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（第13回JSAPフォト&イラストコンテスト応募作品）八井 崇2019 年 88 巻 12 号 p. 767
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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より大きな電気エネルギーをユビキタス化辰巳 国昭2019 年 88 巻 12 号 p. 768-770
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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知識を知力に変えてイノベーションにつなげる久間 和生2019 年 88 巻 12 号 p. 771-775
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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『応用物理』編集委員会2019 年 88 巻 12 号 p. 778
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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3次元PCM（Phonon Confinement Model）によるアプローチコレパノフ ビタリー, 濵口 宏夫2019 年 88 巻 12 号 p. 779-784
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
ジャーナル フリーラマン分光によるナノマテリアル研究の理論基盤となると期待される，3次元PCM（Phonon Confinement Model）の原理と発展，最近の展開について解説する．PCMはバルク結晶のフォノンの描像から出発し，ナノ構造の原子振動を閉じ込められたフォノン（confined phonon）として取り扱う．初期のPCMは粗い1次元近似によっていたが，量子化学計算との組み合わせによって3次元PCMに進化し，より物理にかなうモデルとして発展している．3次元PCMの応用例として，ダイヤモンドナノ結晶および最近その存在が明らかとなった「ナノアイス」のラマンスペクトル解析の結果を紹介する．
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固体撮像素子の開発と系譜安藤 幸司2019 年 88 巻 12 号 p. 785-790
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
ジャーナル フリー映像機器は，1830年代に銀塩感光材が発明されて以来進歩を続け，1930年代からは電子管の発展とともにテレビ放送用の電子映像機器として発展を見た．1960年代に発明された固体撮像素子は，コンピュータ，メモリなどのディジタル技術の相互発展もあって2010年以降，映像機器の中心的役割を果たすようになった．こうした映像機器を計測用として取り込む気運も高まり，幾多の装置が市販化された．本稿では，現在主流になっているCMOS固体撮像素子に注目してその原理を紹介し，計測装置として使う場合の特性について述べる．
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藤田 康彦2019 年 88 巻 12 号 p. 791-796
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
ジャーナル フリーAFM-IR法とは，パルス赤外レーザーの照射に伴う試料の熱膨張を原子間力顕微鏡（AFM）により「局所的」に捉えることを原理とした新規ナノ赤外分光法の1つである．従来の赤外分光法をはるかに超えた「超解像」ナノ赤外イメージングが実現できる．本稿では，AFM-IR法だからこそ見えてくる「ナノの世界」をさまざまな応用例とともに紹介する．
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鵜殿 治彦2019 年 88 巻 12 号 p. 797-801
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
ジャーナル フリーマグネシウムシリサイド（Mg2Si）は，室温で約0.61eVの禁制帯幅をもつ間接遷移型半導体であるため，近年利用が進む短波長赤外域（SWIR，波長λ=0.9～2.5μm）の赤外センサへの応用が期待できる．本稿では，Mg2Si赤外センサの開発に向けたMg2Si単結晶成長，高純度基板の開発およびpn接合フォトダイオードの開発について紹介する．
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スピンを用いたスケーラブルな物理乱数発生器福島 章雄2019 年 88 巻 12 号 p. 802-806
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
ジャーナル フリーSTT-MRAMは，電流磁化反転を用いた不揮発な磁気抵抗メモリである．メモリ用途の場合，磁化の反転確率は書き込み電流のしきい値前後で0%から100%へと急峻(きゅうしゅん)に変わることが望ましいが，実際にはしきい値近傍で電流に依存して変化するという特徴がある．この特徴を用いて，反転確率を0.5に調節することで，物理乱数発生器（スピンダイスと命名）を作ることができる．スピンダイスはSTT-MRAMと同じ構造なので，スケーラブルな物理乱数発生器になることが期待できる．
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『応用物理』編集委員会2019 年 88 巻 12 号 p. 807
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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岩崎 悠真2019 年 88 巻 12 号 p. 808-812
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
ジャーナル フリーマテリアルズインフォマティクスでは，機械学習さえあれば何でも解決するわけではありません．物理・化学・材料学の知見をもった科学者と機械学習が協創して材料開発を進めていくことが非常に重要です．ここでは，解釈可能な機械学習を用いた「人間主導マテリアルズインフォマティクス」について実際の応用事例に沿って述べます．
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中山 有理2019 年 88 巻 12 号 p. 813-815
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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山口 修2019 年 88 巻 12 号 p. 816-819
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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マレーシアでの経験から浜田 望2019 年 88 巻 12 号 p. 820-823
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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量子光学と量子光技術の基礎 須藤 彰三，岡 真 監修，枝松 圭一 著岩本 敏2019 年 88 巻 12 号 p. 824
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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加藤 景三2019 年 88 巻 12 号 p. 825
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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齊藤 公彦2019 年 88 巻 12 号 p. 826-827
発行日: 2019/12/10
公開日: 2019/12/10
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