研究紹介
物理・情報科学科で学べる分野
物理・情報科学科では、あらゆる自然科学や工学の基礎となる物理学と、現代社会を支える基盤技術である情報科学、物理学と情報科学の融合分野について学べます。
物理学分野では力学/電磁気学/熱力学/流体(連続体)力学など物理学の基礎を成す科目があり、それらに立脚する応用科目として統計力学/量子力学/相対性理論/物性物理学などがあります。これらの応用科目も相互に関連性を持っている場合が多く、幅広く体系的に学ぶことが重要になります。また物理学の研究を行う上での基本的な考え方や方法論については基礎物理学実験(1年次)、物理データサイエンス技術演習(2年次)、物理学実験I, II(3年次)などの実験科目を通じて学ぶことができます。
実際の卒業研究に取り組む上で特に重要となる科目は研究分野によって異なりますので、以下に記載する各分野の記述を参照してください。
物性物理学
物質は分子・原子からできており、電気的性質、機械的（力学的）性質、熱的性質、磁気的性質、光学的性質等いろいろな物理的性質（物性）をもっています。これらの物性は、物質の微視的（ミクロ）な構造によって決まります。物性物理学は、なぜ物質が多様な性質を示すのかを、微視的な観点から探究する物理学の研究分野です。金属、半導体、磁性体、誘電体、セラミックス、ソフトマター・高分子、生物その他さまざまな物質系を対象とします。
物性物理学の研究のためには基礎的な物理学の科目に加え、統計力学、量子力学、固体物理学等が必要です。さらに、実験手法を用いて物性物理学の研究を行うことも多いため、実験科目の内容の習得も必要です。
素粒子・宇宙論
素粒子理論は、「物質や宇宙は根源的には何からできていて、どのような法則に従うのか」を探究する学問です。「素粒子」とは物質を構成する最小の単位で、それ以上分割できない基本の構成粒子のことです。例えば、電子やクォーク、レプトンが素粒子です。宇宙理論は、宇宙で起こる様々な現象を普遍的な物理法則に基づいて理解することを目指す学問です。ブラックホールといった特定の天体だけでなく、宇宙そのものの起源や進化も研究対象になります。
素粒子の微視的な世界と宇宙の巨視的な世界は1つに繋がっています。素粒子理論は宇宙の極限的な環境で何が起こるかを調べるために不可欠であり、一方で宇宙は素粒子理論をはじめとした根源的な物理法則を検証する実験場となります。素粒子・宇宙理論グループでは、微視的スケールと巨視的スケールの両面の理論的研究から、宇宙の神秘を解明することを目指しています。
素粒子・宇宙の理論研究のためには、力学・電磁気・熱統計力学・量子力学・相対性理論などの知識が必要です。
電波天文学
宇宙がどのようにできており、どのような法則に支配されているのかを理解するのが、宇宙物理学の目的です。そのためには、宇宙や天体が出す電磁波をとらえて解析を行うこと、つまり観測が必要です。良く知られている観測方法は、天体が出す光を観測するものですが、天体が出す電波を観測する方法もあります。これが電波天文学です。山口大学では2台の電波望遠鏡を自由に使って、ブラックホールや赤ちゃん星(原始星)、そしてそれらを取り巻く星間ガスの研究を行なっています。
遠く離れた天体の性質を理解するためには基礎から応用まで幅広い物理学の知識が必要です。例えば原始星/星間ガスの研究では統計力学/量子力学、ブラックホールの研究では相対性理論の知識が必要になる場面があります。さらに観測天体の種類だけではなく、研究の場面によっても必要な知識が異なるため、なるべく広く物理学を学んだ人ほど自由に楽しく研究することができます。また観測データの解析のためには物理学実験や情報処理の知識も必要となります。
データサイエンス系
スポーツ科学，天文情報科学，音楽情報処理，ビッグデータ処理，データ可視化など
現代社会にあふれる膨大な量のデータを取得・処理・分析し、有用な情報や知識を得るための分野です。物理学や天文学、生物学などの基礎的な分野から、金融業や製造業などの応用的な分野まで、あらゆる分野の研究・開発を加速させる最先端分野です。本学科ではデータサイエンス技術Ⅰ/Ⅱ、データサイエンス技術演習、データサイエンスプログラミング、データサイエンス実践、などの科目で基礎的な知識と実践的な技術力を養います。データサイエンス技術は文部科学省より数理・データサイエンス・AIプログラム（応用基礎レベル）に認定されています。
シミュレーション科学系
分子シミュレーション，脳シミュレーション，複雑システムなど
物理現象や複雑なシステムの挙動をコンピュータを用いて計算・解析する分野です。シミュレーション科学は、物理現象の解明、災害予測、製品の設計など、様々な分野で利用されています。本学科ではプログラミング言語Ⅰ/Ⅱ、プログラミング演習Ⅰ/Ⅱ、シミュレーション技法、データ構造とアルゴリズムなどの科目で学ぶことができます。
情報通信系
情報理論，符号理論，情報セキュリティなど
情報の伝達と処理に関する数学的理論と基盤技術を研究する分野です。これらの理論や技術は通信システム、特にデータ圧縮・誤り訂正・暗号などに応用され、情報ネットワークや情報セキュリティの分野で重要な役割を果たします。本学科では、理論を構築する上で重要となる論理学、情報理論、グラフ理論、正規言語とオートマトンや技術を理解するために情報ネットワークなどの科目で学ぶことができます。
情報処理系
画像音声処理，データベース，電子透かしなど
情報処理は情報を取得、保存、変換、伝達、解析するプロセスを効率的に行うためのシステムや技術を研究・開発する分野です。情報の取り扱いが必要なあらゆる分野で重要な役割を果たします。
情報システム、データベース管理、画像や音声情報の解析や情報の埋め込みなどに関する基盤技術の開発を行います。本学科では、最適化理論、データベース論、信号画像処理、マルチメディア処理演習などの科目で学ぶことができます。
AI・機械学習系
深層学習，強化学習，自然言語処理，ゲーム理論など
コンピュータが認識、理解、学習、推論などの人間のような知識や学習能力を持たせるための技術や手法を研究する学問領域です。情報学、数学、統計学、工学などの多くの分野の知識が融合した学際的な領域であり、幅広い応用が行われています。本学では、確率論、パターン認識、機械学習、最適化理論などの科目で学ぶことができます。