Diff of ry/Seminar1st - Soft Matter Engineering Gr.

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#author("2020-10-28T09:25:20+00:00","mss","mss")
#author("2020-10-29T12:37:11+00:00","mss","mss")
[[ry/Seminar1st]]

* 工業化学科初修セミナー [#a22913b8]


** 基本情報 [#hcdee4a2]

- [[シラバス:https://www.k.kyoto-u.ac.jp/teacher/u/t/syllabus/detail?no=9663]]

- スケジュール
-- 2020年10月29日 16:30
-- 2020年11月12日 16:30
-- 2020年11月19日 16:30
-- 2020年11月26日 16:30
-- 2020年12月10日 16:30
-- 2020年12月17日 16:30
-- 2020年10月29日 16:30 RY, TT
-- 2020年11月12日 16:30 TT
-- 2020年11月19日 16:30 RY
-- 2020年11月26日 16:30 TT
-- 2020年12月10日 16:30 RY
-- 2020年12月17日 16:30 RY, TT

- 対面の場合：桂キャンパスAクラスターA4棟115号室（化学工学専攻移動現象論研究室セミナー室）[[アクセス（リンク先の最下部）:https://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/ja/]]

- Zoomの場合：https://kyoto-u-edu.zoom.us/j/87627553365?pwd=YXNrNS9aZjc2ZnBibWdBY2xwaDRjQT09
-- ミーティングID: 876 2755 3365
-- パスコード: 508817

- 担当教員: 山本量一，谷口貴志

- PandAコースサイト（準備中）

** セミナーの内容 [#y027a4d9]

- 各自のPC(Windows/Mac/Linux)を用いて化学工学に関する簡単なプログラミングを行います．

- 擬似乱数の発生からはじめてブラウン運動のシミュレーションをやり，確率過程についての理解を深めることを最終目標とします．確率過程の考え方は，物理学や化学工学に限らず，世の中の複雑な現象（株価，気象，…）を数学的に扱う場合に威力を発揮します．

//- 初回に演習室のPC端末で使用するUSBを配布します．面倒ですが毎回持参してください．USB単体でiPython Notebook (Jupyter)が動くようにしてあります．

//- 実はUSBがなくても，WEBサイト[[tmpnb:https://tmpnb.org/]]を開くとJupyterが試用できます．USBを忘れた時はこちらを使用してください．

- プログラミング言語は"Python"、開発環境は"Jupyter notebook"を使います．

- 演習で用いるコンピュータは以下を想定しています．
-- （標準）各自所有のノートPC(Windows/Mac/Linux)を講義室に持参し（BYOD）、京都大学情報環境機構の[[仮想型端末サービス:http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/ecs/virtual_terminal/]]を経由して、教育用PC端末サービス（Windows 10）を利用する。
-- （推奨）個人所有のPC(Windows/Mac/Linux)に、"Anaconda"をインストールして利用する。以下の情報を参考にしてください。
--- Anacondaの公式HP( https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads )より、目的のOS用のAnaconda (Python 3.* version) をダウンロードする。
--- ダウンロードしたファイルを実行して、Anacondaをインストールする (詳しい手順は https://docs.anaconda.com/anaconda/install/ ).
//--- You can update to the latest version of Anaconda by executing the following commands from the command line (optional).
//   conda update conda 
//   conda update anaconda
- "Jupyter notebook/Python3"は、教育用PC端末サービス（Windows 10）にすでにインストールされています、Windowsを立ち上げ、Startメニュー->Anaconda3 (64-bit)->Jupyter Notebookを選択、あるいはWinowsメニュー->Windows システムツール->コマンドプロンプトを開いて、jupyter notebook とタイプして実行。


** 技術情報 [#ie4d4bee]

- [[PC端末の利用:http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/ecs/terminal/]]

- [[Python入門:http://www.tohoho-web.com/python/]]

- [[jupyter (iPython Notebook):http://jupyter.org/]]

- [[Try Jupyter without installation:https://jupyter.org/try]]


- その他，ググればたくさん情報があります．それらを有効に活用してください．

-- Jupyterの使い方の簡単な紹介．
http://myenigma.hatenablog.com/entry/2016/02/20/183423

-- グラフを書ために matplolib を使います．授業では基礎的な機能だけ使いますが，やり方次第でいろんなことが出来ます．
http://cflat-inc.hatenablog.com/entry/2014/03/17/214719

** 講義内容 [#y4aab1c3]

- 第１回「プログラミングの準備」 
[ [[''nbviewer'':https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ces/ipynb/00_practice.ipynb?flush_cache=true]] ] 
[ [[''ipynb'':http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ces/ipynb/00_practice.ipynb]] ]

- 第２回「常微分方程式の数値解法（オイラー法）１」 
[ [[''nbviewer'':https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/03_damped_oscillation.ipynb?flush_cache=true]] ]
[ [[''ipynb'':http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/03_damped_oscillation.ipynb]] ]

- 第３回「常微分方程式の数値解法（オイラー法）２」 
[ [[''nbviewer'':https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/03_damped_oscillation.ipynb?flush_cache=true]] ]
[ [[''ipynb'':http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/03_damped_oscillation.ipynb]] ]

- 第４回「Brown運動のシミュレーション１」 
[ [[''nbviewer'':https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/05_brownian_3D_simulation.ipynb?flush_cache=true]] ]
[ [[''ipynb'':http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/05_brownian_3D_simulation.ipynb]] ]


- 第５回「Brown運動のシミュレーション２」 
[ [[''nbviewer'':https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/05_brownian_3D_simulation.ipynb?flush_cache=true]] ]
[ [[''ipynb'':http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/05_brownian_3D_simulation.ipynb]] ]

- 第６回「まとめ」 

** 参考資料 [#j4700c17]

- 「種々の確率分布関数」&ref("ry/Ilas2/distribution_functions.pdf");
[ [[''nbviewer'':https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/04_distribution_function.ipynb?flush_cache=true]] ]
[ [[''ipynb'':http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/04_distribution_function.ipynb]] ]

- 「Brown運動のシミュレーション」&ref("ry/Ilas2/009x_3all+p.pdf");
//[ [[''PDF'':http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/02_Brownian_motion.pdf]] ] 

- 「Brown運動の解析」 
[ [[''nbviewer'':https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/05_brownian_3D_simulation.ipynb#6.-Brown%E9%81%8B%E5%8B%95%E3%81%AE%E8%A7%A3%E6%9E%90]] ]
[ [[''ipynb'':http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/05_brownian_3D_simulation.ipynb]] ]

- 「種々の確率過程」
[ [[''Go''>ry/Ilas2_07]] ]

** 課題レポート [#he785812]

- 各回の宿題を課題レポートとする．

- 提出先： yamamoto.ryoichi.6m@kyoto-u.ac.jp (必要に応じて適宜ファイルをメールに添付してください．)

- 考察が必要なものについては必ず考察を記載すること．

- メールの本文に「氏名」と「学籍番号」を忘れずに．授業に関する要望・感想があれば遠慮せずに書いてください．
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