Statistical Mechanics II ｜ Syllabus data

Course Title

Statistical Mechanics II

Course Title in English

Statistical Mechanics II

Course Type

Major Courses／Teacher training courses

−

Eligible Students

School of Science

Target Grade

3Year

Course Numbering Code

HSSBM3MCA1

Credits

2.00Credits

The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.

Type of Class

講義 (Lecture)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

(Spring semester)

Instructor

中野博生

Affiliation

理学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

9

Office Hours and Location

ユニパ授業Q&Aで受け付け、面談は個別調整する。

Contact

ユニパ授業Q&Aで連絡を受け付ける。

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

1◎／5◎／9◎

Corresponding Graduate School DP

ー

Corresponding University-Wide DP

1-1◎／1-2〇

Academic Goals of Teacher Training Course

Ability to keep polishing／ー

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】物質の性質の多くは、多数の要素の集団としての振舞によって決まる。その性質を系統的に把握する上で、量子統計力学は基礎となる学問分野になる。本講義では、そのような量子統計力学にかかわる重要な事柄、特に金属と磁性体の２テーマに焦点を絞って取り扱う。金属と磁性体の性質を系統的に把握し、物質科学の諸問題に活用し得る力を修得することを目的とする。
【到達目標】各テーマの内容に関わる計算を確実に実施でき、かつ、様々な物質の性質を適切に説明できることである。

Subtitle and Keywords of the Class

キーワード：金属、磁性体

Course Overview and Schedule

【講義内容】本講義では、最初にガイダンスを行った後、以下で示す順序で授業を行う予定である。各テーマにおける様々な事柄同士の関連性を重視しつつ、また、途中の計算も出来るだけ飛ばすことなく解説していく。
【授業計画】
1. ガイダンス（本講義の目標や概要を説明）、量子力学の復習(演算子の交換関係)
2. 量子力学の復習(調和振動子)
3. 統計力学に必要な数学的準備(ガウス積分とスターリングの公式)
4. 古典統計力学I(ミクロカノニカルアンサンブル)
5. 古典統計力学II(カノニカルアンサンブル)
6. 古典統計力学III(グランドカノニカルアンサンブル)
7. 金属の性質I(フェルミ粒子演算子)
8. 金属の性質II(自由電子模型)
9. 金属の性質III(状態密度と分布関数)
10. 金属の性質IV(ゾンマーフェルト展開)
11. 磁性体の性質I(スピン演算子)
12. 磁性体の性質II(常磁性)
13. 磁性体の性質III(相互作用する2個のスピンからなる系)
14. 磁性体の性質IV(平均場近似と相転移)
15. まとめ

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

Uses of Generative AI

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

生成AIの利用については『本学の教育における生成AIの取り扱いについて(学生向け)』の記載内容に留意するとともに教員の指示に従うこと。課題レポートの作成の際、補助的に生成AIを使用してもよい。ただし、生成AIの出力内容について、その内容の正確性と元となる出典・参考文献を確認することが重要である。
利用可の範囲：課題レポート文案作成時における補助的利用
教員が認める範囲を超えて生成AIの利用が判明した場合は、単位を認定しない、または認定を取り消すことがある。

Textbook

独自に作成したプリントをテキストとして授業を進める。プリントは予習に資するように原則として事前に配布する。併せて、プリントの内容に関わる書籍で各自の理解の状況に合ったものを自分で探し出すことを求める。取り扱う話題ごとに各自の学習のために的確な情報源を探し出すことのトレーニングの機会の一つとする。

References

「大学演習　熱学・統計力学」（久保亮五編　裳華房）　など（図書館にあり）

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

【予習】事前配布するプリントの読み込み、各自に適した書籍の探索と読み込み(30h)
【復習】講義内容に対する系統的な把握を深めるためのプリントの読み直しと問題演習(30h)

Contents of Active Learning

採用しない

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】各テーマを系統的に把握し、それらを活用し得る力を有する者に、授業内容に関する計算力、説明力、活用力の程度に応じて、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：45%、定期試験以外の要素（レポート、小テストなど）：55%を基準として、総合的に評価する。学期途中で定期試験を適切に実施することが困難となる場合は評価方法の変更内容を知らせる。

How to Disclose Assignments and Exam Results

提出されたレポートへの講評・コメントを講義中に行う。

Precautions and Requirements for Course Registration

【履修上の注意】本講義では受講に際して必要な情報を授業中のアナウンスおよび学務課前掲示を基本的な手段として提供する。
【履修要件】本講義の履修に際し、「統計力学I」の単位取得は必須要件ではないものの、受講済であることが望ましい。「確率統計」は本講義と密接な関係にあり、併せて受講することが望ましい。

Practical Education

該当しない

Remarks

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.