情報統計力学

科目基礎情報

学校	仙台高等専門学校	開講年度	令和05年度 (2023年度)
授業科目	情報統計力学
科目番号	0015	科目区分	専門 / 選択
授業形態	演習	単位の種別と単位数	履修単位: 4
開設学科	応用科学コース（名取キャンパス）	対象学年	4
開設期	通年	週時間数	4
教科書/教材	授業中に適宜資料を配付する。
担当教員	佐藤 健太郎

到達目標

応用理学の先端分野の概要を理解するために必要な関連知識を習得するための基礎知識や手法を身につける。セミナー形式の授業を通して，ディスカッション能力やプレゼンテーション能力を身につける。

ルーブリック

	理想的な到達レベルの目安	標準的な到達レベルの目安	未到達レベルの目安
発表	簡潔で分かりやすい資料を作成でき，論理的で説得力のあるプレゼンテーションをおこなえる。適切な質疑応答ができる。	簡潔で分かりやすい資料を作成でき，論理的で説得力のあるプレゼンテーションをおこなえる。	論理的で説得力のあるプレゼンテーションができない。
報告書	論理的で分かりやすくまとめられた報告書を作成できる。	論理的にまとめられた報告書を作成できる。	論理的にまとめられた報告書を作成できない。

教育方法等

概要:

応用理学の各分野の論文，あるいはそれらの分野において基本となるテキストを，各担当教員の指導のもとで輪読する。輪読は少数グループのセミナー形式で行い，物理学における基礎的な知識や手法の習得や確認からはじめ，基礎理論や最先端の概要を理解することを目指す。はじめは力学を例にとり，その学習の中で数値計算についても考察する。その後に物理学と機械学習などの関わりについて概要を学ぶ。

授業の進め方・方法:

論文，あるいは教科書を選定し，１年を通して通読したのち，全体の概要をレポート形式でまとめ，発表会において報告する。事前学習として理解不足な点は復習しておくこと。また学習内容の理解を深めるためには，事後学習として復習を行うことも大切である。

注意点:

グループ内でのディスカッションや意見交換，学習における自主性が求められる。
基礎理論や最先端の概要を理解するために必要な関連知識を習得するための基礎的な演習を段階的に必要に応じて行う。

授業の属性・履修上の区分

選択必修Ｂ

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	ガイダンス	前期における授業の進め方と取り組み方を確認する。
		2週	ベクトルによる運動の表現	ベクトルによる運動の表現の基本を理解し，関連問題を解説できる。
		3週	運動量保存則と力の関係	運動量保存則と力の関係の基本を理解し，関連問題を解説できる。
		4週	運動方程式	運動方程式の基本を理解し，関連問題を解説できる。 関連問題を数値計算により解く方法を考察する。
		5週	運動方程式	運動方程式の基本を理解し，関連問題を解説できる。 関連問題を数値計算により解く方法を考察する。
		6週	エネルギー	エネルギーの基本を理解し，関連問題を解説できる。
		7週	中心力	中心力の基本を理解し，関連問題を解説できる。 関連問題を数値計算により解く方法を考察する。
		8週	摩擦力	摩擦力の基本を理解し，関連問題を解説できる。
	2ndQ
		9週	相対運動	相対運動の基本を理解し，関連問題を解説できる。
		10週	質点系の力学	質点系の力学の基本を理解し，関連問題を解説できる。 関連問題を数値計算により解く方法を考察する。
		11週	質点系の力学	質点系の力学の基本を理解し，関連問題を解説できる。 関連問題を数値計算により解く方法を考察する。
		12週	固定軸のまわりの剛体運動	固定軸のまわりの剛体運動の基本を理解し，関連問題を解説できる。
		13週	剛体のつり合い，剛体の運動	剛体のつり合い，剛体の運動の基本を理解し，関連問題を解説できる。 剛体の力学に関連する問題を数値計算により解く方法を考察する。
		14週	剛体の平面運動	剛体の平面運動の基本を理解し，関連問題を解説できる。 剛体の力学に関連する問題を数値計算により解く方法を考察する。
		15週	前期までのまとめ
		16週
後期
	3rdQ
		1週	ガイダンス	後期における授業の進め方と取り組み方を確認する。
		2週	物理学と機械学習	物理学，情報理論，機械学習の関係の概要について確認する。
		3週	物理学と機械学習	物理学，情報理論，機械学習の関係の概要について確認する。
		4週	確率論	確率論の基本について確認する。
		5週	基礎機械学習の一般論	データの数学的な扱いの基礎を確認する。
		6週	基礎機械学習の一般論	データの数学的な扱いの基礎を確認する。
		7週	ニューラルネットワークの基礎	誤差関数の概要について確認する。誤差関数の統計力学的な理解を行う。
		8週	ニューラルネットワークの基礎	誤差関数の概要について確認する。誤差関数の統計力学的な理解を行う。
	4thQ
		9週	量子力学の基礎概念	量子力学の基礎概念について確認する。
		10週	量子力学の基礎概念	ブラケット記法，演算子の概要について理解する。
		11週	ニューラルネットワークの基礎	ブラケット記法による誤差逆伝播法の導出方法を確認する。
		12週	発展的なニューラルネットワーク	畳み込みニューラルネットワーク，再帰的ニューラルネットワークの概要を確認する。
		13週	報告書の作成，発表の準備	これまでに学習した内容に関する資料を調べ，論理的で分かりやすい資料を作成できる。
		14週	報告書の作成，発表の準備	論理的で分かりやすくまとめられた報告書を作成できる。
		15週	後期までのまとめ	論理的で説得力のあるプレゼンテーションをおこなうことができる。
		16週

評価割合

	発表	報告書	合計
総合評価割合	50	50	100
基礎的能力	20	20	40
専門的能力	30	30	60