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1.

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Hiroshi Nagamochi, Toshihide Ibaraki
出版情報: Cambridge : Cambridge University Press, 2019  xv, 375 p. ; 24 cm
シリーズ名: Encyclopedia of mathematics and its applications / edited by G.-C. Rota ; 123
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茨木俊秀, 永持仁, 石井利昌著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2010.4  v, 315p ; 22cm
シリーズ名: 基礎数理講座 ; 5
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1 グラフとネットワーク 1
   1.1 基礎概念と用語 1
   1.2 グラフの連結性 10
   1.3 アルゴリズムと計算量 17
   1.4 グラフの探索 22
   1.5 オイラーの一筆書き 27
   1.6 最小木問題 29
   1.7 最短路問題 32
   演習問題 35
2 ネットワークフロー 37
   2.1 フローの定義と性質 37
   2.2 最大フロー問題 41
   2.3 最大マッチング問題 45
   2.4 最大フローのアルゴリズム 49
   2.5 層ネットワークによる最大フローアルゴリズム 50
   2.6 前フローを用いた最大フローアルゴリズム 56
   演習問題 63
3 最小カットと連結度 67
   3.1 メンガーの定理 67
   3.2 最小カットと連結度の計算 69
   3.3 辺連結度と点連結度の統合 72
   演習問題 73
4 グラフのカット構造 76
   4.1 ゴモリ・フー木 76
   4.2 極点集合 83
   4.3 カクタス表現 86
   演習問題 89
5 最大隣接順序と森分解 91
   5.1 連結度を保存する全域部分グラフ 91
   5.2 最大隣接順序 95
   5.3 最大隣接順序による森分解 99
   5.4 疎構造化 102
   5.5 疎構造化による連結度アルゴリズムの改良 107
   演習問題 108
6 無向グラフの最小カット 110
   6.1 ペンダント対 110
   6.2 最大隣接順序による最小カットアルゴリズム 113
   6.3 最小カットの諸アルゴリズムと実用上の工夫 116
   6.4 ペンダント対間の最大フロー 121
   演習問題 127
7 最小カットの力クタス表現 130
   7.1 カクタス表現の標準形 130
   7.2 カクタス表現の結合 136
   7.3 (s,t)-カクタス表現を構成するアルゴリズム 139
   7.4 全最小カットのカクタス表現を構成するアルゴリズム 147
   演習問題 156
8 極点集合とその応用 158
   8.1 フラット対と最小次数順序 158
   8.2 極点集合の計算 161
   8.3 最小κ-部分分割問題 164
   8.4 最小κ-カット問題に対する近似アルゴリズム 170
   演習問題 172
9 辺分離とその応用 173
   9.1 準備 173
   9.2 重み付き無向グラフにおける辺分離 176
   9.3 多重グラフにおける辺分離 183
   9.4 その他の辺分離 190
   9.5 辺分離の応用 195
   演習問題 200
10 デタッチメント 201
   10.1 デタッチメントの存在条件 201
   10.2 自己ループをもたない連結デタッチメント 207
   10.3 化学構造グラフの推定問題 214
   演習問題 224
11 辺連結度増加問題 225
   11.1 辺連結度を1増加するアルゴリズム 225
   11.2 辺連結度を目標値に増加するアルゴリズム 229
   演習問題 236
12 供給点配置問題 238
   12.1 無向グラフにおける辺連結度要求 239
   12.2 木ハイパーグラフとその性質 244
   12.3 有向グラフにおける辺連結度要求 250
   12.4 点連結度要求をもつ供給点配置問題 257
   12.5 有向グラフにおける単一被覆供給点配置問題 266
   演習問題 269
演習問題 : ヒントと略解 271
文献 296
記号リスト 301
索引 305
1 グラフとネットワーク 1
   1.1 基礎概念と用語 1
   1.2 グラフの連結性 10
3.

