シリーズ概要
このシリーズでは、材料特性評価に使用される基本的な分光法について学びます。電子遷移のUV-Vis分光法、分子振動のIR/FTIR分光法、構造解析のラマン分光法、表面化学のXPS分析を習得します。Pythonを使用したスペクトルデータ解析の実践的スキルも身につけます。
学習の流れ
分光法の基礎] --> B[第2章
UV-Vis分光法] B --> C[第3章
赤外分光法] C --> D[第4章
ラマン分光法] D --> E[第5章
X線光電子分光法] E --> F[第6章
Python実践] style A fill:#f093fb,stroke:#f5576c,stroke-width:2px,color:#fff style B fill:#f093fb,stroke:#f5576c,stroke-width:2px,color:#fff style C fill:#f093fb,stroke:#f5576c,stroke-width:2px,color:#fff style D fill:#f093fb,stroke:#f5576c,stroke-width:2px,color:#fff style E fill:#f093fb,stroke:#f5576c,stroke-width:2px,color:#fff style F fill:#f093fb,stroke:#f5576c,stroke-width:2px,color:#fff
シリーズ構成
光と物質の相互作用、電磁波スペクトル、吸収・発光の原理を学びます。分光法を理解するための基礎理論として、エネルギー準位と遷移、選択則、スペクトル線の形状と広がりについて解説します。
電子遷移の原理、ランベルト・ベール則、材料科学への応用について学びます。半導体のバンドギャップ測定、有機分子の電子状態解析、定量分析の手法をPythonで実践します。
分子振動の理論、FTIR（フーリエ変換赤外分光法）の原理、官能基同定の手法を学びます。有機化合物、高分子、無機材料の構造解析にIRスペクトルを活用する方法を実践的に習得します。
ラマン散乱の原理、選択則、表面増強ラマン散乱（SERS）について学びます。結晶構造解析、応力測定、ナノ材料評価など、ラマン分光法の多様な応用をPythonによるデータ解析とともに実践します。
光電効果の原理、化学状態分析、表面特性評価の手法を学びます。元素組成の定量分析、酸化状態の決定、深さ方向分析など、XPSによる表面化学解析をPythonで実践します。
UV-Vis、IR、ラマン、XPSの総合的なデータ解析をPythonで実践します。ベースライン補正、ピークフィッティング、定量分析、自動スペクトル解釈など、完全なワークフローを習得します。
学習目標
このシリーズを完了することで、以下のスキルと知識を習得できます：
- 光と物質の相互作用を理解し、分光法の基本原理を説明できる
- UV-Vis分光法で電子遷移を解析し、バンドギャップを測定できる
- IR/FTIR分光法で分子振動を解析し、官能基を同定できる
- ラマン分光法で結晶構造や応力を評価できる
- XPSで表面の元素組成と化学状態を分析できる
- Pythonでスペクトルデータの前処理とピークフィッティングができる
- 材料評価に適切な分光法を選択し、データを解釈できる
前提知識
| 分野 | 必要レベル | 説明 |
|---|---|---|
| 化学 | 大学初年次 | 有機化学・無機化学の基礎、化学結合、分子構造の基本知識 |
| 物理学 | 大学初年次 | 電磁波、波動、量子論の初歩（光の粒子性・波動性） |
| 数学 | 高校-大学初年次 | 三角関数、指数関数、微分積分の基礎 |
| Python | 初級-中級 | numpy、scipy、matplotlib、pandas の基本操作 |
使用するPythonライブラリ
このシリーズで使用する主要なライブラリ：
- numpy: 数値計算、配列操作、数学関数
- scipy: 信号処理（スムージング・ピーク検出）、最適化、特殊関数
- matplotlib: スペクトルの可視化、グラフ作成
- pandas: スペクトルデータの読み込み・処理、表形式データ管理
- lmfit: 非線形最小二乗フィッティング、ピーク解析
- scikit-learn: 主成分分析（PCA）、機械学習による材料同定