工学というより、コンピュータや数学の方が強く感じ、とてもこんがらがりましたが、
TSPの解等はとても興味があります。アルゴリズムやP、NPの内容はもう少しわかりやすく、
例なんかふまえるともっとよくわかると思います。

今日の講義では，迷路の例を使って説明しました．

Polynominalあたりがちと難しかった。
具体的なアルゴリズムの例を知りたかった。
ちゃんと勉強をしようと思った。

確かにアルゴリズムの具体的な例は紹介できませんでしたが，
興味があれば，是非埼玉大学工学部情報システム工学科に来てください．

難しい単語が少し多かった。
お金もうけにつながりますか??
PとNPの関係がすごく難しかった。

例えば，どういう単語が難しかったでしょうか．
途中や終わった後に質問してもらえれば良かったと思います．
御金儲けが出来るかどうか，それは実は難しいですね．

今日の講義で、情報工学にかなり興味がわいた。
コンピュータはよく分かんないけど、できるようになりたいと思った。
株にも少し関係があるとは…

興味を持っていただけたようで，とても良かったと思います．
是非，埼玉大学工学部情報システム工学科に来てください．

声が聞きとりやすく、分かりやすかったです。
アルゴリズムなど難しいことばかりだったけれど、とても興味がわきました。
分かりやすい例などをあげてくださったので、よく分かりました。
とてもおもしろい授業だったと思います。

面白いと思ってくださったのは良かったです．
是非，埼玉大学工学部情報システム工学科に来てください．

半分過ぎたあたりから普通にあきました。

それでずっと寝ていたのかな？

難しく、さっぱりわからなかった。が
数学と工学のむすびつきが新鮮だった。

数学は，どの分野でもとても重要ですね．
むしろコンピュータなんかどうでもいいくらいです．
数学が出来れば，プログラムは出来ます．

「最適化って大変なんだな」って感じた。
少々難しかったけど、中々興味深い内容だった。
観光や遊園地などの回る順番を考えるのにコンピューターではとてつもない時間がかかるのに、
数分で順番を決めてしまう、僕たちのフィーリングはすごいなぁと思った。
講義中に少し計算してくれたら面白かったのに。
先生はきっと関西出身ですね!(話し方が)

確かに，最適化は難しいです．
フィーリングで決めてしまうのは，最適にならないことが多いので，
注意しましょう．
ちなみに僕は京都生まれです．

TSPが難しかったが、おもしろかった。
数式が効率よく表せるものだと知った。
情報のことを少し知った感じだった。

今日ご紹介できたのは，ほんの一部でした．
もし興味があるようでしたら，是非，
埼玉大学工学部情報システム工学科に！

TSPの計算はとても大変ということが分かりました。
数学は、とても大切だと思いました。
TSPの例がおもしろかったです。
情報工学でどういうことをやるのか分かって良かったです。

確かにTSPの最適解を求めるのは簡単ではありません．
そして，数学がとても重要です．
最も重要なことは，数学が大切になるのは， 情報工学を含めいろいろな分野においてである，ということですね．

ちょっと難しかったけど、興味を持つことができる内容でした。
もっと基礎をかため、わかるようにしていきたいです。目指すは100万$! Σd(^_^)
コンピュータも今よりももっと使いこなして、いつかプログラムを組んでみたいです。
今日はありがとうございました。m(_ _)m

難しかったかも知れませんね．
時間もなかったこともありますが．
是非目指してください．

本日の模擬講義に受講して感じたのは手間をどれだけ抑え、
かつ信ぴょう性の高いTSPのアルゴリズムを導きだすかというのが非常に大変だということ。
やはり高校で学習する事も重要なのだな、と思う。
其処から広がる世界は興味のある人の特権だと思うので、とても有意義でした。
どうもありがとうございました。

高校で学習することはとても大事ですよ．
将来，何になるにしても，高校で学んだこと，大学の1,2年で学ぶことは，
その後の一生を決めるに等しいくらいです．

一見難しそうな話でしたが、「組み合わせ」など、高校で使う知識もあり、
特に「TSP」に関しては、とても興味をひかれました。
「コンピューター」というだけで、どんな莫大な計算も、
わずかな時間で計算できると思っていたのですが、決してそんな事はないと知り、驚きました。
難しい話でも、例えや、関連した話など、とても分かりやすく説明していただき、
とてもためになりました。今日はありがとうございました。

コンピュータなんて，実は大したことはできません．
それに比べたら，人間の脳は素晴らしいのです．
コンピュータを使いこなすのも，
TSPの解法を考えるのも，みんな，人間の脳です．

NPが実在すれば、TSPの解を簡単に発見できる?
TSPという問題が有るのを初めて知った。最適巡回路が求まるととても便利だと思った。
大学では難しいことをやるのだと実感した。

「NPが実在」というのはちょっと違います．
「NP=P」ということが言えると…，ということですね．

正直授業内容はちょっと難しかったけど、大学の授業の雰囲気がわかって良かった。
まったく知らないことだったので、新しく知れてよかったです。

雰囲気を分かってもらって良かったですね．
せっかくなので，埼玉大学工学部情報システム工学科へ！

情報システムは生活にかかせない重要なものだと新ためて(改めて)思った。
後半の離散最適化とかはおもしろかったし、最適解はサイトを見てみようと思った。
アルゴリズムは深い…
後半はおもしろかったが前半の大学の説明はおもしろさがなかったから少し加えた方が。




池口さんの服個性的ですね。

前半の話は，そんなにつまらなかったですかね．

・決定性、非決定性についてがよく分からなかった。
・TSPを使うと、効率的な計画をたてられると分かり、ちょっと方法を知りたくなった。
・なんか複雑な式を解くのに、
　その計算の方法が違うだけで計算にかかる時間や計算量がかなり増減するものだと分かった。
・正直ビビった。

ビビる必要は全く無いので，是非，
埼玉大学工学部情報システム工学科へ来てください．