前期 木曜日 ２講時 川北キャンパスＡ３０３. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員(所属)/Instructor (Position): 佐藤 正弘 所属：国際文化研究科. 対象学部/Object: １セメ：文系/３セメ：理系. 開講期/Term: １・３セメスター. 科目群/Categories: 全学教育科目基盤科目-情報. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: ZFT-IST801J. 使用言語/Language Used in Course: 日本語.
各学部の履修内規または学生便覧を参照。
ネットワーク科学概論 Introduction to Network Science
ネットワーク科学は、広範な社会現象・自然現象に観測されるネットワークを対象にした学際的な学問領域である。こうしたネットワークには、コミュニティにおける人間関係のネットワーク、企業間関係などの経済ネットワーク、交通網や電力網などのインフラのネットワーク、インターネット、言語の共起ネットワーク、食物連鎖、代謝ネットワーク、神経回路網などの生物学的ネットワークなどがある。本授業では、ネットワーク科学を構成する基礎的な理論について学ぶ。
Network science is an interdisciplinary field that analyzes networks observed in a broad range of social and natural phenomena. They include human-relation networks in communities, economic networks such as BtoB relationships, infrastructure networks such as traffic and power grids, internet, cooccurence networks in languages, biological networks such as food chains, metabolic networks, and neural networks. This course offers the basic theories of network science.
ネットワーク科学の基礎的な理論ついて理解し、授業終了後もそれぞれの専門分野を自ら探求する知識基盤を獲得すること。
Understand basic theories of network science and acquire a knowledge base by which students can explore their own fields by themselves even after the course.
（１）暫定スケジュール Tentative schedule
第1回 イントロダクション Introduction
第2回 グラフ理論 Graph theory
第3回 グラフ理論 Graph theory
第4回 グラフ理論 Graph theory
第5回 グラフ理論 Graph theory
第6回 ランダムネットワーク Random network
第7回 スモールワールド Small world
第8回 スケールフリー・ネットワーク Scale-free network
第9回 スケールフリー・ネットワーク Scale-free network
第10回 スケールフリー・ネットワーク Scale-free network
第11回 プログラミング演習その１ Programming session #1
第12回 コミュニティ Communities
第13回 伝染・伝播 Epidemics
第14回 その他（ネットワーク・エンべディングなど） Others (Network embeddings, etc.)
第15回 プログラミング演習その２ Programming session #2
（２）宿題 Assignments
３〜６回程度の宿題を課す。
Students are required to submit three or six assignments.
（３）学期末レポート Final report
内容・形式については授業内に指示する。
The topic and format will be designated in class.
成績評価は、１）宿題の提出（50%）、２）学期末レポート（50%）に基づいて行う。ただし、履修人数によって評価方法を再考する可能性あり。
Students are evaluated on 1)their submitted assignments (50%), 2)the final report (50%).The evaluation method may be changed depending on the number of students.
理論を理解するために必要な数学・統計学の基礎知識については、一部を除き、講義では説明しない。初歩的な微積分や統計理論に馴染みのない学生は相当程度の予習・復習が求められる。
The basic knowledge of math and statistics needed to understand the theories won't be offered in class in principle. Students who are not familiar with even elementary calculus and stats are strongly encouraged to strengthen preparation and review.
プログラミング演習時（オンデマンド）に必要。
Students need to use their own in the programming sessions (video streaming)