B-1. 計算物理学のための Julia 入門

このサイトは「計算物理春の学校 2026 — B-1. 計算物理学のための Julia 入門」の講義ノートである。

0.1 講師

品岡 寛（埼玉大学 大学院理工学研究科）

• GitHub: shinaoka
  • 研究開発: 計算物理、量子多体系、物性物理、研究用OSSの実装
  • 代表的OSS: SparseIR.jl（Julia）、sparse-ir（Python）、TensorCrossInterpolation.jl など
  • 使用言語: Julia, Python, Rust, C++/C, Fortran, …
  • 最近の活動: tensor4all.org、テンソルネットワーク計算のエコシステム構築（Python, Julia, C++, Rust）
  • 個人サイト: shinaoka.github.io

0.2 この講義について

この講義では、2 次元イジングモデルを題材にしながら、AI と協力して Julia の小さなプロジェクトを組み立てる。主題は Julia 入門であるが、同時に AI と設計・実装・検証を進める最小限の型も学ぶ。

内容は大きく次の 2 つで構成される。

• Julia の基本: 配列、関数、struct、環境管理、テスト、ベンチマーク
• AI と協力する基本: 目的を言葉にすること、説明を求めること、結果を見て戻ること

詳しい目標は 講義の目標、受講前の準備は 前提条件 にまとめてある。

講義は 2 つのセッションで構成されている。

• セッション 1: 環境の作成、格子の初期化、物理量の計算、メトロポリス更新の実装
• セッション 2: 状態表現の改善、パフォーマンスの計測、温度スキャンとプロット

希望者向けに、メモリレイアウトと性能の直感を扱う発展 Step 8 も用意している。

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0.3 リンク

• 講義ノートのソースコード: GitHub リポジトリ