【コース名】

Pythonによる科学技術計算入門 【流体 専門コース】Ⅳ: 熱流体乱流の分析とLBM実装

【このコースは誰に向けたものか？】

本コースは、Udemy講座「Pythonによる科学技術計算入門」の応用コース・専門コースにあたります。数値流体力学に特化し、基礎から応用までを網羅する内容となっています。

【课程概要】

• 数値流体力学の基礎から始める
• Google Colabでのフルスクラッチ開発環境の活用
• GPU parallel processingを利用した高速化の取り入れ
• LBM（格子ボルツマン法）の理論と実装
• 熱流体乱流の分析手法の導入

【何が学べる？】

• 数値流体力学の理解: Navier-Stokes方程式、熱伝導方程式、拡散方程式の基本概念を学びます。
• 格子ボルツマン法の深化: 格子ボルツマン法の理論と実装について詳細に学び、数値的な流体力学の問題に対応できるレベルまで取り上げます。
• 熱流体乱流の分析: LBMを用いた熱流体乱流の分析方法を習得し、実際のデータから物理現象を解釈する能力を身につけます。
• 高度なLBMモデルの実装: Double PopulationモデルやFactorized Central Momentモデルなど、専門的なLBM手法を実装し、異なる物理状態を模倣する能力を获得します。

【数値流体力学とは？】

数値流体力学は、流体の支配方程式であるNavier-Stokes方程式を数値的に解くことで、流体の流れをシミュレーションする手法。このコースでは、その基本から応用技術までを学びます。

【格子ボルツマン法とは？】

格子ボルツマン法は、流体力学の新しい手法として登場し、特に完全陽解法を含む性質的な方法であり、GPUへの並列計算に非常に適しています。今回はCUDAを用いた実装を行いますが、これによって高速化の効果が大きく期待されます。

【このコースで得られるスキル】

• LBMを用いた熱流体乱流のシミュレーション実装能力
• GPUによる高速化の知識と実装技術
• Pythonでの数値解析ツール（Cupy）の使用経験
• 科学的な問題を数値的に解くための理論と実践の統合能力

【講義内容】

1. 数値流体力学の基礎: Navier-Stokes方程式の導入、物理的な背景理解
2. LBMの理論: 格子ボルツマン法の基本的な概念とアルゴリズム
3. 実装ステップ: Google Colab環境でのLBMコードの設定と実行方法
4. GPU parallel processing: CUDAを用いた高速化の理論と実践
5. 熱流体乱流のシミュレーション: LBMで熱流体乱流の問題を模倣し、解析方法の学習
6. LBMの応用: Double PopulationモデルやFactorized Central Momentモデルの実装と適用

【どのような人がこのコースに適してる？】

• 研究者や工学者（流体力学、計算物理）
• PythonやCUDAの基本を知りたい学生やエンジニア
• シミュレーション技術を求める企業の従業員

【必要な前提知識】

• Pythonプログラミングの基本
• 数学的なスキル（線形代數、微積分）

【学習資料とサポート】

• 講義ノート、解析のコード例
• Q&Aセッションでの個別指導
• オンラインフォーラムを通じた同仲学習と交流

【このコースのメリット】

• 実際の研究プロジェクトに取り組む体験が可能
• PythonやGPU技術の最新知識を獲得
• 熱流体乱流などの複雑な物理問題を解析する能力を高める

このコースでは、数値流体力学の理論から実際の問題に対する解析手法まで、幅広いスキルセットを身につけることができます。PythonやGPU技術を活用した高度なシミュレーション能力を獲得し、流体力学の分野での研究や開発のキャリアを築くための基盤を積み重ねることが目的としています。