- 開講元
- 物理学コース
- 担当教員名
- 三宅 隆
- 授業形態
- 講義 (ライブ型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 集中講義等
- クラス
- -
- 科目コード
- PHY.P587
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2022年度
- 開講クォーター
- 2Q
- シラバス更新日
- 2022年3月16日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
第一原理計算が物質・材料研究の重要な手段として広く普及している。本講義では、その基礎理論を学ぶとともに、磁性材料などを例にとり、物性を電子論に基づき理解する。第一原理計算等を利用したマテリアルズ・インフォマティクスも解説する。
本講義を通して、現実の物質の物性を理解し、予測する方法を学ぶ。
到達目標
物質を定量的に記述する手法を学び、永久磁石等の典型的な物質の電子状態を説明できるようになること。
キーワード
計算物理、機械学習、電子相関、磁性
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
授業の進め方
講義によって解説する。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 第一原理計算 | 密度汎関数理論の理解 |
| 第2回 | 物質のバンド構造 | 代表的な物質の電子構造の理解 |
| 第3回 | 相関物質の電子状態 | 第一原理有効模型の導出と応用 |
| 第4回 | 永久磁石 | 希土類磁石の電子論 |
| 第5回 | 計算物質設計 | 結晶構造予測、ハイスループット計算による物質探索 |
| 第6回 | 機械学習 | 回帰、分類、クラスタリング等の基本的なAI技術の習得 |
| 第7回 | マテリアルズ・インフォマティクス | データ駆動型物質・材料研究の先端事例 |
教科書
特になし
参考書、講義資料等
講義中に配布する。
成績評価の基準及び方法
レポートによる。
関連する科目
- PHY.C340 ： 基礎固体物理学
- PHY.C341 ： 物性物理学I
- PHY.C342 ： 物性物理学II
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
基礎的な固体物理学の知識を前提とする。
