高分子、液晶、コロイド、ガラス、アクティブマターなどに代表される「ソフトマター」は、近年、機能性材料として産業的に広く利用されるとともに、生体構成物質や複雑系の典型例として、基礎工学・基礎科学の両面から大きな関心を集めている。本講義では、これらの「ソフト」な材料を対象として、代表的な物性測定法や、ソフトマター（複雑流体）に特徴的な興味深い物性・現象について解説する。これを通じて、これらの物理系を理解するうえで重要となる基本概念の習得を目指す。 Soft matter, including polymers, liquid crystals, colloids, glasses, and active matter, has recently attracted considerable attention not only as a class of functional materials widely used in industry, but also as a typical example of biological constituents and complex systems. This course introduces the fundamental experimental methods used to characterize soft materials, as well as characteristic properties and intriguing phenomena specific to soft matter and complex fluids. Through these topics, students will acquire the basic concepts essential for understanding the physics of these systems.

高分子、液晶、コロイド、ガラス、アクティブマターなどに代表される「ソフトマター」は、近年、機能性材料として産業的に広く利用されるとともに、生体構成物質や複雑系の典型例として、基礎工学・基礎科学の両面から大きな関心を集めている。本講義では、これらの「ソフト」な材料を対象として、代表的な物性測定法や、ソフトマター（複雑流体）に特徴的な興味深い物性・現象について解説する。これを通じて、これらの物理系を理解するうえで重要となる基本概念の習得を目指す。 Soft matter, including polymers, liquid crystals, colloids, glasses, and active matter, has recently attracted considerable attention not only as a class of functional materials widely used in industry, but also as a typical example of biological constituents and complex systems. This course introduces the fundamental experimental methods used to characterize soft materials, as well as characteristic properties and intriguing phenomena specific to soft matter and complex fluids. Through these topics, students will acquire the basic concepts essential for understanding the physics of these systems.

Statistics and biometrics have emerged as crucial disciplines not only in agricultural sciences but also in various other fields. This significance is primarily attributed to three factors: Firstly, advancements in data measurement techniques have facilitated the collection of extensive and diverse biological and agronomic data that were previously unattainable. Secondly, the evolution of data science methodologies has enabled the integration and modeling of such collected data. Thirdly, the enhancement of computational capabilities has empowered the utilization of these methodologies. These advancements have rendered statistical and biometric methods indispensable for extracting insights from the vast and varied biological and agronomic datasets. Throughout this lecture series, a diverse array of biological and agronomic datasets will serve as illustrative examples to demonstrate various analytical methods. Delivered in a hands-on format, utilizing R, Python, and Matlab, the aim is to equip students with practical analysis skills. The initial portion of the course, spanning the first one-third, will focus primarily on techniques for summarizing, visualizing, and modeling relationships within multivariate datasets. In the subsequent one-third, students will delve into linear models, linear mixed models, local regression, and nonlinear models. Finally, in the last segment, students will explore image analysis, machine learning, and deep learning methods. While the course will cover a broad spectrum of methods, ranging from introductory to advanced levels, the emphasis will be on developing the capability to independently conduct analyses rather than on elaborating on the theoretical underpinnings of the methods.

固体を中心とした物質の電子状態、凝集機構、光学・誘電特性、磁性、輸送現象に関して講義を行う。 理解の枠組みを与える密度汎関数理論や線形応答理論に関しても基本的概念とその定式化を解説する。 また理論・シミュレーションが如何に各種の実験結果と比較されるのか実験手法・応用事例と共に議論する。 We discuss electronic structures and cohesive mechanism of materials in condensed phases, and extend our discussion to understand optical, dielectric, magnetic, and transport properties. Density functional theories and linear response theories giving a framework for a comprehensive understanding of the issues we cover will be introduced in a concise way. We also cover how the theories and simulations can be compared to various experimental data together with introduction of experimental techniques and its applications.

This course confronts philosophy's most profound questions about the human condition with data-driven insights from modern behavioral science. For millennia, philosophers have used reason and introspection to ask: What is knowledge? What does it mean to be moral? What is love and happiness? How to deal with human violence? How to be free? What is the self? In this class, we will place these classical debates about the human nature/condition in direct conversation with cognitive psychology, behavioral economics, and social/evolutionary psychology. We will explore how far science can answer philosophical questions. <<Learning Goals>> - Identify and articulate key classical philosophical problems in epistemology (knowledge), ethics (morality), and metaphysics (self, love, free will). - Explain core concepts from behavioral science, such as dual-process theory, cognitive biases, moral foundations theory, and affective forecasting, while reasoning about major philosophical inquiries. - Analyze how empirical findings from behavioral science challenge, support, or reframe traditional philosophical arguments. - Critically Evaluate the limits of both "armchair" philosophical reasoning and purely descriptive scientific data in addressing normative ("ought") questions. - Synthesize insights from both fields to develop more nuanced and empirically-grounded positions on complex human issues.

