授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 今日の超高速コンピュータとネットワーク環境は，超大自由度の複雑系を，その構成要素が従う明確な自然法則に基づいて運動する超大規模な非線形システムとして捉え，あるがままにシミュレートする戦略研究（ab initio複雑系科学）を可能にした。本授業では、その基礎と応用を学習する。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | Today, ultrafast computers and network environment make it possible to consider a complex system of the super-many degrees of freedom (DOS) as the nonlinear system very large in scale that its components move based on the definite natural laws, and enable us to pursue the strategic studies (ab initio complex systems science) by simulating it as a whole and as they are. In this course, class attendees will learn its basis and applications. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | 超大自由度多階層複雑系の構成単位である下位スケールの要素が従う法則や性質を理解した上で，上位スケールでの複雑系が呈する構造と機能を計算して理解することを目的とする。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | The purpose of this lecture is, after understanding the laws and the nature on which an element of the lower-level scale, i.e., a componential unit of multi-scale complex systems with super-many DOS, obeys, to calculate and understand the structure and its functions that the complex system shows at the higher-level scale. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 本特論２では，長距離秩序や長時間秩序をもたない大規模多階層複雑系を理解するために分子シミュレーション法を例に，凝集反応系や生体分子系の構造・機能の計算を紹介する。これらの計算法を概観したのち，アンサンブル法における自由度縮約アルゴリズムやデータマイニング法の適用例や，ゲノムデータ等による配列比較と構造予測や，反応物データによる成分比予測と立体制御の分子機構を理解する。複雑系における時間や空間スケールの多様性についての知識も深める。「大規模複雑系計算特論１」及び「大規模並列数値計算特論」を合わせて履修することが望ましい。
〔計画〕
1. はじめに
2. 大規模複雑系の運動をどう捉えるか
3. 運動状態と構造情報をどう表すか
4. 基本法則とデータ縮約
5. 多階層性とデータベース
6. おわりに | |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | | 「大規模複雑系計算特論１」及び「大規模並列数値計算特論」を合わせて履修することが望ましい。 | |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | 上記の課題３０％，最終レポート７０％で評価し，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。 | |
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教科書・参考書
Textbook/Reference book | | | 担当教員が作成した資料を配布する（より進んだ学習や、補習等についての情報は配布資料を参照すること） | |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 講義において説明した理論を理解するために課題を与える。 | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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