Numbering Code		Year/Term	2022 ・ Year-round
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year		Target Student
Language	Japanese	Day/Period
Instructor name	YAMASHITA NOBUO (Graduate School of Informatics Professor)
Outline and Purpose of the Course	数理最適化は，オペレーションズリサーチ，機械学習，金融工学などにおいて，基盤となる数理的手法である．本セミナーでは，連続最適化に関する理論とアルゴリズムについて，基礎となる専門書や最先端の論文を輪読することによって学ぶ．
Course Goals	連続最適化の理論を理解し，最先端の論文を読めるようになる． セミナーでの発表を通して，高度な技術に関するプレゼンテーションができるようになる．
Schedule and Contents	数理最適化に関する専門書の輪読(10回) 数理最適化に関する学術論文の輪読(5回)
Evaluation Methods and Policy	評定点評価
Course Requirements	線形計画法についての基礎的な知識があり，凸最適化に関する最適性の条件は理解していること．
Study outside of Class (preparation and review)	輪読する専門書および学術論文を予め予習しておくこと．