熱・統計力学

Thermodynamics and Statistical Mechanics

専門基礎科目（専門関連科目）

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工学部

2年

HETBL2MCA1

2単位

講義 (Lecture)

2024年度前期

(Spring semester)

神田 一浩

高度産業科学技術研究所

日本語

目標9

講義前後、ユニバーサルパスポート内Q＆Aまたはメールにて行う．

1◎／2◎／3◎

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目標１:磨き続ける力／目標２:教え、寄り添う力

熱力学および統計力学は科学工学の基礎であり，電気・電子工学を志す者にとっても例外ではない.熱力学はエネルギーの科学である.現代社会が電気エネルギーを基盤にしていることを考えると熱力学の重要性は強調して余りある.統計力学は力学を基礎に多体系の物理を理解すために考え出された.電子デバイスの設計・開発には不可欠な学問である.本講義では時間的な制約により，熱力学を中心に解説，統計力学についてはその基礎概念のみ触れる.到達目標としては，熱力学の基礎となる三つの法則を用いて，熱に関する基礎問題を解決できることを掲げる.

講義方式
　学生個人が学習教材を選択する。
　講義前に10分程度のビデオ講義、またはA5数ページのテキストを選択し、予習する。
　講義時間中は演習問題を解き、課題として提出。基礎を確認する問題群（大学入学共通テスト物理基礎レベル）、または発展的問題群（大学入学共通テスト物理〜大学院入試問題レベル）のいずれかを選択。

講義計画
1.ガイダンス；物理単位
2. 分子運動論
3. 温度と熱エネルギー
4. 状態変化とエネルギー
5. カルノーサイクル
6. 熱力学第2法則とエントロピー
7. 熱力学まとめ
8. 統計力学への歩み
9. 不可逆過程
10. 偏微分の基礎
11. 熱力学的諸関数
12. ファンデルワールスの状態方程式
13. 統計力学の考え方
14. ボルツマン分布
15. フェルミ統計とボーズ統計

講義状況により、項目を変更する場合がある。

【生成AIを利用する授業について記載】
生成系AIの利用：
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。

独自テキストを用いる。
または、授業中に教科書あるいは参考書などをその都度、指示あるいは推薦する。

【予習】授業に際して指示するテキスト・オンデマンド教材の部分を事前読み込み（30ｈ）
【復習】講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・オンデマンド教材を読み直し（30ｈ）

１）授業中に積極的に質問すること。
２）問題集を解いて、自らの周りの問題に落とし込んで問題を作成して解くこと。

【成績評価の基準】
講義目的・達成目標に記載する達成度に基づき，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】
定期試験(小テスト、中間・期末）の合算で成績評価を行う。

適宜、講義中に課題・小テストについての結果についてフィードバックを行う。

事情があって欠席の場合は、課題提出でこれに代える。

該当しない