 ColaboratoryとNetworkXを使った実践入門 | 村田 剛志 著 | オーム社 |