| 科目名 |
データ管理I |
| クラス |
− |
| 授業の概要 |
計算機シミュレーションは、科学の方法の一大分野となっている。その中で統計力学的方法は、気体などの多粒子から脳の記憶モデルまで複雑な系を取り扱う。本授業では方法論から学び、後半応用例を挙げる。 |
| 授業の到達目標 |
統計的方法を理解し、具体的なモデルで問題を解くことができるような思考力を養う。 |
| 授業計画 |
| 回 |
内容 |
| 1 | 確率過程とランダムな運動 |
| 2 | ランダムな運動の統計的取り扱い |
| 3 | 統計力学の導入（１）分配関数 |
| 4 | 統計力学の導入（２）熱力学関数 |
| 5 | 応用（１）気体の速度分布 |
| 6 | 応用（２）気体の圧力 |
| 7 | 応用（３）物質の三態と相転移 |
| 8 | 情報との関わり（１）画像処理のモデル |
| 9 | 情報との関わり（２）隣り合ったビットどうしの結合の大きさが画像全体に及ぼす影響 |
| 10 | 情報との関わり（３）局所的な構造から全体を概観する方法。繰り込みとスケーリング。 |
| 11 | シミュレーション法（１） モンテカルロ法 |
| 12 | シミュレーション法（２） カオスの問題 |
| 13 | シミュレーション法（３） 神経回路と学習モデル |
| 14 | 演習（１） |
| 15 | 演習（２） |
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| テキスト・参考書及び自学自習についての情報 |
教科書はなし。
参考書は、熱統計力学の考え方 砂川重信 岩波書店 |
| 授業の形式 |
講義と一部演習 |
| 評価の方法（評価の配点比率と評価の要点） |
試験 50%。演習 50% |
| 本授業に関する情報 |
特記事項無し |
| その他 |
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