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目次はこんな感じです。

  • 第1章 序論
  • 　　動機と目的
  • 　　学生と実際に計算機に携わる人に対して
  • 　　講義をする先生方へ
  • 　　本書の構成 第2章 初歩的な基礎
  • 　　序論
  • 　　数学の基礎
  • 　　　　線形代数
  • 　　　　組合せ，数え上げ，グラフ理論
  • 　　　　ブール関数とブール式
  • 　　　　代数と数論
  • 　　　　確率論
  • 　　アルゴリズム論の基礎
  • 　　　　アルファベット，語，言語
  • 　　　　アルゴリズム問題
  • 　　　　計算量理論
  • 　　　　アルゴリズム設計技法 第3章 決定性アプローチ
  • 　　序論
  • 　　擬多項式時間アルゴリズム
  • 　　　　基本概念
  • 　　　　動的計画法とナップサック問題
  • 　　　　最大フロー問題とFord-Fulkerson法
  • 　　　　適用可能性の限界
  • 　　パラメータ化計算量
  • 　　　　基本概念
  • 　　　　パラメータ化計算量の適用可能性
  • 　　　　関連する話題
  • 　　分枝限定法
  • 　　　　基本概念
  • 　　　　MAX-SATとTSPに対する適用例
  • 　　　　 関連する話題
  • 　　指数時間の最悪計算量の低減
  • 　　　　基本概念
  • 　　　　計算量が 2n より小さい3SATの解法
  • 　　局所探索
  • 　　　　序論と基本概念
  • 　　　　近傍とKernighan-Linの深さ可変探索の例
  • 　　　　解の精度と計算量のトレードオフ
  • 　　線形計画法への緩和
  • 　　　　基本概念
  • 　　　　線形計画法による問題の記述
  • 　　　　シンプレックスアルゴリズム
  • 　　　　丸め，LP-双対法，プライマルデュアル法
  • 　　文献と関連する話題 第4章 近似アルゴリズム
  • 　　序論
  • 　　基礎
  • 　　　　近似アルゴリズムの概念
  • 　　　　最適化問題のクラス分け
  • 　　　　近似の安定性
  • 　　　　双対近似アルゴリズム
  • 　　アルゴリズムの設計
  • 　　　　序論
  • 　　　　被覆問題，貪欲法，線形計画法への緩和
  • 　　　　最大カット問題と局所探索
  • 　　　　ナップサック問題とPTAS
  • 　　　　巡回セールスマン問題と近似の安定性
  • 　　　　箱詰め問題，スケジューリング，双対近似アルゴリズム
  • 　　近似不可能性
  • 　　　　序論
  • 　　　　NP困難問題の帰着
  • 　　　　近似保存帰着
  • 　　　　確率的証明検査と近似不可能性
  • 　　文献と関連する話題 第5章 乱択アルゴリズム
  • 　　序論
  • 　　乱択アルゴリズムの分類と設計パラダイム
  • 　　　　基礎
  • 　　　　乱択アルゴリズムの分類
  • 　　　　乱択アルゴリズムの設計パラダイム
  • 　　乱択アルゴリズムの設計
  • 　　　　序論
  • 　　　　平方剰余---ランダムサンプリングとラスベガス法
  • 　　　　素数判定---豊富な証拠と片側誤りモンテカルロ法
  • 　　　　等価性判定---指紋法とモンテカルロ法
  • 　　　　MIN-CUT問題に対する乱択最適化アルゴリズム
  • 　　　　MAX-SAT問題とランダムサンプリング
  • 　　　　3SATと乱択多スタート局所探索
  • 　　デランダマイゼーション
  • 　　　　基本的なアイデア
  • 　　　　確率空間の縮小によるデランダマイゼーション
  • 　　　　確率空間の縮小とMAX-EkSAT
  • 　　　　条件付き期待値法によるデランダマイゼーション
  • 　　　　条件付き期待値法と充足可能性問題
  • 　　文献と関連する話題 第6章 ヒューリスティクス
  • 　　序論
  • 　　焼きなまし法
  • 　　　　基本概念
  • 　　　　理論と実験による考察
  • 　　　　乱択タブーサーチ
  • 　　遺伝アルゴリズム
  • 　　　　基本概念
  • 　　　　自由パラメータの調整
  • 　　文献と関連する話題 第7章 困難問題を解くためのガイド
  • 　　序論
  • 　　アルゴリズム的な仕事にとって代わるべきこと，コストに関して一言
  • 　　異なる概念と技法の融合
  • 　　異なるアプローチの比較
  • 　　並列化による高速化
  • 　　新しいテクノロジー
  • 　　　　序論
  • 　　　　DNA 計算
  • 　　　　量子計算
  • 　　基本的用語の辞書 参考文献
  • 訳者あとがき
  • 索 引
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レビュー

出版社/著者からの内容紹介


計算困難問題とは，解き方はわかっているが現在の計算機では計算に時間がかかり過ぎて解けないと思われている問題のことである．本書は，この計算困難問題に対するアルゴリズムの設計に焦点をしぼり，問題を攻略するための主要な可能性を系統的に説明し，結びつけ，かつ比較した教科書である．本書は，アーヘン工科大学で著者が行った講義をもとにして著されたものであり，「単純さ」や「わかりやすさ」を信条として，できる限り単純な数学だけを用い，豊富な題材について具体的に記述している．

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)


ホロムコヴィッチ,J.
Swiss Federal Institute of Technology,ETH Z¨urich,Department of Computer Science,ETH Zentrum, CAB F16,Universit¨atstrasse6,CH‐8092 Z¨urich.1958年、チェコスロヴァキアのブラティスラヴァに生まれる。1986年、Comenius大学でB.RovanとE.Tomanの指導を受け、博士号を取得。Comenius大学、RWTH Aachenなどで教授職を歴任し、現在、スイス連邦工科大学チューリッヒ校計算機科学科教授

和田 幸一
大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。名古屋工業大学大学院教授。工学博士。専門は計算機科学

増澤 利光
大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。大阪大学大学院情報科学研究科教授。工学博士。専門は分散アルゴリズム

元木 光雄
東京工業大学大学院情報理工学研究科数理・計算科学専攻博士後期課程修了。北陸先端科学技術大学院大学助手。博士(理学)。専門は計算量理論、アルゴリズム理論(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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