シラバス情報

授業科目名
計算材料学
(英語名)
Computational materials
科目区分
専門教育科目
-
対象学生
工学部
学年
3年
ナンバリングコード
HETBK3MCA1
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年度前期
担当教員
乾 徳夫
所属
工学研究科(材料・放射光)
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標7/目標9
オフィスアワー・場所
金曜・6404室
連絡先
inui@eng.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
3◎/4〇
研究科DP
全学DP
教職課程の学修目標
目標1:磨き続ける力

講義目的・到達目標
材料に関する問題の多くは解析的に解くことが困難で数値計算が必要である.本講義の目的は.第一に材料力学,熱力学,流体力学の分野の基礎方程式を解くため数値解析法を説明できるようことである.第二に材料の諸問題にたいして計算アルゴリズムを考案し,Pythonによるプログラミングにより材料の諸特性を解析できることである.

授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:Pythonを用いた数値解析
キーワード:数値解析,Python,データサイエンス
講義内容・授業計画
材料の解析に必要な数値解析の基礎とPythonを用いたプログラミングについて講義する.

授業計画

1. 数値解析の基礎(数値誤差), プログラム言語pythonの基礎
2. 方程式の根
3. 関数のあてはめ(最小2乗法,非線形フィッティング)
4. Python演習(最小2乗法,ラグランジュ補間)
5. 数値積分
6. Python演習(台形公式,シンプソン法)
7. 常微分方程式,偏微分方程式
8. Python演習(ニュートンの運動方程式,拡散方程式)
9. 中間試験
10. モンテカルロシミュレーション
11. Python演習(アニーリング法による最適化問題)
12. 分子動力学
13. Python演習(連成振動)
14. データサイエンス
15. (k-means法)

講義とpythonを用いた演習を交互に行うため,上記の項目をまとめて講義する場合がある.また,理解度に応じて、内容や順番を変える場合がある.
演習にはパソコンを用います.

生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。
生成系AIによる出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。
生成系AIによる出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、
又は認定を取り消すことがある。​​​​
教科書
適時資料を配布する.
参考文献
「数値計算」,高橋大輔,岩波書店
「コンピュータシミュレーション」,上田 顕著,朝倉書店
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】配布する補助教材を読み,不明な点は講義中に質問できるように準備(2時間15回,30h)
【復習】計算を含むレポート作成(4時間5回、20h)
【試験前準備】中間,期末試験の学習(5時間2回、10h)
アクティブ・ラーニングの内容
各自のアイデアでプログラム作成し,問題を解決する.
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
数値解析の基礎を理解して,Pythonにプログラミングにより講義で扱った材料の問題を解析できる者に対して,その理解度に基づき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.

【⽅法】
中間試験30%、期末試験30%,レポート40%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
課題に関しては,解答を示し説明を行う.
履修上の注意・履修要件
C言語およびPythonによるプログラミングを行う.
パソコンを利用するのでパスワードについて確認しておくこと.

実践的教育
該当しない
備考
パソコンのログインパスワードが必要.
本科目は,高等学校教諭一種 免許状の数学,科目区分コンピュータに区分される.

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。