Computational Materials Science 2025 Q2
2025年度Q2 計算材料学特論 (資料: 英語＋日本語版)

Lecture materials for numerical analyses (by Kamiya)
数値解析に関する講義資料・pythonプログラム (神谷担当分)

Your assistants:

• Tutorial Videos (チュートリアルビデオ) [in Japanese]

  プレゼンテーションの技術
  論文やプレゼンテーションの英語
  生成AIの利用と注意
  生成AIの利用例: 一般的な質問と画像生成
  生成AIの利用例: 翻訳
  生成AIの利用例: プログラミング
  Excel VBA
  フィッティングと誤差
  薄膜トランジスタの原理と評価
  誘電物性
  バンド理論・量子計算
  機械学習・強化学習
• Python examples (pythonプログラム例) [in Japanese]
• Computational Material Science (数値解析) (Google NotebookLM Chatbot)
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• First-princples calculation (第一原理量子計算) (Google NotebookLM Chatbot)
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• Semiconductor and Device (半導体・デバイス) (Google NotebookLM Chatbot)
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• Generative AI and programming (生成AI・プログラミング) (Google NotebookLM Chatbot)
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教科書 (日本語)

1. コンピュータの基礎と誤差
2. 数値微分、数値積分
3. 微分方程式、補間、平滑化

Update News:

• New: October 19 1:37 録画・録音ファイルと生成AIから教科書を作るで公開しているシステムにより作成した教科書の公開を始めました
  まずは日本語教科書を公開し、随時英語教科書を公開します。
• July 3 11:33 Lecture materials on July 1 have been updated (20250701FFT_Matrix.zip)
  Fourier transformation (フーリエ変換), Matrix (行列), Applications (応用)
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• June 27, 20:05 Final version of lecture materials on June 27 have been updated (20250627EquationOptimize2.zip)
  Numerical solutions of equations (方程式の数値解法), Nonlinear optimization (非線形最適化)
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• June 20, 11:06 Final version of lecture materials on June 20 have been updated (20250620InterporlateSmoothing2.zip)
  Smoothing (平滑化), Linear least-squares method (線形最小二乗法), Numerical solutions of equations (方程式の数値解法)
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• June 17, 12:10 Final version of lecture materials on June 17 have been updated (20250617Diffeq2.zip)
  Differential equation (微分方程式), Molecular dynamics (分子動力学法), Interpolation (補間), Smoothing (平滑化)
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• June 13, 14:47 Final version of lecture materials on June 13 have been updateed (20250613DifferentialIntegration.zip)
  Numerical differentiation/integration (数値微分/積分)
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• June 10, 11:46 Final version of lecture materials on June 10 have been updated (20250610ComputerAndErorrSouorces.zip)
  Fundamentals of computer, Sources of errors (コンピュータの基礎、誤差)
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Getting Started with python (pythonプログラミングを始める前に)

　本講義では、pythonは必須ではありませんが、アルゴリズムの理解と今後の研究に役に立ちますので、余裕のある人は試してみてください。
  python is not a requirement for this class, but it will help your understanding about the algorisms to be learned and also assist your future research.

• python programming (Japanese)

#01 June 10, 2025: Fundamentals of computer (コンピュータの基礎), Sources of errors (誤差)

#02 June 13, 2025: Numerical differentiation (数値微分), Numerical integration(数値積分), Interpolation (補間), Smoothing (平滑化)

#03 June 17, 2025: Differential equation (微分方程式), Molecular dynamics (分子動力学法), Smoothing (平滑化)

#04 June 20, 2025: Smoothing (平滑化), Liner least-squres method (線形最小二乗法), Numerical solutions of equations (方程式の解法)

#05 June 27, 2024: Numerical solution of equation/Optimization (Nonlinear LSQ) (方程式の数値解法/最適化 (非線形最小二乗法）)

#06 July 1, 2025: Fourier transform (フーリエ変換), Matrix (行列), Applications (その他応用)