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太田快人 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2011.11  xvii, 597p ; 27cm
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Ⅰ 基礎関連
 1. 統計科学の基礎 2
   1.1 統計的決定理論[村田 昇] 2
   1.2 統計的仮説検定 6
   1.3 統計的推定 9
   1.4 統計的モデル選択[福水健次] 13
   1.5 確率微分方程式[佐藤彰洋] 18
 2. 機械学習 23
   2.1 統計的学習理論[津田宏治] 23
   2.2 EMアルゴリズム[川鍋一晃] 25
   2.3 グラフィカルモデル[池田思朗] 29
   2.4 確率伝搬法 33
   2.5 カーネル法[鹿島久嗣] 37
   2.6 サポートベクトルマシン[池田和司] 41
   2.7 モンテカルロ法[福島孝治] 44
   2.8 集団学習[金森敬文] 48
 3. 情報理論 53
   3.1 情報理論[井坂元彦] 53
   3.2 通信路符号化[澁谷智治] 57
   3.3 ネットワーク情報理論[葛岡成晃] 61
   3.4 量子情報理論[林 正人] 65
 4. アドバンストな話題 70
   4.1 情報幾何[池田和司] 70
   4.2 情報統計力学[三村和史] 73
   4.3 大偏差原理[村山立人] 78
   4.4 ランダム行列[中島伸一] 82
   4.5 極値統計と順序統計[田中利幸] 87
   4.6 複雑ネットワーク[増田直紀] 91
Ⅱ 信号処理関連
 1. 信号理論の基礎[飯國洋二] 96
   1.1 連続時間信号と離散時間信号 96
   1.2 フーリエ変換とz変換 99
   1.3 サンプリング定理 107
 2. 確率過程とスペクトル解析[大野修一] 109
   2.1 確率過程 109
   2.2 ノンパラメトリックスペクトル解析 113
   2.3 線形予測とパラメトリックスペクトル解析 118
 3. ディジタルフィルタとウェーブレット[田中聡久] 124
   3.1 ディジタルフィルタ設計 124
   3.2 マルチレート信号処理 129
   3.3 多重解像度解析とウェーブレット 133
 4. 統計的信号処理 139
   4.1 ウィーナーフィルタとカルマンフィルタ[大野修一] 139
   4.2 非線形最適フィルタ[上野玄太] 143
   4.3 適応フィルタの学習アルゴリズム-基本原理と性能解析[山田 功・高橋則行] 147
   4.4 主成分分析と独立成分分析[田中聡久] 156
   4.5 ブラインド信号処理[大野修一] 161
 5. 無線信号処理[林 和則] 166
   5.1 マルチチャンネル・アレイ信号処理 166
   5.2 通信のための信号処理(OFDM) 168
   5.3 MIMO通信信号処理 171
   5.4 センサーネットワーク 174
 6. 応用信号処理 177
   6.1 多次元信号処理と画像処理[棟安実治] 177
   6.2 信号圧縮(MPEG)[杉山昭彦] 180
   6.3 マルチメディア信号処理[藤吉正明] 185
Ⅲ 制御関連
 1. 線形システムモデル[鷹羽浄嗣] 192
   1.1 ラプラス変換 192
   1.2 伝達関数 194
   1.3 インパルス応答とステップ応答 195
   1.4 周波数応答 197
   1.5 状態方程式 198
   1.6 ビヘイビアアプローチ 202
 2. 安定理論[鷹羽浄嗣] 205
   2.1 リャプノフの安定性理論 205
   2.2 入出力安定性 209
   2.3 フィードバック系の安定性 212
 3. フィードバック制御系の設計[太田快人] 215
   3.1 直列補償 215
   3.2 内部モデル原理 220
   3.3 2自由度制御系 221
   3.4 むだ時間系制御 222
 4. 線形状態方程式[太田快人] 226
   4.1 可制御性と可観測性 226
   4.2 オブザーバ 228
   4.3 LQ/LQG制御 231
   4.4 幾何学的アプローチ 233
 5. 非線形制御[石川将人] 237
   5.1 非線形システムの安定性 237
   5.2 厳密な線形化 239
   5.3 非ホロノミックシステム 242
   5.4 非線形オブザーバ 243
   5.5 適応制御 245
   5.6 スライディングモード制御 247
   5.7 ゲインスケジューリング制御 249
 6. 最適制御[大塚敏之] 251
   6.1 動的計画法 251
   6.2 最小原理 253
   6.3 学習制御と繰返し制御 255
   6.4 モデル予測制御 257
 7. ロバスト制御[蛯原義雄] 259
   7.1 ロバスト制御 259
   7.2 不確かさの表現 264
   7.3 消散性 266
   7.4 サンプル値制御系 269
 8. ハイブリッド制御と拘束系の制御[東 俊一] 271
   8.1 ハイブリッドシステム 271
   8.2 離散事象システム 276
   8.3 拘束システム 279
 9. システム同定とモデル低次元化[田中秀幸] 283
   9.1 予測誤差法 283
   9.2 部分空間同定法 285
   9.3 非線形系の同定 288
   9.4 モデル低次元化 291
 10. システムバイオロジー[内田健康] 294
Ⅳ 待ち行列、応用確率論関連
 1. 待ち行列モデル[笠原正治] 298
   1.1 基本要素 298
   1.2 サービス規範 299
   1.3 ケンドール記号 300
 2. 出生死滅型[三好直人] 302
   2.1 離散時間型マルコフ連鎖 302
   2.2 連続時間型マルコフ連鎖 308
   2.3 ポアソン過程 314
   2.4 出生死滅型待ち行列 316
 3. セミマルコフ型[増山博之] 320
