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年度	2026年度	開講部局	先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻応用化学プログラム
講義コード	WSE21901	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	計算化学特論
授業科目名 （フリガナ）	ケイサンカガクトクロン
英文授業科目名	Advanced Computational Chemistry
担当教員名	兼松　佑典
担当教員名 (フリガナ)	カネマツ　ユウスケ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   後期   ４ターム
曜日・時限・講義室	(4T) 火3-4,金3-4
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面
			講義と演習
単位	2.0	週時間	4	使用言語	J : 日本語
学習の段階	6 : 大学院専門的レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	08 : 化学工学
対象学生
授業のキーワード	密度汎関数理論、分子軌道理論、マテリアルズインフォマティクス
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	化学分野で用いられる計算手法の理論背景を概観した上で、実習を通して量子化学計算プログラムとPythonの各種モジュールを用いた解析の実践的知識を体得する。 先行研究を再現するために論文から読み取るべき情報について学ぶ。
授業計画	第1回　ガイダンス 第2回　計算化学概論 第3回　計算化学のための数学基礎 第4回　量子化学計算のための近似とモデル 第5回　基底関数系と自己無撞着場 第6回　電子密度解析 第7回　分光スペクトル計算の基礎 第8回　ポテンシャルエネルギー曲面上での分子運動 第9回　量子化学計算演習１ 第10回　量子化学計算演習２ 第11回　解析のためのPythonプログラミングの基礎 第12回　スペクトル解析 第13回　機械学習応用例の紹介と実践 第14回　文献調査と先行研究の再現 第15回　レポート指導
教科書・参考書等	資料はmoodleにて配布します。 以下参考書： マッカーリ・サイモン物理化学（上, 下） アトキンス物理化学（上）第12版 計算化学 第3版, フランク・ジェンセン著, 森北出版 PythonとChatGPTを活用するスペクトル解析実践ガイド, 稲垣哲也 著, 講談社 実践マテリアルズインフォマティクス, 船津公人・柴山翔二郎 著, 近代科学社 化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門, 金子弘昌 著, オーム社 統計的学習の基礎, Jerome Friedman著, 共立出版
授業で使用する メディア・機器等	配付資料, その他（【詳細情報】を参照）, moodle
	【詳細情報】	量子化学計算の演習には主にGaussian16を用いる。 機械学習の演習にGoogle Colabを用いる。
授業で取り入れる 学習手法	授業後レポート
予習・復習への アドバイス	moodleにて配布する資料を使って予習・復習すること。
履修上の注意 受講条件等	学部の演習や実験等で量子化学計算を実行した経験を有していることが望ましい。
成績評価の基準等	授業中に課した小テストと演習課題、およびレポートをもとに成績評価を行う。
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ	固体の電子状態計算や分子動力学計算は演習で扱いませんので、それらに興味のある方は材料シミュレーション論の受講を検討してください。
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。