固体の電子状態、光学応答・輸送特性、超伝導、測定手法について講義を行う。電子間相互作用の取り扱いについても解説する。バンド計算手法や素励起･集団励起などの基本的手法・概念についても解説を行う。 Subjects of the lecture are electronic states, optical responses, transport properties, superconductivity, and measurement mathods. Electron-electron interaction will also be treated as well as band calculation methods, and basic concepts of quasiparticle excitation and collective excitation.

オーストラリア国立大学(ANU)と進めている国際教育・研究の枠組みの中で行う授業。 全学の学生に開講する。”共生”をテーマにANUから学生が来日し合同でフィールドワークや実験、講義などを行うことにより、国際感覚も養いながら、科学についての理解を進める。/Joint course work with students at the Australian National University. If Covid-19 situation improve, we will host students from the Australian National University to study various topics including Geohazards, AI, Science communications, Philosophy and Science and others. Otherwise, online virtual joint course will be conducted. Theme of the course will be "Kyosei: Co-existence".

オーストラリア国立大学(ANU)と進めている国際教育・研究の枠組みの中で行う授業。 全学の学生に開講する。”共生”をテーマにANUから学生が来日し合同でフィールドワークや実験、講義などを行うことにより、国際感覚も養いながら、科学についての理解を進める。/Joint course work with students at the Australian National University. If Covid-19 situation improve, we will host students from the Australian National University to study various topics including Geohazards, AI, Science communications, Philosophy and Science and others. Otherwise, online virtual joint course will be conducted. Theme of the course will be "Kyosei: Co-existence".

ディスプレイに用いられる液晶や食品中のゲル、さらには私たち自身を含む生体組織は、いずれも「柔らかい（ソフト）」という共通した物理的特徴をもつ。これらの物質は主に高分子やタンパク質、コロイド粒子などから構成されており、このような柔らかな凝縮系を総称してソフトマターと呼ぶ。 本講義では、ソフトマターが示す多様な相転移や力学的・動的性質を物理的に理解することを目的とする。そのために、熱力学および統計力学に基づく理論的枠組みを基礎から解説し、それらがどのように実験事実と結びつくのかを具体例と共に学ぶ。 講義前半では、まず熱力学・統計力学の初歩的概念を復習し、1成分系における相転移や多成分系における相分離をどのように記述・理解できるかを説明する。また実験的な相図の作成法やその理解の仕方についても紹介する。次に、熱力学と弾性論を接続することで、高分子（棒状分子・紐状分子）やその集合体である膜の力学的性質を扱う。具体的には、変形と力の釣り合い（Young–Laplace則）、弾性的応答、座屈現象などを学ぶ。これらの概念は、液滴や泡の安定性、生物細胞の形態形成、DNAの折り畳みなどを理解する上で重要である。続いて、相転移の代表例として液晶を取り上げる。液晶は、細長い分子が一定の配向秩序を持つ相であり、対称性の自発的破れによって出現する。液晶ディスプレイの動作原理の基盤となるフレデリクス転移を例に、対称性と熱力学に基づく転移現象の理解を深める。講義後半では、ソフトマターに特有の動的現象を扱う。まず、コロイド粒子1個の熱ゆらぎに起因する拡散運動を出発点とし、分子間相互作用が導く凝集過程へと議論を拡張する。このような動的過程の理解は、アミロイド様タンパク質の凝集現象など、生体内で起こる非平衡的プロセスの記述にもつながる。 以上を通して、本講義では、静的および動的な振る舞いの両面からソフトマターを統一的に理解するための基礎的な物理的視点を身につけることを目標とする。

4学期に開講された電磁気学の内容を受け、それをもとに物質中の電磁現象について学ぶ。第一の目標を静的な電場、磁場の下での物質の誘電性や磁性の理解とし、第二の目標を電磁波（動的な電磁場）下での物質の応答の理解とする。これらを通して日常的に体験できる電磁気現象や電子機器の仕組みなどを理解するための基礎を身につける。