| 開講学期／Course Start | 2022年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 3 , 月/Mon 4 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 生産システム工学系専攻先進マテリアル工学コース |
| 対象学年／Year | 1年 , 2年 |
| 授業科目区分／Category | 博士前期課程 大学院自専攻科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | マテリアル統計熱力学 |
| 単位数／Number of Credits | 1 |
| 担当教員名／Lecturer | 澤口 直哉 (システム理化学科物理物質システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | MQ245 |
| 連絡先／Contact | 澤口 直哉(Y607 / 0143-46-5673 / nasawa(at mark)mmm.muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 澤口 直哉(月曜日 8:45-10:15, 14:35-16:05 (後期)) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2022/03/03 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
統計熱力学は巨視的な熱力学と原子や分子の集団の性質を結びつける学問である。統計熱力学の概念や基本的知識を習得することにより、材料科学で扱うデータの分散やゆらぎの根源を理解することを本講義の目的とする。 Statistical thermodynamics connects the dynamics of atoms or molecules through the nature of ensemble of them to macroscopic thermodynamics. The purpose of this lecture is understanding the source of dispersion and fluctuation involved in material science properties by obtaining the fundamental knowledge and the concept of statistical thermodynamics. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
１） 原子や分子の運動と巨視的な熱力学量の関係を説明できる。 ２） 統計熱力学の基本的概念を理解している。 ３） 量子統計学の基本を理解している。 1) Be able to explain the relationship between atomic and molecular motion and macroscopic thermodynamic quantity. 2) Understanding of the basic concept of statistical thermodynamics. 3) Understanding of the fundamentals of quantum statistics. |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数(実時間)： 12 時間 1 週目 ガイダンス、概要 2 週目 統計熱力学の基礎（位相空間、他） 3 週目 アンサンブル 4 週目 気体分子の速度分布 5 週目 温度、圧力 6 週目 量子統計1 7 週目 量子統計2 8 週目 総括 COVID-19への対応の影響を受け、計画を変更することがあり得ます。 そのような場合は事前に通知します。 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて４時間必要です． Total hours 12 hrs. 1st week: Guidance & Introduction 2nd week: Basic of statistical thermodynamics 3rd week: Ensembles 4th week: Velocity distribution of molecules 5th week: Temperature, pressure 6th and 7th week: Quantum statistical mechanics 8th week: Summary The plan may change due to the COVID-19 response. In such cases, I'll notify you in advance. For each 90 minute class, students are expected to undertake an additional 4 hours of self study. |
| 参考書等 ／Required Materials |
統計力学 土井正男著 朝倉書店 2006(ISBN:4254137427)
統計力学 久保亮五著 共立出版 2003(ISBN:4320034236) ゼロからの熱力学と統計力学 和達三樹, 十河清, 出口哲生著 岩波書店 2005(ISBN:4000067001) なるほど統計力学 村上雅人著 海鳴社 2017(ISBN:4875253297) |
| 教科書・参考書に関する備考 |
資料を配付する。 In this lecture, distributed materials are used. |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
開講中に提示する課題をレポートとして提出すること。それを採点して成績とする。 COVID-19への対応の影響を受け、計画を変更することがあり得ます。 そのような場合は事前に通知します。 Submit a report on the issues presented during the course. The grade is determined by scoring the report. The plan may change due to the COVID-19 response.In such cases, I'll notify you in advance. |
| 履修上の注意 ／Notices |
・授業の予定変更や緊急の連絡は授業中に通知するかまたはmoodleを用いて通知する。 ・研究活動等を理由に欠席する場合は、事前あるいは事後に担当者へ連絡すること。 上記を除き出席が75%に満たない場合は不合格とする。 ・不合格になった後に単位所得を希望する場合は再履修すること。 ・Class schedule changes and urgent communications will be notified during class or using moodle. ・If you are absent due to research activities, etc., please contact us before or after the fact. Except for the above, if attendance is less than 75%, your grade will be rejected. ・If you who fail this lecture wish to earn credits, you must retake it. |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
計算マテリアル科学を履修する場合は本科目を先に履修することが望ましい。 In taking mathematical materials science, it is desirable to take this subject first. |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
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| 関連科目 ／Related course |
計算マテリアル科学 Computational Materials Science |
| 備考 ／Notes |
・講義は日本語で行う。 ・Lecture in Japanese. |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
なし Noithing |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
なし Nothing |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
なし Nothing |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |