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1.

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福島雅夫著
出版情報: 東京 : 産業図書, 1980.11  5, 196p ; 22cm
シリーズ名: 講座・数理計画法 ; 4
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2.

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福島雅夫著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2001.4  iv, 249p ; 22cm
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3.

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図書
茨木俊秀, 福島雅夫著
出版情報: 東京 : 共立出版, 1993.7  ix, 218p ; 22cm
シリーズ名: 情報数学講座 ; 14
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4.

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福島雅夫著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2011.2  v, 203p ; 21cm
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5.

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山川栄樹, 福島雅夫著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2001.1  viii, 228p ; 22cm
シリーズ名: 経営科学のニューフロンティア / 伊理正夫 [ほか] 編 ; 1
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6.

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福島雅夫著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 1996.9  v, 193p ; 21cm
シリーズ名: システム制御情報ライブラリー / システム制御情報学会編 ; 15
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7.

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茨木俊秀, 福島雅夫著
出版情報: 東京 : 岩波書店, 1991.4  xiii, 480p ; 21cm
シリーズ名: 岩波コンピュータサイエンス
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8.

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東工大
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東工大
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電子情報通信学会編 ; 山下信雄, 福島雅夫著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2008.5  viii, 181p ; 26cm
シリーズ名: 電子情報通信レクチャーシリーズ / 電子情報通信学会編 ; C-4
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1. 数理計画法とは
   1.1 数理計画問題 2
   1.2 数理計画問題の分類 5
   1.3 数理計画問題の例 8
   談話室 よい定式化とは 18
   本章のまとめ 19
   理解度の確認 20
2. 数理計画法の基礎概念
   2.1 数学の準備 22
   2.2 問題に関する事柄 25
   2.3 解法に関する事柄 28
   談話室 反復法の部分問題 29
   談話室 大域的収束 30
   本章のまとめ 32
   理解度の確認 33
3. 凸計画問題
   3.1 凸計画問題とは 36
   3.2 凸集合 38
   3.3 凸関数 40
   談話室 凸計画問題への定式化 46
   本章のまとめ 47
   理解度の確認 48
4. 制約なし最小化問題に対する最適性の条件
   4.1 最適性の必要条件 50
   4.2 最適性の十分条件 52
   談話室 局所的最小値と増減表 54
   本章のまとめ 55
   理解度の確認 56
5. 制約付き最小化問題に対する最適性の条件
   5.1 制約付き最小化問題に対する最適性の1次の条件 58
   談話室 Kuhn-Tucker 条件 59
   談話室 ラグランジュの未定乗数法 61
   5.2 制約付き最小化問題に対する最適性の2次の条件 66
   本章のまとめ 68
   理解度の確認 68
6. 双対問題
   6.1 双対問題 70
   6.2 双対問題の性質 74
   談話室 ゲーム理論と双対問題 76
   6.3 双対問題の活用例 81
   本章のまとめ 85
   理解度の確認 85
7. 微分を使わない最適化手法
   7.1 黄金分割法 88
   談話室 黄金分割比 91
   7.2 単体法 93
   本章のまとめ 97
   理解度の確認 97
8. 直線探索法と信頼領域法
   8.1 直線探索法 100
   8.2 直線探索法の例 104
   談話室 共役勾配法 111
   8.3 信頼領域法 111
   本章のまとめ 118
   理解度の確認 118
9. 線形計画問題と単体法
   9.1 標準形 120
   9.2 実行可能集合と基底解 121
   9.3 単体法 126
   談話室 線形計画問題の解法の発展 129
   本章のまとめ 136
   理解度の確認 136
10. 分枝限定法
   10.1 0-1整数計画問題 138
   10.2 分枝限定法 139
   談話室 メタヒューリスティクス 145
   本章のまとめ 149
   理解度の確認 150
11. 内点法と逐次2次計画法
   11.1 凸2次計画問題に対する内点法 152
   談話室 非線形方程式のニュートン法 155
   11.2 逐次2次計画法 157
   本章のまとめ 163
   理解度の確認 164
付録 数学の記号と概念 165
参考文献 170
理解度の確認;解説 171
索引 180
1. 数理計画法とは
   1.1 数理計画問題 2
   1.2 数理計画問題の分類 5
9.

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東工大
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東工大
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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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