Statistical Mechanics I ｜ Syllabus data

Course Title

Statistical Mechanics I

Course Title in English

Statistical Mechanics I

Course Type

Basic specialized courses (Specialization-related 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

Instructor

坂井　徹

Affiliation

理学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

9

Office Hours and Location

随時
研究棟710号室

Contact

メールアドレス
sakai@spring8.or.jp

Corresponding Diploma Policy

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

Corresponding Undergraduate School DP

2◎／3◎／4〇

Corresponding Graduate School DP

ー

Corresponding University-Wide DP

1-1〇／1-2〇

Academic Goals of Teacher Training Course

Ability to keep polishing

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】多くの自由度を持つ系のマクロな熱力学的性質をミクロな理論に基づく統計力学により導出することが目的である。
【到達目標】統計力学の方法を具体的な問題に応用して、熱力学的物理量を計算し、マクロな性質を説明できることが目標である。

Subtitle and Keywords of the Class

エントロピー、熱平衡状態、ミクロカノニカル分布、カノニカル分布

Course Overview and Schedule

【講義内容】本講義では、統計力学の基礎であるミクロカノニカル分布とカノニカル分布の概念を解説し、具体的な問題に応用してマクロな熱力学的性質を導出する方法を説明する。
【授業計画】
１．イントロダクション（統計力学とは何か、講義の進め方）
２．解析力学
３．微視的状態と巨視的状態
４．分布関数
５．ミクロカノニカル分布
６．エントロピー
７．ミクロカノニカル分布の応用：調和振動子
８．ミクロカノニカル分布の応用：２準位系
９．ミクロカノニカル分布の応用：理想気体
10．ギブスの修正因子
11．カノニカル分布、グランドカノニカル分布
12．カノニカル分布の応用：調和振動子
13．カノニカル分布の応用：２準位系
14．カノニカル分布の応用：理想気体
15．問題演習
定期試験

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

Fully permitted

Precautions for using Generative AI

生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成ＡＩの利用を全面的に許可しており、生成ＡＩの利用について制限を設けないが、生成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ならない。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。

Textbook

講義テキストをユニバーサルパスポートで配信する。

References

大学演習　熱学・統計力学　（久保亮五　編、裳華房）など

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

【予習】講義テキストをダウンロードして読み、内容を理解する。（30h）
【復習】講義で解説した演習問題を自力で解けるように復習する。（30h）

Contents of Active Learning

採用しない

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】
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】
定期試験で評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

定期試験は、全体的な講評や模範解答をユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って示す。

Precautions and Requirements for Course Registration

力学・熱力学の概念、及び微分・積分の計算法について習熟していることが望ましい。

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.