Mathematical Physics I ｜ Syllabus data

Course Title

Mathematical Physics I

Course Title in English

Mathematical Physics I

Course Type

Major Courses／Teacher training courses

−

Eligible Students

School of Science

Target Grade

2Year

Course Numbering Code

HSSBM2MCA1

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

Fall semester 2026

(Fall 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

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】物質科学を定量的に記述する上で物理数学は有用な道具である。本講義では、そのような物理数学の中で、複素解析、フーリエ解析の２テーマに焦点を絞って取り扱う。複素解析とフーリエ解析を系統的に把握し、物質科学の諸問題に活用し得る力を習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、適切に説明できることである。

Subtitle and Keywords of the Class

キーワード：複素解析、フーリエ解析

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、上記のテーマについて以下で示す順序で授業を行う予定である。キーワード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）、複素解析I(複素数の導入)
2. 複素解析II(複素微分)
3. 複素解析III(複素積分)
4. 複素解析IV(ローラン展開)
5. 複素解析V(留数定理)
6. 複素解析VI(ガンマ関数)
7. 複素解析VII(ベータ関数)
8. 複素解析VIII(多価関数)
9. 複素解析IX(複素積分の応用的事例)
10. フーリエ解析I(関数の直交性)
11. フーリエ解析II(フーリエ級数[三角関数表示])
12. フーリエ解析III(フーリエ級数[指数関数表示])
13. フーリエ解析IV(フーリエ変換)
14. フーリエ解析V(超関数)
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

「岩波数学公式I, II, III」（森口、宇田川、一松著、岩波書店）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、「応用解析」の単位取得は必須要件ではないが、受講済であることが望ましい。「物理数学I演習」は本講義と密接な関係にあり、相補的な内容となっている授業なので必ず履修すること。

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.