Materials Modelling Lab

    MATERIALS MODELLING LAB
    Department of Materials Engineering
    School of Engineering
    The University of Tokyo

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   熊本大学大学院自然科学研究科
   「理学特別講義A3 / Intensive Course in Science AIII」（2016集中）
   担当教員：澁田靖*(*東京大学大学院工学系研究科マテリアル工学専攻准教授)

   授業の目的
   近年の計算機環境の飛躍的向上により，計算機を用いた物質科学研究や材料開発が盛んである．
   本授業では，計算機を用いた物質・材料科学の基礎を学び，多くのシミュレーション事例を通じて
   実際の材料開発との関わりを理解する．さらに数値解析の高速化やデータサイエンス手法の活用など
   計算材料科学の最前線に触れ，計算材料科学の面白さを知る．

   授業の概要
   前半では，原子スケールからマクロスケールに至る代表的な計算材料科学手法の概要を解説する．
   後半ではGraphics Processing Unit (GPU)を用いた数値解析の高速化や，
   データサイエンス手法の基礎となる機械学習など，計算材料科学関連の最新の話題を提供する．

   授業内容
    「一時限目：イントロダクション～計算材料科学とは？」
     最近の計算材料研究の事例及び代表的な数値解析手法の概要を紹介し，
     各手法・基礎方程式の相関関係を理解する．

    「二時限目：分子動力学法」
     原子運動追跡の決定論的手法である分子動力学法を学び，
     ミクロの世界の力学とマクロな物理量との関連を理解する．

    「三時限目：モンテカルロ法」
     確率論手法であるモンテカルロ法の基礎を学び，乱数が生む出す分布と物理の関連を理解する．

    「四時限目：拡散方程式とその応用」
     マクロな現象論的法則の数値解析手法を学び，拡散，移流の概念を理解する．

    「五時限目：フェーズフィールド法」
     自由境界問題の代表的解法であるフェーズフィールド法の基礎を学び，
     複雑な形状の材料組織ができる仕組みを理解する．

    「六時限目：最近の計算材料科学～GPUによる高速化」
     GPU汎用計算の概要について理解し，高速計算のための基礎知識を学ぶ．
     また分子動力学法計算を例にGPUプログラミングの実装方法を学ぶ．

    「七時限目：最近の計算材料科学～データサイエンスとの融合（１）」
     最近のマテリアル・インフォマティクス研究事例を紹介し，
     機械学習手法の基本概念を理解する．

    「八時限目：最近の計算材料科学～データサイエンスとの融合（２）」
     パーセプトロン及びロジスティック回帰の実装例から，分類問題の基本概念を理解する．

     講義資料は，現在公開していません．