| 開講学期／Course Start | 2023年度／Academic Year 前期／First |
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| 開講曜限／Class period | 月/Mon 5 , 月/Mon 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | |
| 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 | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 物理×情報特論Ａ／Physico-Informatics Ａ |
| 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 | MR231 |
| 連絡先／Contact | 澤口 直哉(Y607 / 0143-46-5673 / nasawa(at mark)muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours | 澤口 直哉(月曜日 16:15-17:45, 金曜日 8:45-10:15 (後期)) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2023/02/16 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
シミュレーションが科学の研究手法に加わって久しい。物質・材料の研究分野ではこの手法は今やマテリアルインフォマティクスと称すより拡張された体系へと発展している。本講では物質・材料科学に適用されるシミュレーションの１つである分子動力学法を取り上げてその基礎方程式や関連技術を解説する。この講義の目的はシミュレーションで重要なことを理解し、分子動力学法や他のシミュレーション手法を用いた文献について、その質を見定められる力をつけてもらうことである。 Computer simulation has long since joined the scientific research methods. In the field of materials research, this approach has now evolved into a more extended system called materials informatics. This lecture will focus on molecular dynamics, one of the computer simulations applied to materials science. In the lecture, the fundamental equations and related techniques of molecular dynamics simulation will be explained. The objective of this lecture is to help students understand what is important in simulation and to be able to judge the quality of the literature where molecular dynamics and other simulation techniques are applied. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1) 分子動力学法の原理を理解している。 2) 分子動力学法を用いた研究事例を理解できる。 3) シミュレーションを用いた研究論文を評価できる。 1) To be able to understand the principles of molecular dynamics. 2) To be able to understand research cases using molecular dynamics. 3) To be able to evaluate research papers using simulations. |
| 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、導入 2 週目 原子間相互作用力 3 週目 分子動力学法 4 週目 モンテカルロ法 5 週目 量子化学計算 6-8 週目 履修生による課題発表 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: Interatomic potential force models 3rd week: Molecular dynamics simulation 4th week: Monte Carlo simulation 5th week: Quantum chemistry 6th to 8th week: Presentation by the course members 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. |
| 教科書・参考書に関する備考 |
資料を配付する。 In this lecture, use printed materials. |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
履修生は計算科学の手法を取り入れた研究報告（論文）を１報以上取り上げ、その要約を報告会で発表すること。発表内容と提出資料を評価し、100点満点の60点以上を合格とする。 不合格になった場合は再履修が必要である。 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。 Students must take up at least one research paper that incorporates computational science methods and present a summary of the report at a debriefing session. If you fail the course, you must take the course again. The content of the presentation and submitted materials will be evaluated, and a score of 60 or more out of 100 points will be considered acceptable. 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 |
1) 授業の予定変更や緊急の連絡などは授業中に通知するか、Moodleを用いて通知する。 2) 研究活動が理由でやむなく欠席する場合は、極力事前に担当者へ連絡すること。 3) 報告会での発表は単位取得の条件の一つである。 1) If there is a change in class schedule or an emergency, we will notify you in class or via Moodle. 2) If you have to be absent due to research activities, please contact the person in charge as far in advance as possible. 3) Presentation at the debriefing session is one of the requirements for receiving credits. |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
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| 関連科目 ／Related course |
物理×情報特論B Physico-Informatics B |
| 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） |
調査、報告 Research and presentation |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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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 |
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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 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |