科目情報
科目名 計算機シミュレーション 
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
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) 
 
テキスト・参考書 教科書
・バークレー物理学コース 復刻版 統計物理 丸善
参考書
・熱統計力学の考え方 物理の考え方シリーズ 砂川重信 岩波書店
・統計力学I 田崎晴明 倍風館
・統計力学II 田崎晴明 倍風館
・キッテル熱物理学 丸善 
自学自習についての情報  
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%。演習のでき 50% 
その他 特記事項なし