シラバス
| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 計算機シミュレーション２ | 2026 | 後期 | 木1 | 基幹理工学部／社会理工学部／先進理工学部／理工学部 | 堀込 泰三 | ホリコミ タイゾウ | 3年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SS-PH3-2C22
履修条件・関連科目等
Fortran、C、 Python等のプログラム言語を一つ習得していること。「計算機プログラミング」と「計算機シミュレーション１」の計算手法を身につけていること。
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語（その他の言語）
授業の概要
ニュートンの運動方程式やシュレディンガー方程式など、物理学の基本方程式に対しても、実際の問題では解析的解が得られない場合が多い。本授業では、数値計算を用いることでこれらの問題を扱い、現象の理解を深める。数値計算は理論・実験と並ぶ物理学の重要な手法であり、近年ではAIを用いた数値シミュレーションも発展している。本授業では、計算機を用いたシミュレーションの基礎を学び、実際にプログラムを作成・実行しながら理解を深める。
科目目的
各自が具体的な問題を設定し、数値計算を用いてその問題を解くことを通じて、物理学における計算機シミュレーションの考え方と手法を身につける。
到達目標
物理学の様々な分野で数値計算が利用されていることを改めて認識し、コンピュータを駆使した計算が実験・理論に並ぶ物理学の重要な手法となっていることを理解する。さらに、最新のAIによるシミュレーションなど科学技術計算の潮流を理解する。
授業計画と内容
（１）Pythonによる数値計算（科学計算用ライブラリ）
（２）数値計算結果の可視化
（３）ベクトル計算・数値計算環境
（４）古典力学とカオス・フラクタル
（５）流体シミュレーション
（６）量子力学（数値解法）
（７）統計力学（モンテカルロ法）
（８）相転移・セルオートマトン
（９）社会現象のシミュレーション（ネットワーク等）
（10）AI（深層学習）
（11）AI（大規模基盤モデルを含む）
（12）レポート発表
（13）レポート発表
（14）まとめ
授業時間外の学修の内容
その他
授業時間外の学修の内容（その他の内容等）
授業中に課した課題や発表の準備は、授業時間以外の時間にITセンター等を利用して進めておくこと。
授業時間外の学修に必要な時間数／週
・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。
成績評価の方法・基準
| 種別 | 割合（％） | 評価基準 |
|---|---|---|
| レポート | 100 | 講義で習ったプログラムを実行することができるか．10点 講義内容を理解して自身で同様のプログラムが書けるか．20点 講義内容を応用して自身で拡張したプログラムが書けるか．20点 複数の講義内容を組み合わせて，オリジナリティのあるプログラムが書けるか．30点 自身で書いたプログラムやシミュレーション結果について論理的に説明することができるか．20点 |
成績評価の方法・基準（備考）
各自が、計１２回ある課題のうち４つを選び、第１３回・第１４回の授業で発表する。さらに、各自が具体的に問題を設定し、本講義で習った数値計算を駆使して得た結果もあわせて同時に発表する．発表に用いた資料をレポートとして提出する。「４課題（５０点）＋発表と各自の課題（５０点）」で評価します。
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）
アクティブ・ラーニングの実施内容
実習、フィールドワーク
アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）
授業におけるICTの活用方法
実施しない
授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
テキスト：特に指定しない
参考文献：授業中に適宜紹介する
Webツール：Google Colaboratoryを利用する
その他特記事項
PCを持っていることが望ましい．
第13回、14回目の授業はオンライン授業を行います。その他12回の授業のうち、5回以内でオンライン授業やオンデマンド型授業を実施する場合があります。これら以外の授業回は面接授業を行います。