（11/6）実験研究者のための計算化学入門―第一原理計算から分子シミュレーション・機械学習まで―

1. 計算化学とは何か：実験研究との接点と全体像（講義＋ミニデモ）
　(ア) 実験研究者が計算化学を使う意義：構造・安定性・物性・分子運動を原子・分子レベルで理解する
　(イ) 電子状態計算（分子系の量子化学計算・周期系の第一原理計算）、分子動力学（MD）、機械学習の位置づけと使い分け
　(ウ) 共通の見取り図：構造を与える→エネルギーと力を求める→安定構造・物性・分子運動を理解する（小分子・Si結晶・高分子鎖のミニデモ）

2. 第一原理計算で何ができるか：何を入力し、何が得られるか（講義）
　(ア) 「第一原理」の意味：原子種・原子配置・電荷・スピン状態・境界条件を与え、エネルギー・力・電子状態を求める
　(イ) 多体シュレーディンガー方程式から密度汎関数理論（DFT）へ：電子密度、Kohn-Sham方程式、交換相関汎関数
　(ウ) 分子系（電荷・スピン・基底関数・溶媒モデル）と周期系（単位胞・周期境界・平面波・カットオフ・k点）の計算条件

3. 実習1：Google Colabで第一原理計算を動かす（実習）
　(ア) Google Colab、ASE、GPAWによる実習環境とSi結晶構造の作成・可視化
　(イ) 一点エネルギー計算の実行：SCFログ、全エネルギー、原子に働く力の読み方
　(ウ) 構造最適化の実行：力に沿って安定構造を求め、初期構造・計算条件の影響を確認する

4. 実習2：物性値をどう求め、どこまで信頼するか（講義＋実習）
　(ア) カットオフとk点の収束テスト：「計算終了」と「科学的妥当性」の違い、精度と計算コストのバランス
　(イ) 結晶体積を変えたE(V)データの作成、状態方程式（EOS）フィット、平衡格子定数・体積弾性率の算出
　(ウ) 実験値との比較：体積弾性率の意味、0 Kと室温、汎関数の系統誤差、絶対値と相対比較

5. 高分子では何をどのように計算するか（講義＋解析実習）
　(ア) 具体例：n-アルカンからポリエチレン鎖へ―モノマー・オリゴマー・高分子鎖・メルトのスケールと、DFT・古典力場MD・機械学習ポテンシャルMD・粗視化MDの使い分け
　(イ) 配座安定性と二面角ポテンシャル：局所的な第一原理計算と高分子鎖の熱運動のつながり
　(ウ) 実習：計算済み軌跡の可視化と、末端間距離・回転半径・温度依存性の解析

6. 機械学習と組み合わせると何が変わるか（講義＋デモ）
　(ア) 物性値を予測する機械学習と、エネルギー・力を予測する機械学習ポテンシャルの違い
　(イ) 代理モデルと不確かさ評価：ガウス過程回帰（GPR）・能動学習による「次の計算点」の選択
　(ウ) 機械学習ポテンシャルによる大規模・長時間シミュレーションへの展開と、学習範囲外での予測に対する注意

7. 自分の研究への導入とまとめ（ワーク＋質疑）
　(ア) 有機分子・無機材料・高分子の活用例と、計算結果を実験と統合する考え方
　(イ) ワーク：研究上の問いを、対象スケール・求める量・候補手法・品質確認項目へ落とし込む
　(ウ) 計算の内製、共同研究、外部委託の判断ポイント／質疑応答

※当日の計算環境に応じ、実習では短時間の計算と計算済みデータを併用します。
　使用するツールや一部の手順を変更する場合があります。予めご了承ください。

出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）