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最終更新日:2026年10月16日

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統計物理学

物理的に世界を捉えるためのリテラシーを学ぶ
統計物理は, 自然界の身近なマクロな現象をミクロなレベルから解き明かす,現代物理学の基礎的な学問である. 鉄は何で磁石に引かれるのだろう?ゴムは良く伸びるけど,手を離せばもとに戻ってしまう,
そんな身近な疑問も, 分子, 原子, 電子といったミクロな構成要素が 無数に集まって統計的にどう振る舞うかを定式化すれば 簡単明瞭に理解することができる.
熱力学では抽象的なマクロ変数をもとに熱平衡という概念を扱った. その際にエントロピーという一見正体不明の物理量が出てきただろう.
ところが統計物理の言葉では, そのエントロピーの正体も少数の原理を仮定するだけで, 実に明快に定義することができるのである.
また最近、多くの場面で話題になる機械学習やデータ解析、量子情報などで扱われる話題は、統計力学的な素養と深い関係にある.
本講義では, 統計物理の枠組みを初歩から理解し, そのうえでゴムや磁石などの問題を具体的に取り上げ, 物理学の面白さを知ってもらい, また物理的なものの見方を理解してもらうことを目標にする. 
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
30827
CAS-GC1E15L1
統計物理学
堀田 知佐
S1 S2
木曜1限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
不可
開講所属
教養学部(前期課程)
授業計画
1.統計力学の基礎 2.ミクロカノニカル分布 3.カノニカル分布 4. グランドカノニカル分布 5. 相転移とイジング模型 6. 量子や機械学習と統計力学(講義時間にゆとりがあれば) 以上の各テーマに2-3週程度分をあてる。講義の進行状況に応じて内容を変更することもある。
授業の方法
初回の講義は オンライン。オンラインのzoomアドレスは ITC-LMSにて周知します。 第一回開講中何らかの技術的事情で参加できないときには  emailで ***** まで 氏名と学生記番号を通知の上ご連絡ください。
成績評価方法
定期試験をもとに評価する。場合によってはレポートを学期内に課すこともある。
履修上の注意
熱力学(熱力学関数, ルジャンドル変換)と初歩的な数学(Taylor展開, Gauss積分など) を多用する。講義内で一通り説明するが, 復習は必要となる。 1年生は上述の初等数学に関してはその都度 手を動かして理解してもらい、より詳細な計算のベースについては必修科目で後日補ってもらうことができる。専門的な数学は必要ない。