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2020年度 物質科学特論C (4078)

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科目区分 専門科目 教職科目 指定なし
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 日本語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2020/06/24~2020/07/22 履修取消期限 2020/08/11

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目
履修方法 ・修士論文研究又は特別課題研究を履修する場合は、基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。
・課題研究を履修する場合は、基盤科目及び専門科目から14単位以上履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 柳田 健之
担当教員 (羽曾部卓)、(梶弘典)、(山西芳裕)
教育目的/授業目標 梶:有機エレクトロルミネッセンス (有機EL) の基礎的事項の理解を目標にする。また、計算がどのように役立つか、NMRがどのように役立つか、についても理解する。
山西:生命科学、化学、医学、薬学分野のビッグデータ解析の基礎を理解し、統計学や機械学習の医療・創薬応用を理解する。
授業概要/指導方針 梶:できれば、対話形式で進めたく思います。
山西:講義形式で⾏う。

クラス情報



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授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] 担当教員 テーマ 内容
1 8/3 [1] 山西 芳裕 生命情報学と化学情報学 生命化学分野の大規模オミックスデータ(ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームなど)を情報解析し、新しい科学的発見に繋げるための統計学・機械学習の手法や応用について解説する。
2 8/3 [2] 山西 芳裕 医療情報学と創薬情報学 疾患、薬、化合物、生体分子に関する様々な医薬ビッグデータを有効活用して、医療や創薬に繋げるための統計学・機械学習の手法や応用について解説する。
3 1/15 [3] 梶 弘典 有機EL:材料からデバイスまで 有機ELを基礎から学ぶ。さらに、有機ELにおいて極めて重要な各種材料についても学ぶ。特に発光材料については、量子化学計算による設計についても概説する。
4 1/15 [4] 梶 弘典 マルチスケールシミュレーションによる電荷輸送予測 有機ELのみならず広くデバイスにおいて、電荷輸送は重要な因子である。電荷輸送は、電子・分子のレベルからデバイスのレベルまで、マルチスケールで理解することが必要となるが、最近、マルチスケールシミュレーションにより、その深い理解が可能となってきた。このシミュレーションについて概略を紹介する
5 梶 弘典 固体NMRとDNP-NMR 有機合成において溶液NMRが不可欠なように、分子レベルでの構造の観測にNMRは極めて有用である。固体素子では、固体状態での測定が必要であるが、固体NMRも同様に分子レベルでの詳細な情報を与えてくれる。ここでは、固体NMRの基礎と、最近発展してきた動的核偏極(DNP)-NMRについて簡単に学ぶ。
6 1/14 [3] 羽曾部 卓
7 1/14 [4] 羽曾部 卓
8 1/14 [5] 羽曾部 卓

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 8/3 1 物質大講義室
2 8/3 2 物質大講義室
6 1/14 3 物質大講義室
7 1/14 4 物質大講義室
8 1/14 5 物質大講義室
3 1/15 3 物質大講義室
4 1/15 4 物質大講義室

テキスト・参考書

テキスト 山西:当日はPCのスライドで説明するので特に必要ではない。
参考書 山西:当日はPCのスライドで説明するので特に必要ではない。

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
梶:レポートと講義で評価する。
山西:授業への参加度とレポートで評価する。
関連科目 特になし
関連学位 理学、工学、バイオサイエンス
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料



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