シラバス情報

授業科目名
計算材料学
(英語名)
Computational materials
科目区分
専門教育科目
-
対象学生
工学部
学年
カリキュラムにより異なります。
ナンバリングコード
HETBK3MCA1
単位数
2単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2026年度前期
(Spring semester)
担当教員
乾 徳夫
所属
工学研究科(材料・放射光)
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標7/目標9
オフィスアワー・場所
金曜・6404室
連絡先
inui@eng.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
3◎/4〇
研究科DP
全学DP
教職課程の学修目標
目標1:磨き続ける力

講義目的・到達目標
【研究目標】材料に関する理論的な問題の多くは厳密,解析的に解くことが困難であり、数値計算が必要となる。そこで、急速に発展するコンピュータを活用し、材料の解析・開発を促進する能力を育成する。数値計算の基礎となる数値解析について説明し、プログラミングを通じて材料に関する諸問題を数理的解くことができる実践的な能力を深める。

【到達目標】第一に力学、熱力学、流体力学の基礎方程式を解くために必要な数値解析法を説明できるこ
と。第二に材料の基本的な問題に対して計算アルゴリズムを考え、Pythonによるプログラミン
グにより解析ができること。

授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:Pythonを用いた数値解析
キーワード:数値解析,Python,データサイエンス
講義内容・授業計画
材料に関する課題を数値解析の援用により解決していくためには、まず、課題を数学の言葉
で表現し定式化する必要がある。つぎに式を処理するために必要なアルゴリズムを考案し、コ
ンピュータで実行できるプログラミングコードを作成する。最後に、実行結果について数値誤
差や計算時間を評価して改良を行う。これら一連の作業手順について、具体的なテーマを挙げ
一つずつ説明と演習を行う。

授業計画

第1回:イントロダクションアルゴリズムと数値誤差
第2回: Pythonの基礎
第3回:方程式の根(二分法とニュートン法)
第4回:関数のあてはめ(ラグランジュ補間)
第5回:関数のあてはめ(最小二乗法)
第6回:数値積分(台形公式、シンプソン則)
第7回:方程式の根、関数あてはめ、数値積分に関する試験と解説
第8回:1階常微分方程式(オイラー法、ホイン法)
第9回:2階常微分方程式(ニュートンの運動方程式)
第10回:偏微分方程式(拡散方程式)
第11回:偏微分方程式(波動方程式)
第12回:モンテカルロシミュレーション
第13回: 分子動力学シミュレーション
第14回: データサイエンス(k-means法)
第15回:まとめの演習(材料に関する複合的な問題についてパソコンを使って解く)
定期試験

講義とpythonを用いた演習を交互に行うため,上記の項目をまとめて講義する場合がある.また,理解度に応じて、内容や順番を変える場合がある.
演習にはパソコンを用います.


対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
生成AIの利用
利用する場面を限定し許可
生成AI注意点
「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】
講義の予習・復習,プログラミング(ただし,授業中内の使用は禁止)
教科書
適時資料を配布する.
参考文献
「数値計算」,高橋大輔,岩波書店
「コンピュータシミュレーション」,上田 顕著,朝倉書店
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】配布する補助教材を読み,不明な点は講義中に質問できるように準備(2時間15回,30h)
【復習】計算を含むレポート作成(4時間5回、20h)
【試験前準備】中間,期末試験の学習(5時間2回、10h)
アクティブ・ラーニングの内容
各自のアイデアでプログラム作成し,問題を解決する.
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
数値解析の基礎を理解して,Pythonにプログラミングにより講義で扱った材料の問題を解析できる者に対して,
その理解度に基づき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.

【⽅法】
中間試験30%、期末試験30%,課題40%を基準として評価する.


課題・試験結果の開示方法
課題に関しては,解答を示し説明を行う.
履修上の注意・履修要件
C言語およびPythonによるプログラミングを行う.
パソコンを利用するのでパスワードについて確認しておくこと.

実践的教育
該当しない
備考
パソコンのログインパスワードが必要.
本科目は,高等学校教諭一種 免許状の数学,科目区分コンピュータに区分される.

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。