学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
工学部
時間割コード
Registration Code
0866180
科目区分【日本語】
Course Category
専門基礎科目
科目区分【英語】
Course Category
Basic Specialized Courses
科目名 【日本語】
Course Title
統計力学
科目名 【英語】
Course Title
Statistical Mechanics
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員 【日本語】
Instructor
山澤 弘実 ○
担当教員 【英語】
Instructor
YAMAZAWA Hiromi ○
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋 水曜日 1時限
Fall Wed 1
授業形態
Course style
講義
Lecture
学科・専攻【日本語】
Department / Program
エネルギー理工学科
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Energy Science and Engineering
必修・選択【日本語】
Required / Selected
必修
必修・選択【英語】
Required / Selected
Compulsory


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
本講義では、古典統計力学及び量子統計力学の基礎と応用を学び、専門科目の基盤となる統計力学の総合力を養う。特に、力学、解析力学、量子力学等の基礎知識を出発点として、カノニカル分布等やフェルミ分布、あるいは分配関数や状態密度といった統計力学の基本概念を理解し、熱力学等で学ぶマクロな物理法則との関係を俯瞰的に把握する。
達成目標:
1.温度、エントロピー、比熱の熱力学的な基礎概念を統計力学で導出・説明できる。
2.グランドカノニカル分布を理解し気体系・溶液系に応用できる。
3.フェルミ分布、ボーズ分布を理解し、量子効果を理論的に説明できる。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
The purpose of this lecture is to gain comprehensive understanding of statistical mechanics by learning its basic concepts and their applications to physical phenomena. Starting from the basic concepts and formalism of dynamics and quantum mechanics, fundamental concepts of statistical mechanics, such as the canonical distribution, Fermi distribution, partition function and density of states, will be discussed.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN))
本講義では、古典統計力学及び量子統計力学の基礎と応用を学び、専門科目の基盤となる統計力学の総合力を養う。特に、力学、解析力学、量子力学等の基礎知識を出発点として、カノニカル分布等やフェルミ分布、あるいは分配関数や状態密度といった統計力学の基本概念を理解し、熱力学等で学ぶマクロな物理法則との関係を俯瞰的に把握する。
達成目標:
1.温度、エントロピー、比熱の熱力学的な基礎概念を統計力学で導出・説明できる。
2.グランドカノニカル分布を理解し気体系・溶液系に応用できる。
3.フェルミ分布、ボーズ分布を理解し、量子効果を理論的に説明できる。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
The purpose of this lecture is to gain comprehensive understanding of statistical mechanics by learning its basic concepts and their applications to physical phenomena. Starting from the basic concepts and formalism of dynamics and quantum mechanics, fundamental concepts of statistical mechanics, such as the canonical distribution, Fermi distribution, partition function and density of states, will be discussed.
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
データ統計解析A、力学Ⅰ、力学Ⅱ、熱力学演習
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
Data statistical analysis A, Dynamics I, Dynamics II, Thermodynamics Exercise
授業の内容【日本語】
Course Content
1.確率密度と物理量の統計
2.アンサンブル平均とミクロカノニカル分布
3.温度とエントロピー
4.カノニカル分布
5.グランドカノニカル分布
6.量子統計への展開
7.フェルミ分布とボーズ-アインシュタイン分布

授業の内容【英語】
Course Content
1. Probability density and statistics of physical quantities
2. Ensemble average and micro-canonical distribution
3. Temperature and entropy
4. Canonical distribution
5. Grand canonical distribution
6. Quantum statistical mechanics
7. Fermi distribution and Bose-Einstein distribution
成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria
達成目標に対する評価の重みは同等である。
中間試験30%、期末試験70%で評価し、100点満点で60点以上を合格とする。
60点は基礎的な概念を理解し、基本的な問題を正確に扱える程度に相当する。
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
Examination (midterm 30%, final 70%)
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
統計力学演習と連携した授業であるため、併せて履修すること。
また、NUCTに音声解説付きの講義資料をアップするので、予習・復習に活用すること。
講義は基本的に対面で行う。
オンラインを希望する場合は上記資料で受講することを認める.
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
特になし
教科書【日本語】
Textbook
物理の考え方2 統計力学(土井正男、朝倉書店)
教科書【英語】
Textbook
Toukeirikigaku(Butsurino kanngaekata 2), Asakura shoten
ISBN-13 978-4254137422
参考書【日本語】
Reference Book
(初級用)
岩波講座 物理の世界 統計力学 1、2(蔵本由紀、岩波書店)
(中級用)
新装版統計力学(久保亮五、共立出版)
(上級用)
大学演習 熱学・統計力学(久保亮五編、裳華房)
参考書【英語】
Reference Book
Iwanami koza, Butsurinosekai Toukeirikigaku 1
ISBN-13 978-4000111140
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
毎回予習を行うこと。
授業後は、板書事項の整理に加えて、理解した事項を自分の言葉で書き加えておくこと。
また、指示された練習問題を行うこと。
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
Preparation by reading the text book every time is essential.
使用言語【英語】
Language used
使用言語【日本語】
Language used
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
対面
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
face-to-face class
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class)