大学物理【振動・波動論】必修科目？独学におすすめ勉強方法と教科書
振動・波動論のおすすめの勉強方法を紹介します。大学物理において、振動波動論はカリキュラム上必修科目ではないことが多いですが、力学や電磁気学、さらに量子力学を深く理解するためにはマスターしておきたい分野です。
大学物理
Python【Python】任意の多角形領域に対する点の内外判定（ベクトルの外積から解説）
Pythonを用いて、ある点の座標が、任意の多角形領域に含まれるか、領域外にあるかを判定します。ベクトルの外積を用いるため、図と数式を用いて、基本的な数学から解説していきます。
統計力学【量子統計力学】プランクの輻射公式（プランクの法則）の導出過程（電磁場の量子化）
プランクの法則を導出する過程をやさしく解説します。電磁波が飛び交う熱平衡状態の空間を仮定し、状態密度を計算します。その後、電磁場の量子化を導入し、エネルギーの期待値を求めると共に、プランクの輻射公式を丁寧に導出していきます。
Python【Python関数】引数として指定できる変数は？多変数, 多次元配列, pd.DataFrameの代入法
リストやnumpy配列を関数の引数として指定する方法、多変数関数の実装方法、PandasのDataFrameを関数の引数として指定し、データの抽出を行う方法を解説しています。
Python【多変数関数】Scipyのcurve_fitで２次元ガウスフィッティング（Python）
２次元画像データの解析において、ガウス関数でフィッティングしたい場合があります。本記事では、PyrhonのScipy, curve_fitを用いて、なるべく簡単にフィッティングを行い、パラメータの推定と誤差の評価をする方法を解説しています。
アルゴリズム【幅優先探索】木構造（グラフ）における頂点間距離を求める【Python】
木構造を扱う際、頂点間の距離や根からの距離を求めたり、木の直径を求めたりする場面があります。本記事では幅優先探索（BFS）の考え方を図で直感的にイメージした後、グラフ（木構造）の頂点間の距離に関する具体的な問題を解説しています。
大学物理「大学物理が分からない」⇒最初は当たり前。独学で物理の院試を突破した心構え
大学の物理が分からない。という悩みを抱えた方に向けた記事です。数ある学問の中でも比較的難易度の高い物理学に対して、どのような心構えで勉強に臨めばよいのか。独学で物理を学んできた立場から、ヒントになりそうなことをお伝えします。
量子力学【量子力学】中心力場内シュレーディンガー方程式を極座標（球座標）で解いて波動関数の一般解を導出する
中心力場（中心力ポテンシャル）内のシュレーディンガー方程式による粒子の運動の解析は、量子力学のメイントピックのひとつです。ここでは、シュレーディンガー方程式の変数分離に始まり、波動関数を求めるまでを順を追って解説しています。途中式も極力記述していますので、教科書を読む際の補助などにご活用ください。
物理数学【物理数学】円筒座標経由で３次元ラプラシアンの極座標表示を楽に導出（途中式の省略無し）
本記事では、直交座標のラプラシアンを他の座標系に変換する方法を解説します。特に、円筒座標を経由して、より分かりやすく・より楽に３次元ラプラシアンを球座標（極座標）表示に変換する方法を紹介します。ラプラシアンの座標変換は、量子力学で、中心力ポテンシャル中でのシュレーディンガー方程式を解くために良く用いられます。
統計力学【統計力学】固体比熱（３）デバイモデルで３次元結晶の比熱を求める
デバイモデルから低温領域での固体結晶の比熱の表式を導き出します。計算過程をなるべく詳しく書きました。