| 開講学期／Course Start | 2026年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 木/Thu 1 , 木/Thu 2 |
| 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B／Physico-Informatics Ｂ |
| 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 | MR232 |
| 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 | 2026/03/04 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
本講義では、共創情報学コースが推進する「専門×情報を身につけた高度専門人材の育成」を目標に掲げ、第一原理計算の基礎と応用を学ぶ。 量子力学の基礎方程式に基づき物質の性質を予測する第一原理計算は、物性物理学や物質材料科学における標準ツールとなっている。近年では、スパコンなどの計算機性能の向上に伴い、これまで計算の実行が困難であった系も対象となり、物質探索や材料開発の対象範囲が大きく広がっている。さらに、機械学習を活用して高効率で高精度な物質探索を実現する、マテリアルズ・インフォマティクスの研究も急速に発展している。 以上の背景を踏まえ、本講義では、第一原理計算の基礎を理解するとともに、現実物質へ応用するための計算手法を体系的に学ぶ。具体的には、密度汎関数理論を中心に、その理論的枠組みと数値計算手法の両面を学習する。本講義を通して、第一原理計算をブラックボックスとして使用するのではなく、背後にある物理と数学を理解し、目的に応じて適切に活用できる能力の習得を目指す。 This course aims to train students who have both expertise in physics and skills in information science, as promoted by the Co-Creation Informatics Course. Students will learn the fundamentals and applications of first-principles calculations. First-principles calculations, which predict materials properties based on the fundamental equations of quantum mechanics, are standard tools in condensed matter physics and materials science. With recent advances in computer performance and supercomputers, these methods can now be applied to a wide range of materials than before. In addition, materials informatics using machine learning has rapidly developed, enabling efficient and accurate materials exploration. In this course, students will study the theoretical framework and numerical methods of first-principles calculations, focusing mainly on density functional theory (DFT). The goal is not to use computational tools as black boxes, but to understand the underlying physics and mathematics and to apply them appropriately to realistic systems. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1. 密度汎関数理論の基本的な考え方を理解し、説明できる。 2. コーン・シャム方程式の導出と、その数値的解法の概要を説明できる。 3. 最適化アルゴリズムや機械学習の手法を説明できる。 4. 第一原理計算プログラムを用いて、対象となる物質の物性を計算・評価できる。 By the end of this course, students will be able to: 1. Explain the basic concepts of DFT. 2. Derive the Kohn-Sham equations and outline their numerical methods. 3. Explain the basic ideas of optimization algorithms and machine learning methods. 4. Use first-principles calculation software to compute and evaluate material properties. |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数：2時限 × 8回 = 12時間 1. 第一原理計算と物質材料開発 2. 密度汎関数理論の基礎 3. コーン・シャム方程式 4. 擬ポテンシャル、交換相関エネルギー 5. 最適化と機械学習1 6. 最適化と機械学習2 7. 第一原理計算プログラムQuantum ESPRESSOを用いた演習1 8. 第一原理計算プログラムQuantum ESPRESSOを用いた演習2 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。 Lectures of 12 hours in total 1. Introduction to first-principles calculations and materials design 2. Fundamentals of DFT 3. Kohn-Sham equations 4. Pseudopotentials and exchange-correlation energy 5. Optimization algorithm and machine learning methods 1 6. Optimization algorithm and machine learning methods 2 7. Hands-on exercises1 using Quantum ESPRESSO 8. Hands-on exercises2 using Quantum ESPRESSO To satisfy the goals of this lecture, it is necessary to spend about 4 hours for each class. |
| 教科書・参考書に関する備考 |
講義ノートを配布する。 Lecture notes will be provided. |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
レポートで評価し、60点以上を合格とする。 The score is evaluated by the report submitted. A passing grade is a score of 60 or higher. |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学部科目と大学院博士前期課程科目の対応表」参照 See the Student Handbook: "Correspondence Table between Undergraduate and Master's Program Courses" |
| 関連科目 ／Related course |
物理x情報演習A Physico-Informatics A |
| 備考 ／Notes |
講義は日本語および英語で行う。 This exercise will be conducted in Japanese and English. |