| 教員 Supervisors |
テーマの例 Possible projects |
内容の例 Summary of contents |
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| 遠藤晋平 ENDO, Shimpei |
(1)量子力学の数値計算 Simulations of quantum
mechanics
(2)量子ウォーク Simulation of quantum walk
(2)非エルミート量子力学の数値計算 Simulation of non-Hermite quantum
mechanics
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(1)
Fortran, Mathematicaなどを使い、1,2粒子のシュレディンガー方程式を行列の固有値問題として解く。
Solve one- and two-body Schrodinger equation by
discretizing them into matrix eigenvalue problems
(2) 量子力学でのランダムウォーク模型を数値計算することで解析する。
Numerical analysis of a quantum random walk
(3) ハミルトニアンがエルミートでない開放量子・散逸系等の挙動を、固有値・固有関数を数値計算し解析する。
Numerical analysis of eigenvalue/vector of
non-Hermitian quantum models to understand open
quantum systems and quantum dissipative systems.
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2313095 Sato Yusei 2110235 Shogo Kimura |
| 尾関之康 OZEKI, Yukiyasu yozeki@pc.UEC |
(1) モンテカルロシミュレーション入門 Introduction to Monte Carlo simulations (2) カーネル法の応用 Applications of the kernel method |
(1)
相転移や臨界現象の問題をモンテカルロシミュレーションによって数値的に解析する。 Numerical analysis for phase transitions and critical phenomena using Monte Carlo simulations. (2) 最適化問題をカーネル法で解決する。 Solutions for optimization problems using the kernel method. |
2210567 古河 真克 |
| 斎藤弘樹 SAITO, Hiroki hiroki.saito@UEC |
(1) 量子力学のシミュレーション Simulations of quantum mechanics (2) 深層学習の基礎 Basics of deep learning (3) ラマヌジャン・マシンの実装 Implementation of Ramanujan Machine |
(1)
C言語を用いてシュレディンガー方程式を解き、量子系のダイナミクスを調べる。 We solve the Schrodinger equation with C, and study the dynamics of quantum systems. (2) Keras, TensorFlow, PyTorchなどを用いて、深層学習の基礎を学ぶ。 We learn about deep learning using Keras, TensorFlow, or PyTorch. (3) ラマヌジャン・マシンを使って未知の数学公式を発見する。 Let's find new mathematical formulae using Ramanujan Machine |
2413552 小野田哉斗 |
| 長谷川景郁 HASEGAWA, Hiroka hhasegawa@UEC |
(1) 科学シミュレーション Scientific simulations (2) 量子化学計算の基礎 Basics of quantum chemical calculation |
(1)
CやFortranを使って物理現象をシミュレーションする。 We learn to simulate physical phenomena by C or Fortran. (2) Gamessあるいはpythonなどを利用して量子化学計算の基礎を学ぶ。 We learn about quantum chemical calculation using Gamess or python. |
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| 白川英樹 SHIRAKAWA, Hideki hshrkw@UEC |
(1) 生物システムのシミュレーション Simulations of biological systems (2) 実験・計測機器のコンピュータ制御 Computer control of experimental apparatus |
(1)
細胞応答などの生物現象をＣ言語プログラミングによりシミュレーションする。 We learn to simulate biological phenomena such as cellular responses by C programming. (2) 実験に用いる測定機器の外部制御プログラムをLabVIEW等で作製する。 We learn to control experimental apparatus by LabVIEW or other programming languages. |
2413721 yuzaki haruto |
| 中村淳 NAKAMURA, Jun jun.nakamura@UEC |
(1) 自然科学の基本方程式のシミュレーション Simulation of basic equations in natural science (2) 材料物性のデータ解析と機械学習 Data analysis and machine learning of material properties |
(1)
Cやpythonなど任意のプログラミング言語を用いて、様々な自然科学の基本方程式を解いてみる。６学期に開講されている「計算数理工学」で用いたプロ
グラムを発展させても良い。 Let’s solve various basic equations in natural science using an arbitrary programming language such as C or python. You may develop the program used in the class “Numerical Calculus for science and engineering” offered in the 6th semester. (2) pythonなどのプログラミング言語を用いて、物質設計のためのデータ解析や機械学習の基礎を学ぶ。 Learn the basics of data analysis and machine learning for materials design using programming languages such as python. |
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| 森下亨 MORISHITA, Toru advcmp@power1.pc.UEC |
(1) 科学計算の基礎 Basics of scientific computing (2) julia 言語を一緒に学びませんか？ Let's learn about julia language. |
(1) C言語や FORTRAN
によって微分方程式を解いたりして、物理現象を学ぶ。 We learn about Physical phenomena by solving differential or some other equations numerically with C or FORTRAN. (2) 動的プログラミング言語である julia について初心者の担当教員と一緒に学ぶ。 We learn about one of dynamical languages, julia, together with the supervisor who is a beginner of the language. |
2413536 太田健介 |
| 山鹿汐音 YAMASHIKA, Shion shion.yamashika@UEC |
(1) 量子多体系の数値計算 Numerics of
quantum many-body systems (2) テンソルネットワークの基礎 Basics of tensor network algorithm |
(1)
Pythonを用いて量子相転移のような量子多体現 象の数値シミュレーションを行う。 Numerical simulation of quantum many-body phenomena such as quantum phase transitions using Python. (2) 行列の数値対角化やテンソルネットワークを用いて量子多体系の非平衡現象を解析する。 Analysis of non-equilibrium phenomena in quantum many-body systems using exact diagonalization of matrices and tensor-network algorithms. |
| 時間 Time |
発表者 Speaker |
教員 Supervisor |
題目 Title |
| 16:15 |
Haruto Yuuzaki | 白川英樹 | Physical Modeling of
Protein Phase Separation in Neurodegenerative
Disorders or Mathematical analysis of nanoparticle
diffusion models and BBB transmission efficiency or
Mathematical Model of Nanoparticle Transport in Drug
Delivery Across the Blood–Brain Barrier |
| 16:25 | Shinji Furukawa | 尾関之康 | モンテカルロシミュレーションのプログラミング |
| 16:35 | Sato Yusei | 遠藤晋平 | Numerical simulations
of phase transition critical phenomena, such as the Ising
model. |
| 16:45 | Shogo Kimura | 遠藤晋平 | The calculation of eigenvalues in one-dimensional infinite potential well |
| 時間 Time |
発表者 Speaker |
教員 Supervisor |
題目 Title |
| 16:15 | Shinji Furukawa |
尾関之康 | モンテカルロシミュレーション2_パーコレーションとか |
| 16:35 | Haruto Yuzaki |
白川英樹 | Protein Phase Separation in
Neurodegenerative Diseases |
| 16:50 | Yusei Sato |
遠藤晋平 | Exact diagonalization and
analytical calculations for quantum many-body systems |