シラバス情報
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教員名 ： 鷲津 仁志
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授業科目名
工学シミュレーション特論 _ﾒﾃﾞｨｱ併用
(英語名)
工学シミュレーション特論 _ﾒﾃﾞｨｱ併用
科目区分
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コース応用科目（計算科学コース）
対象学生
情報科学研究科
学年
1年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
KIIMD5MCA1
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度後期
(Fall semester)
担当教員
鷲津 仁志、芝 隼人
所属
情報科学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
目標9
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
授業後30分・教員居室
連絡先
鷲津 washizu@gsis.u-hyogo.ac.jp
芝 shiba@gsis.u-hyogo.ac.jp 対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
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研究科DP
2◎／1〇
全学DP
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教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】
本講義は、材料科学分野におけるシミュレーションについて学ぶ。物質のシミュレーションのための基本的な方法を網羅的に解説し、シミュレーションの全体像を把握することを目的とする。材料シミュレーションにおける各分野の具体的な手法および活用方法について全体を俯瞰し、各研究分野における専門研究についての解説を行う。 【到達目標】 研究や解析の必要に応じて、各種の計算手法を選び、適用・実行することができることを目標とする。 授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画
【講義内容】
（鷲津仁志/8回） 材料科学の基礎、理論解析における課題について概観した後、材料シミュレーションの代表的なアルゴリズムとして分子動力学法、モンテカルロ法、量子化学計算及び連続体のシミュレーション手法について、最新の知見を交えて解説する。 （芝 隼人/7回） 前半のシミュレーション手法を補完するために、近年機械学習の手法が盛んに用いられるようになってきた。後半では、機械学習の手法がどのように分子シミュレーションに用いられているかを、いくつかのトピックを取り上げて講義する。 【授業計画】 1.ガイダンス、運動方程式と時間積分 2.分子動力学1：力学系と正準運動方程式 3.分子動力学2：温度一定のアルゴリズム 4.モンテカルロ法の基礎とメトロポリス法 5. 量子力学1：分子軌道法 6.量子力学2: 密度汎関数法 7.計算力学1：支配方程式の離散化 8.計算力学2：連続体計算の類型化 9. 機械学習と深層学習 ー 基本事項の学習 10. グラフニューラルネットワーク１ー 畳み込みとメッセージパッシング 11. グラフニューラルネットワーク２ ー 注意機構、データ構造の対称性の利用 12. 機械学習分子動力学1 — 量子力学精度の力場の学習 13. 機械学習分子動力学2 — 実例によるチュートリアル 14. 生成モデル ー VAE、拡散モデル、フローモデル 15. 生成モデルとシミュレーション科学 ※パソコンの利用：毎回使用予定 <<生成AIの利用について>> ・レポート、小論文、学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。 教科書
担当教員から別途通知する。 参考文献
担当教員から適宜案内する。 事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
講義内容の予習および復習（30時間）
レポート作成（30時間） アクティブ・ラーニングの内容
講義中の演習は個人で行うが、分からないところは、教員に質問したり、学生同士で教えあったりすることを推奨して、コミュニケーション能力を養う。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】 材料シミュレーション分野の研究について、その考え方、技術、方法論などについての知識をベースに、計算科学とその応用に関する教養と素養 を身に付けた者については、講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能、思考力、判断力、表現力等)の到達度に基づき、 S(90点以上), A(80点以上), B(70点以上), C(60点以上)による成績評価のうえ、単位を付与する。 【成績評価の方法】 小テストまたはレポートを基準として、受講態度(積極的な質問等)を含めて総合的に評価する。 課題・試験結果の開示方法
講義中に出した課題の解説は、講義中に行う。
レポートについては、教員室等で質問に応じる。 履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない。
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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