| 開講学期／Course Start | 2026年度／Academic Year 後期／Second |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 金/Fri 5 , 金/Fri 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科物理物質システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Physics and Materials Sciences |
| 対象学年／Year | 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 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 | 量子物質科学A（後半８週）／Quantum Materials Science A |
| 単位数／Number of Credits | 1 |
| 担当教員名／Lecturer | 小野 頌太 (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 | J4089 |
| 連絡先／Contact |
小野 頌太(居室：K702 メール：shotaono@muroran-it.ac.jp ) |
| オフィスアワー／Office hours | 小野 頌太(いつでもどうぞ。) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2026/08/10 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
科学技術計算は、自然現象を詳細に理解し精密に予測するための必要不可欠な道具である。Pythonは代表的なプログラミング言語であり、NumpyやScipyなどのライブラリが充実しているため、科学技術計算が比較的容易に実行できる。また、Matplotlibを用いることで計算結果を視覚的に分かりやすく可視化することができる。本授業では、数値計算の基礎を理解するとともに、物理学や数学に関連する問題を対象として各自でプログラムを作成し、計算結果を解析する力を身につけることで、自然科学分野に応用可能な「科学技術計算力」を養うことを目的とする。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1. 数値計算の基礎を理解している。（理解力、論理力） 2. マニュアルを読み、Numpy・Scipy・Matplotlibなどのライブラリを使用できる。（理解力、論理力） 3. 与えられた問題を解くためのプログラムを作成できる。（論理力、計算力） 4. 計算結果を解析するための工夫ができる。（理解力、論理力、計算力） |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数：2時限 × 8回 = 12時間 1. ガイダンス、Pythonの基礎1 2. Pythonの基礎2 3. 数値積分1 4. 数値積分2 5. 常微分方程式1 6. 常微分方程式2 7. まとめと課題1 8. まとめと課題2 毎回、教科書の該当部分を予習・復習すること。 各回の学習時間の目安は、事前・事後合わせて4時間必要です。 |
| 教科書 ／Required Text |
野本拓也・是常隆・有田亮太郎「実践計算物理学」共立出版(ISBN:9784320035768) |
| 参考書等 ／Required Materials |
大槻純也「Pythonによる計算物理」森北出版(ISBN:9784627170810) |
| 教科書・参考書に関する備考 |
これまでプログラム実習を担当してきた際には教科書を自作していた。近年、計算物理に関して内容・構成ともに充実した書籍が刊行されている[1,2]。そこで本講義では、内容や難易度を鑑み、[1]を教科書として採用することとした。 [1] 野本拓也・是常隆・有田亮太郎「実践計算物理学」共立出版 2023年1月 数値積分から最適化問題まで幅広い数値計算手法を扱っている。例題形式で構成されているため、自習しやすい。 [2] 大槻純也「Pythonによる計算物理」森北出版 2023年9月 物理の方程式を数値的に解くことに重点を置き、Pythonの各機能やプログラムの各行に詳細な解説がなされている。参考書として有用である。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
・各到達目標に関して、レポートによってその達成度を評価する。 ・100点満点中60点以上が合格点である。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
=============== ・講義中に実習を行いますので、各自のPCで「Pythonを使用できる」あるいは「Google Colabを使用できる」環境が必要です。 =============== ・各回の授業は過去の授業内容を踏まえ進行するので、毎回の内容をよく復習すること。 ・各回の授業で演習問題を出題するので、各自で取り組むこと。 ・授業中やオフィスアワーでの質問は大歓迎。 ・授業の変更や緊急時の連絡は授業中または掲示板で通知する。 ・不合格者は再履修とする。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
「教科書・参考書に関する備考」参照 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
・「物理数学」「物理数学演習」「力学B」「統計力学」「量子力学A, B」 |
| 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） |
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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） |
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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） |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |