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Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
アルゴリズムは、今やシステムの信頼性や高速性を握る重要な鍵となっている。とりわけ、高い信頼性を実現するためには、正しいアルゴリズム開発の知識が必須である。本講義では、アルゴリズムを計算機科学の観点から理論的に学び、その基本的な設計法や解析法を体得する事を目的とする。本講義では、並列アルゴリズム、近似アルゴリズム、確率的アルゴリズムなども取り入れ、アルゴリズムの身近な応用についても触れていきたい。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
Algorithms now play a very important role for the reliability and efficiency in several social systems. This course focuses on design and analysis of algorithms from the viewpoint of theoretical computer science. We deal with parallel algorithms, approximation algorithms, randomized algorithms etc. We also show some applications of algorithm theory to practical problems.
高性能計算を実現するスーパーコンピュータシステムについて、ハードウェアとソフトウェアの両面から概観する。本講義では、並列処理の重要性を述べた後に並列処理システムのハードウェア構成方式、並列アルゴリズム設計法、並列プログラミング手法、および性能評価方法について講義する。
講義資料はGoogle Classroomで配布し、各自のPCを用いたプログラミング実習も交えて説明する。
クラスコード：5ht53s3
This course reviews high-performance computing systems from both aspects of hardware and software. The course talks about the importance of parallel processing, parallel system architectures, parallel algorithm design, parallel programming, and performance evaluation methodologies.
Class materials are uploaded to Google Classroom, and students will do programming practice with their own PCs.
Class code：5ht53s3
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html
（学部シラバス・時間割）にて確認すること。
授業にはGoogle Classroomを利用
１．目的
アルゴリズムの解析・設計に必要となる基礎知識を修得する。
２．概要
普遍的な計算モデルを与え、アルゴリズム解析の基礎となる計算量の理論を解説する。基礎的データ構造（リスト、探索木、スタックなど）について詳細を示し、ソート、探索等の具体例を通して、分割統治法などのアルゴリズム設計の基本技法について述べる。
３．達成目標等
基本的なアルゴリズムとデータ構造を理解し、アルゴリズム設計技法の基礎を修得する。授業中の演習等（プログラミングを含む）により理解を深める。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
Will use Google Classroom
1. Purpose
To learn basic knowledge for analysis and design of algorithms.
2. Summary
Give general computation models, and explain the theory of complexity as a basis of algorithm analysis.
Show basic data structures (such as lists, search trees, and stacks) in detail, and describe basic techniques for algorithm design such as the divide-and-conquer method through specific examples such as sorting and searching.
3. Goals
To understand basic algorithms and data structures, and learn basics of algorithm design techniques.
Deepen the understanding via exercises (including programming) in class.
Google Classroomのクラスコードは工学研究科HPにて確認すること。
大学院シラバス・時間割・履修登録(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html)
高性能計算を実現するスーパーコンピュータシステムについて、ハードウェアとソフトウェアの両面から概観する。本講義では、並列処理の重要性を述べた後に並列処理システムのハードウェア構成方式、並列アルゴリズム設計法、並列プログラミング手法、および性能評価方法について講義する。
講義資料はGoogle Classroomで配布し、各自のPCを用いたプログラミング実習も交えて説明する。
クラスコード：3hbsduj
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的
アルゴリズムの解析・設計に必要となる基礎知識の修得を目的とする。
２．概要
普遍的な計算モデルを定義し、アルゴリズム解析の基礎となる計算量の理論を解説する。基礎的データ構造（リスト、探索木、スタックなど）について詳細を示し、ソート、探索等の具体例を題材にして、分割統治法などのアルゴリズム設計の基本技法について述べる。
３．達成目標等
基本的なアルゴリズムとデータ構造を理解し、アルゴリズム設計技法の基礎を修得する。講義中の演習等（プログラミングを含む）により理解を深める。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Purpose
The purpose is to learn the basic knowledge for analysis and design of algorithms.
2. Summary
Give some usual computational models and explain the computational theory of basic analysis of algorithms.
Show some basic data structures (list, searching tree, stack, etc.) in detail, and some specific examples of "sort", "search", etc. as the theme.
Introduce some techniques of the basic algorithm design such as divide-and-conquer method.
3. Goals
To understand the basic algorithms and data structures, learn algorithm design techniques.
It is better to understand by doing the exercises (including programming) in the lecture.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
※初回の参集時間・場所等を連絡しますのでGoogle Classroomよりご確認ください．
１．目的
情報処理に不可欠なプログラミング言語の知識を身につける。
２．概要
C言語の基本文法および簡単なアルゴリズム設計法を講義する。また、UNIX環境下でのプログラムの作成・コンパイル・実行方法に関する演習を行う。
３．達成目標等
この授業では主に以下のような能力を修得することを目標とする。
・ C言語の文法を理解し、簡単なプログラムを作成できる。
・ UNIX環境下でのプログラムの作成から実行までの操作ができる。
1. Purpose
To acquire knowledge of programming languages that are indispensable for information processing.
2. Overview
Lecture on basic grammar of C language and simple algorithm design method. To practice how to create, compile,
and execute programs in a UNIX environment.
3. Goal
The main goal of this class is to acquire the following abilities.
・ To understand the grammar of C language and be able to create simple programs.
To perform operations from program creation to execution in a UNIX environment.
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
Google Classroom is used for this practice.
This practice aims to learn knowledge on programing language necessary for information processing. Basic grammars and some simple algorithms on a C language will be explained in the practice where programing, compiling and execution are learned. The practice is designed to understand the grammar of C language and write some simple programs. It is also designed to learn technical procedures from program writing to execution under UNIX operating system.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的
アルゴリズムの解析・設計に必要となる基礎知識の修得を目的とする。
２．概要
普遍的な計算モデルを定義し、アルゴリズム解析の基礎となる計算量の理論を解説する。基礎的データ構造（リスト、探索木、スタックなど）について詳細を示し、ソート、探索等の具体例を題材にして、分割統治法などのアルゴリズム設計の基本技法について述べる。
３．達成目標等
基本的なアルゴリズムとデータ構造を理解し、アルゴリズム設計技法の基礎を修得する。講義中の演習等（プログラミングを含む）により理解を深める。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Purpose
The purpose is to learn the basic knowledge for analysis and design of algorithms.
2. Summary
Give some usual computational models and explain the computational theory of basic analysis of algorithms.
Show some basic data structures (list, searching tree, stack, etc.) in detail, and some specific examples of "sort", "search", etc. as the theme.
Introduce some techniques of the basic algorithm design such as divide-and-conquer method.
3. Goals
To understand the basic algorithms and data structures, learn algorithm design techniques.
It is better to understand by doing the exercises (including programming) in the lecture.
コンピュータ言語（C）の習得と通じて、コンピュータの操作に慣れ、情報・計算機科学の基本を学び、
さらには、問題を抽象化し数学的に表現するという理学研究に欠かせない能力を養うこと。
この講義は、情報とデータの基礎（旧講義名：情報基礎AまたはB）を履修した者、またはコンピュータの初歩的利用経験者を対象としている。
また、第5、第6セメスターに開講される情報理学I・IIを受講する上で基礎となる知識を習得する。
In this course students will learn and experience computer programming (C)
aiming to develop the ability for abstraction and formulation of problems.
Students will also understand fundamentals of computational science through the practices.
量子化学計算に基づくポテンシャルエネルギー曲面の解析は、分子の安定構造、分子の熱力学的および速度論的な安定性、化学反応の遷移状態における分子構造とその安定性、反応途中における分子構造の変化の様子など、様々な知見を与える。近年では、これらの解析を組み合わせて、未知の化学反応を予測することも可能である。本講義では、これらの解析を実施する際に用いられる理論および計算法について学習する。具体的には、ポテンシャルエネルギー曲面の計算に関するレビューから始めて、関数極小化の数値アルゴリズム、ポテンシャルエネルギー曲面のテーラー展開と2次までの微係数の取り扱い、安定構造と遷移状態構造の最適化アルゴリズム、固有反応座標（いわゆる反応経路）とその計算アルゴリズム、安定構造と遷移状態構造の自由エネルギー変化に基づく速度論解析、反応経路の自動探索アルゴリズムと化学反応予測、異なる電子状態間の無輻射失活経路の計算法、複数の電子励起状態が関与する反応機構の解析法、原子核の運動量効果とその反応機構への影響について、それぞれ学習する。これらの学習を通して、量子化学計算に基づく反応機構解析と反応予測について、最先端アルゴリズムまで含めて全容を把握する。
The analysis of potential energy surfaces based on quantum chemical calculations provides various insights into the stable structure of molecules, the thermodynamic and kinetic stability of molecules, the molecular structure and its stability in the transition state of a chemical reaction, and how the molecular structure changes during a reaction. In recent years, these analyses can be combined to predict unknown chemical reactions. In this lecture, students will learn the theory and computational methods used to perform these analyses. Specifically, we will begin with a review of the calculation of potential energy surfaces, followed by explanations of a numerical algorithm for function minimization, Taylor expansion of potential energy surfaces and treatment of differential coefficients up to second order, optimization algorithms for stable and transition state structures, intrinsic reaction coordinates (so-called reaction pathways) and their calculation algorithm, kinetic analysis based on free energy changes of stable and transition state structures, automated reaction pathway search algorithms and chemical reaction prediction, calculation methods for non-radiative deactivation pathways between different electronic states, analysis methods for reaction mechanisms involving multiple electronic states, and nuclear momentum effects and their impact on reaction mechanisms. Through these studies, students will gain a comprehensive understanding of reaction mechanism analysis and reaction prediction based on quantum chemical calculations, including state-of-the-art algorithms.