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今日の天文学の研究においてはコンピュータは不可欠の道具であり、理論シミュレーションはもちろんのこと、解析的な研究や観測、装置開発などあらゆる分野で高度な計算機技術が必要となる。本実習では、基礎的なプログラミングを含む将来の研究に活用できる計算機技術を修得することを目的とし、実際にコンピュータを用いて天体物理学の具体的な課題に取り組む。
Computers are indispensable tools for astrophysics today. Not only in theoretical simulations but also in analytical studies, observations, and instrument development, virtually all the fields require a high level of computing skills. In this class, students will learn practical computer skills useful for research in astrophysics through excersises using computers.
現代の理論天文学ではコンピュータシミュレーションはなくてはならない研究のツールとなっている。この授業では、前半では流体力学や重力多体問題、輻射輸送などの数値シミュレーションの理論と手法を学び、後半でそれを応用して幾つかの実践的な課題に取り組む。
Computer simulations are essential research tools in theoretical astrophysics today. In this class, students will learn theories and methods of numerical simulations including hydrodynamics, gravitational N-body simulations and radiation transfer, and apply them for some practical problems.
現代の理論天文学ではコンピュータシミュレーションはなくてはならない研究のツールとなっている。この授業では、前半では流体力学や重力多体問題、輻射輸送などの数値シミュレーションの理論と手法を学び、後半でそれを応用して幾つかの実践的な課題に取り組む。
Computer simulations are essential research tools in theoretical astrophysics today. In this class, students will learn theories and methods of numerical simulations including hydrodynamics, gravitational N-body simulations and radiation transfer, and apply them for some practical problems.
太陽系天体，すなわち惑星や衛星の周辺プラズマや大気の変動現象により生成される放射エネルギーは，可視・赤外・紫外線や電波の形で放射される．この観測から，天体やその周辺で発生する物理プロセスをリモートセンシングすることが可能である．東北大学は，オーロラや惑星微量気体の検出など地球・惑星電磁圏・大気圏の変動現象の観測や大気組成の地上と宇宙からの観測により，数々の成果を挙げてきた．
また，近年の計算機の性能向上とシミュレーション技術の発達により，太陽系天体近傍の物理現象を定量的に理解することが可能となってきた．
本講義では，太陽系天体の物理現象の解明を将来さらに発展させていくに必要な，光・赤外や電波・レーダー計測技術，地球・惑星観測に不可欠な人工衛星・惑星探査機技術，ならびにコンピュータシミュレーション技術について，その基礎を学ぶ．
Energy generated in the solar system, such as planetary atmospheres, small bodies, and surrounding plasmas is emitted as the electromagnetic waves in the visible, infrared, ultraviolet and radio ranges. Remote-sensing observations of these waves are useful to understand the physical processes in/around the solar system objects. Tohoku University has produced many results by the remote-sensing of physical processes in the earth, and planetary magnetospheres, such as the measurements of aurora, planetary trace gases, and atmospheric compositions from the ground and space.
In addition, recent improvements in computer performance and the development of simulation technology bring us quantitative understanding of physical phenomena in the solar system.
In this lecture, we will learn the basics of optical, infrared, ultra-violet, radio wave and radar measurement techniques and satellites and planetary probe engineering which are essential for the earth and planetary observations. We will also learn computer simulation techniques. These techniques are necessary for further elucidation of the physical phenomena in the solar system.
コンピュータ言語（C++）の習得と通じて、コンピュータの操作に慣れ、
情報・計算機科学の基本を学び、さらには、問題を抽象化し数学的に表現するという
理学研究に欠かせない能力を養うこと。
この講義は、情報とデータの基礎（旧講義名：情報基礎AまたはB）を履修した者、またはコンピュータの初歩的利用経験者を対象としている。
In this course students will learn and experience computer programming (C++)
aiming to develop the ability for abstraction and formulation of problems.
Students will also understand fundamentals of computational science through the practices.
恒星物理学に関して、特に超新星爆発や中性子星合体など宇宙における爆発現象に注目して、
理論と観測の両面から解説する。
理論面では、星の進化を概観した後、超新星爆発・中性子星合体といった爆発現象の物理と、
そこから期待される輻射について解説する。
観測面では、恒星の基本的な観測量と恒星の性質の関係、
突発天体の観測データから引き出す方法、時間領域天文学の手法などについて論じる。
This lecture broadly covers theoretical and observational aspects of
stellar astrophysics, with special emphasis on explosive transients
in the Universe, such as supernovae and neutron star mergers.
Theoretical part includes overview of stellar evolution,
physics of supernovae and neutron star mergers,
and observable signals from such events.
Observational part includes standard observables of stars
and relations to the stellar properties,
how to extract physics from observational data of transients,
and methods of time-domain astronomy.
コンピュータ言語（C++）の習得と通じて、コンピュータの操作に慣れ、
情報・計算機科学の基本を学び、さらには、問題を抽象化し数学的に表現するという
理学研究に欠かせない能力を養うこと。
この講義は、情報とデータの基礎（旧講義名：情報基礎AまたはB）を履修した者、またはコンピュータの初歩的利用経験者を対象としている。
In this course students will learn and experience computer programming (C++)
aiming to develop the ability for abstraction and formulation of problems.
Students will also understand fundamentals of computational science through the practices.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
1. 目的
技術者や科学者に要求される情報処理やインターネットによる情報交換など，知的創造のためのツールとしてコンピュータを使用する上での基本を演習により学ぶ．
2. 概要
コンピュータをツールとして使いこなすための基本的な操作と，機器制御や科学技術計算に適する汎用プログラミング言語の基本を修得したあと，定められた仕様に即したソフトウェア開発を目的とした総合的な課題に対するアルゴリズムの設計とプログラミング，及びそれに至る過程を記述したレポートの作成により，コンピュータシステムの使い方を実際に学習する．
3. 達成目標等
オペレーティングシステム，汎用プログラミング言語，アルゴリズムの設計とプログラミングなどの基本的知識を習得する．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Objective
The purpose of this course is to obtain basic computing skills such as information processing and information exchange via internet for engineers and scientists through some exercises.
2. Contents
This course is designed to introduce undergraduate students to fundamental computer science including operating system, text editing, general-purpose programming language, and computer graphics. Students will learn about algorithms and problem solving through development of a specific software.
3. Goal
Students will be able to obtain fundamental knowledge of a general-purpose programing language and algorithm design.
(1) 情報化社会に生きる市民としての責任と倫理を自覚し, 適切に判断・行動ができる
ソーシャル・スキルを獲得すること.
(2) 計算機の能力を活用した問題解決手法やデータ科学を学ぶ意義を理解し, 大規模データ
を利用した技術に関して人間中心の理解, 判断ができるようになり, さらにそれらに関して
実社会における課題を見出せるようになること.
(1) Acquire social skills to make appropriate decisions and actions,
taking responsibilities and being aware of ethics as citizens living in
today's information society.
(2) Understand the significance of learning problem-solving methods and data
science, utilizing computers, become able to make human-centered
understandings and decisions in regard to the large-scale data technologies,
and to find issues in the real-world problems concerning those technologies.