Exercise in Advanced Material Science IC

Course Title

Course Title in English

Exercise in Advanced Material Science IC

Course Type

-

物質科学専攻・物質基礎解析学・必修科目

Eligible Students

Graduate School of Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

HSSMM5MCA3

Credits

1.00Credits

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

演習 (Seminar)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

Instructor

草部　浩一,中野博生,坂井　徹,尾嶋　拓

Affiliation

理学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

9

Office Hours and Location

随時

Contact

講義中に指示する。

Corresponding Diploma Policy

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

Corresponding Undergraduate School DP

ー

Corresponding Graduate School DP

4◎／3〇／5〇

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

Ability to teach and lean on

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】物質基礎解析学部門に属する教員の指導で、論文講読とその発表、計算機を用いた実習を通し、物質の性質を理解するための数学的・数理科学的な手法、計算法の習得を目指す。
【到達目標】物質の性質を理解するための基本的な数学的・数理科学的な手法、計算法を説明でき、応用できる。

Subtitle and Keywords of the Class

キーワード：ディラック電子、並列計算、ハイゼンベルクモデル、ハバードモデル

Course Overview and Schedule

以下の内容に従って実施する
1. ディラック電子系のトポロジーと状態制御その１
2. ディラック電子系のトポロジーと状態制御その２
3. ディラック電子系のトポロジーと状態制御その３
4. 計算科学的手法の並列化 I その１
5. 計算科学的手法の並列化 I その２
6. 計算科学的手法の並列化 I その３
7. ハイゼンベルクモデルの厳密解 I その１
8. ハイゼンベルクモデルの厳密解 I その２
9. ハイゼンベルクモデルの厳密解 I その３
10. ハバードモデルの摂動理論その１
11. ハバードモデルの摂動理論その２
12. ハバードモデルの摂動理論その３
13. データ解析の基礎I その１
14. データ解析の基礎I その２
15. データ解析の基礎I その３

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、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。
生成系AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用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。
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。
また、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ならない。
利用可の範囲: 講義資料の要約、課題・レポート文案作成、ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞの補正、数式の計算等における補助的利用

Textbook

原著論文を用いる。随時指示する。

References

随時指示する。

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

【予習】授業に際して指示する原著論文等を事前読み込み(5h)
【復習】課題、レポート作成(20h)、講義内容の理解を深め定着させるために教材を読み直し(5h)

Contents of Active Learning

採用しない。

Grading Criteria and Methods

毎回与えられた課題を理解し、レポートを作成できたものに、到達目標に記載した能力の到達度に応じて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。

How to Disclose Assignments and Exam Results

提出されたレポートについて、それぞれの担当教員が評価し、コメントを併せて授業時間中などに伝達する。

Precautions and Requirements for Course Registration

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