前期 木曜日 ５講時 川北キャンパスＣ１０４. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員(所属)/Instructor (Position): 静谷 啓樹 所属：教養教育院. 対象学部/Object: 全. 開講期/Term: 1/3/5/7セメスター. 科目群/Categories: 全学教育科目先進科目-カレント・トピックス科目. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: ZAE-OAR803J. 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。
入門：情報理論
An Introduction to Information Theory
情報技術が社会に広く深く織り込まれた現在、その基盤となる科学を理解した上で技術と向き合うことこそが、文系理系を問わず技術に流されない自分を確立する第一歩になる。この講義では、情報の基礎理論の一つである「情報理論」について、一貫して数学的な議論によりその入門的事項を学ぶ。特に、私たちの日常生活が情報理論の成果であふれていることを認識する。
The first step not to lose ourselves in today's advanced information society is to understand
the science underling the technology. In this introductory class, we will learn basics of
Information Theory which is a part of the mathematical and fundamental theory of information.
Specifically we will recognize that that daily life is filled with the fruits of
Information Theory.
情報源が持つ平均的な情報の量には上限があることを説明できるようになること。
情報源をどんなに効率的に符号化しても限界があることを説明できるようになること。
Students will be able to explain i) the average amount of information has
an upper bound, and ii) the efficiency of information source coding
has upper and lower bounds.
1.オリエンテーション
情報理論≠情報の理論
2.情報理論の成果と日常生活
携帯電話、GPS、デジカメ、深宇宙探査
3.情報の脱価値化
確率の導入
4.情報源の種類とその情報量(1)
記憶のない情報源とその平均情報量
5.情報源の種類とその情報量(2)
記憶のない情報源から伝わる平均情報量
6.情報源の種類とその情報量(3)
記憶のある情報源とその性質
7.情報源の種類とその情報量(4)
記憶のある情報源とその平均情報量
8.情報源の符号化(1)
記号集合の間の写像
9.情報源の符号化(2)
望ましい符号化の条件
10.情報源の符号化(3)
いくつかの補題と主定理
11.情報源の符号化(4)
符号化効率の上限と下限
12.通信路符号化の概要(1)
通信路の数学モデル
13.通信路符号化の概要(2)
通信路符号化の主定理
14.通信路符号化の概要(3)
誤り訂正符号の基礎
15.まとめ・授業評価
最終質疑、期末レポートの説明
1.Orientation
Information Theory is not equal to the theory of information
2.Everyday life with fruits of Information Theory
Mobile phone, GPS, digital camera,deep space exploration
3.Devalorization of information
Introducing the notion of probability
4.Information source and the amount of information I
Memoryless source and its average information.
5.Information source and the amount of information II
Memoryless source and the receiver's average information.
6.Information source and the amount of information III
Markov source and the properties
7.Information source and the amount of information IV
Markov source and the average amount of information
8.Source coding I
Map between two sets of symbols
9.Source coding II
Conditions for preferable coding
10.Source coding III
Some key lemmas and the main theorem
11.Source coding IV
The upper and lower bounds of efficient coding
12.Overview of channel coding I
A mathematical expression of channel.
13.Overview of channel coding II
The main theorem of channel coding.
14. Overview of channel coding III
Basics of error-correcting codes
15.Concluding remarks and class evaluation
Last minute discussion. Explanation of the term paper.
課題レポート(30%)と期末レポート(70%)により評価される。
出欠情報は取られない(成績評価に使われない)。
Homework 30%. Term paper 70%.
Attendance in class is not considered in grading.
LMSとして Google Classroom を使用する.
We use Google Classroom as our LMS.
各講義後、スライドのファイルをダウンロードできるので、それを復習することが奨励される。
Students are encouraged to review class slides which are available for download after class.
必要
Yes
・教科書は指定されないが、講義の資料は Google Classroomを通して入手することができる.
・オフィスアワーは設けられていない. 質問はメールで受け付けられる.
- Textbooks are not specified. Relevant materials can be downloaded at Google Classroom.
- No office hour is specified. Queries are accepted via email.