統計物理学のシラバス情報
| 科目名称 Course title(Japanese) |
統計物理学 | 科目番号 Course number |
12PHBCS505 | |
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| 科目名称（英語） Course title(English) |
Statistical Physics | |||
| 授業名称 Class name |
統計物理学 | |||
| 教員名 | 住野 豊 |
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| Instructor | Yutaka Sumino |
| 開講年度学期 | 2022年度 前期 |
|---|---|
| Year/Semester | 2022 First semester |
| 曜日時限 | 水曜3限 |
|---|---|
| Class hours | Wednesday, 3rd period |
| 開講学科 Department |
理学研究科 応用物理学専攻 Department of Applied Physics, Graduate School of Science. |
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| 外国語のみの科目 （使用言語） Course in only foreign languages (languages) |
- |
| 単位 Course credit |
2.0 | 授業の主な実施形態 Main class format |
オンライン授業(同期)/Online (synchronized remote) |
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| 概要 Descriptions |
多数のミクロな要素の集積体に対して、我々が観察でき自然な量としてマクロな物性が表れる。こうした多数の要素の総体としての振る舞いを理解する上で必須となるのが統計物理学である。本講義では、統計物理学的手法の復習・概観から始め、相転移・確率過程・線形応答理論に関して理解を深める。 Macroscopic physical properties emerge as observable quantities from collection of large number of microscopic elements. Statistical physics render essential knowledge for understanding such collective behavior of large number of elements. In this lecture, we start from the review of basics for statistical physics. We then move to learn fundamentals for phase transition, stochastic process, and linear response theory. |
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| 目的 Objectives |
先端の応用物理学分野を理解する上で必須となる、統計物理学の基礎を身につける. 本専攻のディプロマポリシー「物理学の基礎あるいはその応用分野において高度な専門的学識と研究能力を持つことで、その分野の諸問題を解決できる能力」「物理学の重要性と応用の可能性を認識し、これを人間性豊かな教養と高い倫理観に基づいて社会に普及、教授できる能力」「専門分野及び関連する分野における諸問題に対処することができるような、国際的な視点と対話能力」を身に付けることに相当する科目である． Obtain fundamental knowledge and skills of statistical physics required for understanding advanced fields in applied physics. |
| 到達目標 Outcomes |
本講義では以下の能力を身につけることが目標となる (1) 統計力学の基礎 ー確率論的なエントロピーの定義より変分原理を用いて各分布の基礎方程式を導出できる ーラプラス変換とルジャンドル変換の関係性を説明できるようになる (2) 確率過程 ーランジュバン方程式からフォッカープランク方程式を導けるようになる ー揺動散逸定理を利用できるようになる ーマルコフ過程の定義および射影演算子を用いて非マルコフ性が現れる点を説明できるようになる ー量子論的ブラウン運動の概念を説明できるようになる (3) 線形応答理論 ー 線形応答理論を導出できるようになる Students will be acquire the following abilities: (1) basics of statistical physics (2) Stochastic process --Brownian motion and Fokker-Plank equation (3) Linear response theory --Relaxation/resonance and fluctuation response theorem |
| 履修上の注意 Course notes prerequisites |
学部レベルの古典力学、電磁気学、量子力学、統計力学、物理数学の知識を前提とする Basic knowledge of physics at the undergraduate level is required, i.e., classical mechanics, electromagnetism, quantum mechanics, Statistical physics, and mathematical methods in physics. オンライン同期講義ではカメラ，マイクが用いられる環境を整え，カメラを付けて参加する事をルールとする． You must turn on your camera when you take lectures on zoom. |
| アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning） |
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| 課題に対する作文 Essay |
- | 小テストの実施 Quiz type test |
○ |
| ディベート・ディスカッション Debate/Discussion |
- | グループワーク Group work |
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| プレゼンテーション Presentation |
- | 反転授業 Flipped classroom |
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| その他（自由記述） Other（Describe） |
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| 準備学習・復習 Preparation and review |
準備学習：教科書の該当部分を一読してくること 復習：講義の範囲を教科書にて再度確認すること、Letus上のフォーラムにコメントを記入し小レポートを解くこと Preparation: Read indicated pages in the textbook. Review: Recheck the textbook corresponds to the topic given in the lecture. Problems sets are also given. |
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| 成績評価方法 Performance grading policy |
Letusでの質疑50点、小レポート30点、期末レポート20点 Question and comment on Letus 50%, mini-report 30%, final report 20% |
| 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement |
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている ・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation |
| 教科書 Textbooks/Readings |
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。 https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ ・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below. https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ |
| 参考書・その他資料 Reference and other materials |
授業中に提示する。 Materials are ntroduced in lectures. |
| 授業計画 Class plan |
第１-3週：物理数学の準備（フーリエ変換，ラプラス変換，複素積分） 第4-6週：統計物理学の数理(ミクロカノニカル・カノニカル・グランドカノニカル分布のつながりとルジャンドル．ラプラス変換) 第7, 8週：ブラウン運動とフォッカープランク方程式 第9週：揺動散逸定理 第10, 11週：マルコフ過程と射影演算子 第12週：密度演算子 第13週：量子ブラウン運動 第14, 15週：線形応答理論 Week1-3: Preparation from mathematics Week4-6: Mathematical basis for statistical physics Week 7, 8: Brownian motion and Fokker-Plank equation Week 9: Fluctuation dissipation theorem Week 10, 11: Markov process and projection operator Week 12: Density Operator Week 13: Quantum Brownian motion Week 14, 15: Linear response theory |
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| 教職課程 Teacher-training course |
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| 実務経験 Practical experience |
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| 教育用ソフトウェア Educational software |
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| 備考 Remarks |
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| 991FB01 |
