Practical Statistical Physics

Course Title

Course Title in English

Practical Statistical Physics

Course Type

Major Courses／Teacher training courses

ー

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

草部　浩一

Affiliation

理学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

9

Office Hours and Location

時間：火曜、水曜の1限
場所：播磨理学キャンパス研究棟708号室

Contact

ユニパ授業Q&A
またはメール：kusakabe@sci.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy

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

Corresponding Undergraduate School DP

1◎／2◎／3◎

Corresponding Graduate School DP

ー

Corresponding University-Wide DP

4-1◎

Academic Goals of Teacher Training Course

Ability to keep polishing

Course Objectives and Learning Outcome

統計力学に基づいて物質科学の諸問題に取り組む応用力をつけることを目的に、本講義では具体的な演習問題の解き方を習得し、統計力学の考え方を説明できるようになることを目標とする。

Subtitle and Keywords of the Class

キーワード：ミクロカノニカルアンサンブル、カノニカルアンサンブル、グランドカノニカルアンサンブル、フェルミ分布関数、ボーズ分布関数、電子比熱、格子比熱、常磁性、(反)強磁性、相転移、平均場近似

Course Overview and Schedule

【講義内容】現実的な多粒子の集団を取り扱うには、状態の分布を確率的にとらえる統計力学の考え方が必要不可欠である。物質科学の基礎としての統計力学の重要性を踏まえ、「統計力学Ⅰ・Ⅱ」の講義内容に関連する具体的な演習問題の解法を学ぶ。授業では、学生の発表を主体とし、それに対する補足・解説を行う。
【授業計画】
１．ガイダンス、交換関係の演習
２．確率、分布関数
３．統計力学のための数学的準備
４．ミクロカノニカルアンサンブルⅠ（状態数、エントロピー）
５．ミクロカノニカルアンサンブルⅡ（古典理想気体・ゴム弾性）
６．カノニカルアンサンブルⅠ（２準位系）
７．カノニカルアンサンブルⅡ（調和振動子・理想気体）
８．グランドカノニカルアンサンブル
９．量子統計の準備
１０．フェルミ統計・ボース統計
１１．低温でのフェルミ粒子系
１２．スピン演算子
１３．相互作用のあるスピン系
１４．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

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の出力した内容について自身で確認することが重要である。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するのではなく、自分なりにまとめ直したものを提出物とすること。

Textbook

毎週配布するプリントで示す演習問題に基づいて授業を進める。

References

「大学演習　熱学・統計力学」（久保亮五、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】事前に配布した演習問題を解く(30h)
【復習】演習問題の振り返りとレポートの作成(30h)

Contents of Active Learning

教室での発表

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】統計力学の各テーマを体系的に理解し、具体的な演習問題を解き・説明できる者に、その程度に応じて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】毎週の提出物と発表: 70%、最終レポート: 30%を基準として総合的に評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

学生の発表には適宜補足説明を加える。提出課題についても、その後の授業の中で全体的な講評を示す。

Precautions and Requirements for Course Registration

必要条件ではないが、「統計力学Ⅰ」が履修済みであること、また同学期に開講される「統計力学II」を併せて受講することが望ましい。
また、本科目は教職（数学）の必修科目に位置付けられている。

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.

Syllabus data