科目ナンバー

SE-PH3-2C20

履修条件・関連科目等

Fortran，C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」の計算手法を身に着けていること．

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にしてもシュレディンガー方程式にしても，実際の物理の問題に登場する方程式で解析的な解が得られる場合は極めて稀である．その場合はこれらの方程式の解を数値計算により得て，それを基に現象の本質を理解することが有用となる．さらに巧妙な数値計算や計算機実験により初めて明らかにされた問題も少なくない．近年では，AIを用いた物理シミュレーションもある．本講義では実際の物理に登場する数値計算やAIについて，技術的な側面にも注意しながら最新の話題と簡単なデモを交えて解説する．各授業の終わりには，簡単なレポート課題を出す．興味のある課題を４つ選び，第13回・最終回の授業で発表してもらう．さらに，各自が具体的に問題を設定し，数値計算を駆使して得た結果もあわせて発表し，お互いに議論する機会を設けたい．実際に，手を動かすことで数値計算のコツを身につける．

科目目的

各自が具体的に問題を設定し，数値計算を駆使して問題の解を得ることを通して，物理学の一つの手法としての「計算物理」を体験する．

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）プログラミング時間を短縮するPython （科学計算用ライブラリ）
（２）可視化 （グラフ描写Plotly）
（３）ベクトル計算，並列計算，GPU計算とその環境など
（４）古典力学系とカオス，フラクタル
（５）流体力学シミュレーション（２次元定常流）
（６）量子力学（シュレディンガー方程式の数値解法）
（７）統計力学（統計平均とモンテカルロ法）
（８）統計力学（２次元イジング模型の相転移，セルオートマトン）
（９）社会現象シミュレーション（複雑ネットワークとサーチエンジンGoogle）
（１０）AI（教師あり機械学習）
（１１）AI（ディープラーニング）
（１２）AI（基盤モデル）
（１３）レポート発表（Webexでのオンライン発表）
（１４）レポート発表（Webexでのオンライン発表），最終レポート提出，授業の総括

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

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WebeXを用いた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。

参考URL

http://research.nii.ac.jp/~mizuno/