計算化学（Computational chemistry）[1E34]

＜学位授与の方針＞

	1. 基礎知識の習得
◎	2. 専門分野知識の習得
○	3. 汎用的問題解決技能
	4. 道徳的態度と社会性

＜授業のねらい＞

コンピュータを利用して、化学が関与する現象をシミュレーションする学問を計算化学とよぶ。本講義では計算化学の基礎について学び、化学研究で活用するために必要な知識を身に付ける。また、化学実験や化学プロセスで生み出されるビッグデータを、有効的に活用するために必要なインフォマティクス（情報化学）や種々のデータ解析法についても学ぶ。

＜受講にあたっての前提条件＞

「物理化学�T」を履修していること。

＜具体的な到達目標＞

・計算化学の基礎理論をする。
・機械学習、主成分分析、クラスター分析などのデータ解析法を理解する。
・環境化学分野でのコンピュータを利用した研究開発の応用例を理解する。

＜授業計画及び準備学習＞

1. 計算化学の概略
　　学習内容： 計算化学の概要を学ぶ。
　　学習準備： 特になし。
02. 気体分子運動論
　　学習内容：気体分子運動論について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
03. 原子間および分子間相互作用
　　学習内容：原子および分子間の相互作用の種類について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
04. 分子力学法
　　学習内容： 分子力学法の基礎理論について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
05. 分子動力学法1
　　学習内容： 分子動力学法の基礎理論について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
06. 分子動力学法2
　　学習内容：原子分子の圧力の計算方法について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
07. ケモインフォマティクス1
　　学習内容：主成分分析、クラスター分析などのデータ解析法について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
08. ケモインフォマティクス2
　　学習内容：主成分分析を用いた物性データの推算法について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
09.　化学反応のシミュレーション1
　　学習内容： 分子軌道法の基礎について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
10.　化学反応のシミュレーション2
　　学習内容： 量子化学計算について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
11. マテリアルス・インフォティックス
　　学習内容： マテリアルインフォティックスによる材料設計法を学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
12. 機械学習1
　　学習内容：ニューラルネットワークと畳み込み法の理論を学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
13. 機械学習2
　　学習内容： 化学分野における機械学習の応用例について学ぶ。
　　学習準備： 前回の授業までの復習を行ってくること。
14. 授業の振り返り
　　学習内容：　前回までに学んだ知識を包括的に理解する。
　　学習準備：　前回の授業までの復習を行ってくること。

＜成績評価方法＞

成績は、期末試験(70%)、出席・討議(30%)により総合的に評価し、到達目標に照らして、6段階のGrade(A+,A,B,C,D,F)で評価し、D以上の者に単位を認める。

＜教科書＞

プリントを配布するので、教科書の購入は不要である。配布されたプリントを毎回持参すること。

＜参考書＞

「アトキンス物理化学（上・下）」（東京化学同人）、「計算機化学入門」櫻井・猪飼編（丸善株式会社）、「計算化学入門」大澤映二編（講談社サイエンティフィク）

＜オフィスアワー＞

月曜日１３時００分〜１４時００分　場所：新宿キャンパスA-1916号室
質問及び相談は電子メールでも随時受け付ける。　高羽： takaba@cc.kogakuin.ac.jp

＜学生へのメッセージ＞

計算化学は第三の実験方法と呼ばれ、化学研究に欠かせない実験ツールです。複雑な原子分子の運動や電子状態をコンピュータ上にシミュレーションすることで、現象の深い考察ができ、研究に必ず役に立ちます。本講義では、その基礎から実際の応用までを平易に解説し、また課題を解くことで実際の研究に応用する力を養います。