科目情報
科目名 技術科教育実践演習 -シミュレーション情報 
クラス − 
授業の概要 数理・自然・技術教育で用いる場面の多い確率統計的シミュレーションの応用的な側面について学ぶ。微積分の学修を前提とする。 
授業の到達目標 アンケートなどのデータ解析の際に、処理の妥当性と今後の予測を定量的に判断できる能力を身につける。 
授業計画
回 内容
1統計的な現象と確率空間。分散・共分散。 
2確率変数とその分布。ガウス(正規)分布。 
3ブラウン運動と拡散方程式。 
4ブラウン運動とランジュバン方程式。 
5ランダムウォークとガウス過程。 
6確率過程と経路積分。 
7プログラミング基礎(1) 基本構文 
8プログラミング基礎(2) クラス。メソッド。 
9プログラミング基礎(3) スレッドと並列処理。 
10数値計算法(1) 微分法。 
11数値計算法(2) 積分法。 
12数値シミュレーション演習(1) 自由粒子。 
13数値シミュレーション演習(2) 確率過程。 
14数値シミュレーション演習(3) 量子系。 
15まとめ 
 
テキスト・参考書 参考書
・グロッソ、パラビチニ 固体物理学(上)、(中)、(下) 吉岡書店
・Electrons and phonons, Ziman, Oxford classic text
・Real-Time Quantum Dynamics of Electron?Phonon Systems (Springer Theses)
・Green's Functions and Condensed Matter (Dover Books on Physics)
・統計物理学 今田 丸善株式会社
・世界標準MIT教科書アルゴリズムイントロダクション 第3版[総合版]、近代科学社、コルメンら著、浅野ら訳 
自学自習についての情報 数学から遠ざかっている場合は上記参考書などで、復習しておくことが望ましい。 
授業の形式 講義とゼミ形式の併用。プログラミング演習を含む。 
アクティブラーニングに関する情報 最終課題について討論を行なう。 
評価の方法(評価の配点比率と評価の要点) 授業への参加ととりくみ(50%),最終課題(50%)。 
その他(授業アンケートへのコメント含む) プログラミング演習の課題を多めにとる。 
担当講師についての情報(実務経験)