   3.1 再生理論 320
   3.2 M/G/1,M/G/1/K待ち行列 325
   3.3 GI/M/1,GI/M/1/K待ち行列 329
   3.4 BMAP/G/1待ち行列 333
   3.5 流体モデル 338
 4. 一般型[佐久間 大] 341
   4.1 GI/G/1待ち行列モデル 341
   4.2 保存則 344
 5. トラヒック理論[石崎文雄] 348
   5.1 評価量 348
   5.2 評価式 351
 6. 待ち行列網[山下英明] 355
   6.1 モデル 355
   6.2 積形式ネットワーク 360
   6.3 性能評価量計算アルゴリズム 364
 7. 離散事象確率過程 368
   7.1 確率空間[河西憲一] 368
   7.2 確率分布 369
   7.3 期待値とモーメント 372
   7.4 平均,分散,変動係数,共分散,自己相関関数[高橋敬隆] 374
   7.5 大数の強法則,大数の弱法則,中心極限定理 377
 8. 待ち行列解析の近似理論と漸近理論 382
   8.1 拡散モデル[高橋敬隆] 382
   8.2 ネットワーク算法[笠原正治] 387
   8.3 待ち行列モデルの漸近解析[佐久間 大] 391
Ⅴ ネットワーク関連
 1. 整数計画問題[根本俊男] 396
 2. 離散最適化問題 401
   2.1 巡回セールスマン問題[松井知己] 401
   2.2 集合被覆問題[柳浦睦憲] 402
   2.3 彩色問題[松井知己] 404
   2.4 ナップサック問題[今堀慎治] 405
   2.5 資源配分問題[加藤直樹] 407
   2.6 最適配置問題 408
   2.7 ビンパッキング問題[梅谷俊治] 409
   2.8 スケジューリング問題[軽野義行] 410
   2.9 マトロイド最適化[岩田 覚] 412
 3. ネットワーク理論[繁野麻衣子] 415
   3.1 最短路問題 415
   3.2 最大流問題 417
   3.3 最小木問題 420
   3.4 最小費用流問題 422
   3.5 マッチング問題 424
 4. アルゴリズムの設計手法 427
   4.1 分枝限定法[野々部宏司] 427
   4.2 動的計画法 430
   4.3 分割統治法[宮崎修一] 433
   4.4 乱択アルゴリズム 435
   4.5 近似アルゴリズム[福永拓郎] 436
   4.6 メタヒューリスティクス[柳浦睦憲] 439
   4.7 局所探索法 441
 5. グラフ[蓮沼 徹] 444
 6. グラフ探索[宇野裕之] 446
   6.1 グラフのデータ構造 446
   6.2 グラフの探索 447
 7. グラフ構造 [石井利昌] 450
   7.1 メンガーの定理 450
   7.2 ホールの定理 451
   7.3 連結成分と強連結成分 453
   7.4 ゴモリー-フー木 454
   7.5 カクタス表現 456
   7.6 極頂点部分集合 457
 8. 平面グラフ 459
   8.1 オイラーの公式[伊藤大雄] 459
   8.2 クラトフスキーの定理 460
   8.3 平面性の判定 461
   8.4 グラフ描画[三浦一之] 462
 9. 列挙アルゴリズム[宇野毅明] 464
 10. 探索とデータ構造[小野廣隆] 468
   10.1 集合操作 468
   10.2 ハッシュ 470
   10.3 全順序集合に対する操作 472
   10.4 整列 475
 11. 計算の複雑さ[小野廣隆] 479
   11.1 チューリング機械 479
   11.2 計算量(オーダー記法) 480
   11.3 クラスNPとNP完全性 481
 12. 論理関数[牧野和久] 484
   12.1 論理関数 484
   12.2 単調関数 486
   12.3 ホーン関数 487
   12.4 充足可能性問題 488
   12.5 論理関数の双対化 489
Ⅵ 数理計画関連
 1. 数理計画法[山下信雄] 492
 2. 凸解析[山川栄樹] 494
 3. 線形計画問題 499
   3.1 双対問題と感度分析 [茨木 智] 499
   3.2 シンプレックス法 501
   3.3 (線形計画の)内点法[吉瀬章子] 505
 4. 凸計画問題 509
   4.1 凸2次計画問題[吉瀬章子] 509
   4.2 半正定値計画問題[寒野善博] 511
   4.3 2次錐計画問題 515
 5. 不確実性下の最適化[武田朗子] 518
   5.1 確率計画問題 518
   5.2 ロバスト最適化 520
 6. ゲーム理論と意思決定 523
   6.1 ゲーム理論[西原 理] 523
   6.2 多目的最適化[乾口雅弘] 527
 7. 非線形計画問題[山川栄樹] 529
   7.1 最適性条件 529
   7.2 双対定理 533
 8. 制約なし最適化手法 538
   8.1 ニュートン法[山下信雄] 538
   8.2 準ニュートン法 539
   8.3 直接探索法 542
   8.4 共役勾配法[成島康史] 544
   8.5 微分不可能な方程式と最適化問題[山下信雄] 547
   8.6 大域的最適化[巽 啓司] 550
 9. 制約つき最適化手法 554
   9.1 ペナルティ法[檀 寛成] 554
   9.2 逐次2次計画法 556
   9.3 (NLPに対する)内点法 561
   9.4 半無限計画問題[林 俊介] 563
 10. 均衡問題[田地宏一] 567
   10.1 変分不等式 567
   10.2 相補性問題 569
   10.3 2レベル最適化問題とMPEC 573
 11. 金融工学[西原 理] 576
   11.1 ポートフォリオ選択モデル 576
   11.2 オプション価格づけ理論 579
索引 583
Ⅰ 基礎関連
 1. 統計科学の基礎 2
   1.1 統計的決定理論[村田 昇] 2
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