22.　コンピューティングのためのハードウェアの基礎:メモリーとCPU
　22.1　課題:プログラムをスピードアップする
　22.2　理論:ハイパーフォーマンス・コンピューティングの要素
　22.3　手法:仮想メモリーのためのプログラミング
　22.4　プログラミング:仮想メモリーの使い方，よい例と悪い例
　22.5　方法:データキャッシュのためのプログラミング
　22.6　プログラミング1:キャッシュミス
　22.7　プログラミング2:キャッシュの流れ
　22.8　プログラミング3:大きな行列の乗算
23.　ハイパーフォーマンス・コンピューティング:プロファイリングとチューニング
　23.1　課題:ハードウェアがパーフォーマンスに与える影響
　23.2　手法:スピードアップの一覧表作成
　23.3　チューニング前のプログラム，tune.f
　23.4　手法:プロファイリング
　23.5　プログラミング1:基本的な最適化，tune1.f
　23.6　プログラミング2:ベクトルチューニング，tune2.f
　23.7　プログラミング3:RISC上でのベクトルコード，tune3.f
　23.8　プログラミング4:スーパースカラー・チューニング，tune4.f
　23.9　検　　討
24.　並列計算とPVM
　24.1　課題:プログラムのスピードアップ
　24.2　理論:並列計算の概要
　24.3　方法:マルチタスク・プログラム
　24.4　方法:分散メモリープログラミング
　24.5　プログラミング:PVMを使った虫の個体数，WWW
25.　オブジェクト指向プログラミング:物体の運動*
　25.1　課題:運動の重ね合わせ
　25.2　理論:オブジェクト指向プログラミング
　25.3　理論:ニュートンの運動法則，運動方程式
　25.4　00Pの手法:クラス
　25.5　プログラミング:1次元等速度運動，unimld.cpp
　25.6　評価:展開，shms.cpp
26.　熱力学シミュレーション:イジングモデル
　26.1　課題:熱せらた磁石
　26.2　理論:統計力学
　26.3　モデル:イジング鎖
　26.4　解(解析的)
　26.5　解(数値的):メトロポリスのアルゴリズム
　26.6　プログラミング:メトロポリスのアルゴリズム，ising.f(.c)
　26.7　検討:熱平衡への道筋
　26.8　検討:熱力学的性質
　26.9　展開:相互作用距離の拡大
　26.10　探求:2次元と3次元のイジングモデル
27.　量子経路上の汎関数積分*
　27.1　課題:量子軌道と古典軌道の関係
　27.2　理論:時空間のプロパゲーター，ファインマンの経路積分
　27.3　手法(解析的):束縛状態の波動関数
　27.4　手法(数値的):格子点を使った経路積分
　27.5　手法:プロパゲーターの格子積分
　27.6　プログラミング:格子点を使った量子経路積分，qmc.f(.C)
　27.7　検討と展開
28.　フラクタル
　28.1　課題:フラクタル
　28.2　理論:非整数の次元
　28.3　課題1:シェルピンスキーの三角形
　28.4　プログラミング:sierpin.c
　28.5　評価:フラクタル次元の決定
　28.6　課題2:姿の美しい植物の育て方
　28.7　理論:自己アフィン接続
　28.8　プログラミング:バーンスレーのシダ，fern.c
　28.9　展開:木のなかの自己アフィン性
　28.10　プログラミング:枝ぶりのよい木，tree.c
　28.11　課題3:弾道的堆積
　28.12　手法:ランダムな堆積
　28.13　プログラミング:弾道的堆積，film.c
　28.14　課題4:ブリテン島の海岸線の長さ
　28.15　モデル:フラクタルとしての海岸線
　28.16　手法:マス目の勘定
　28.17　課題5:相関をもつ成長，森と薄膜の例
　28.18　手法:相関をもつ弾道的堆積
　28.19　プログラミング:相関のある弾道的堆積，column.c
　28.20　課題6:球状クラスター
　28.21　モデル:拡散律速凝集
　28.22　手法:DLAシミュレーション
　28.23　プログラミング:拡散律速凝集，dla.c
　28.24　検討:DLAのグラフのフラクタル解析
　28.25　課題7:2分岐ダイアグラムグラフのフラクタル構造
29.　静電ポテンシャル
　29.1　はじめに:偏微分方程式の種類
　29.2　課題:静電ポテンシャルの決定
　29.3　理論:ラプラス方程式(楕円型偏微分方程式)
　29.4　手法(数値的):差分法
　29.5　手法(解析的):多項式展開
　29.6　プログラミング:格子上の解，laplace.f(.c)
　29.7　検討と可視化
　29.8　展　　開
　29.9　展開:平行平板コンデンサー
　29.10　展開:箱のなかに箱があるときの電場
30.　熱　　流
　30.1　課題:金属棒のなかの熱流
　30.2　モデル:熱方程式(放物型偏微分方程式)
　30.3　手法(解析的):多項式展開
　30.4　手法(数値的):差分法
　30.5　検討(解析解との比較):アルゴリズム
　30.6　プログラミング:熱方程式，eqheat.f(.c)
　30.7　検討:連続性，数値的－解析的
　30.8　検討:可視化
　30.9　展　　開
31.　弦を伝わる波動
　31.1　課題:振動する弦
　31.2　モデル:波動方程式(双曲型偏微分方程式)
　31.3　手法(数値解):時間ステップ
　31.4　手法(解析的):基準振動モード
　31.5　プログラミング:波動方程式，eqstring.f(.c)
　31.6　検討:可視化
　31.7　展　　開
32.　ソリトン，KdV方程式*
　32.1　はじめに
　32.2　課題:ソリトン
　32.3　理論:コルトベークード・フリースの方程式
　32.4　手法(解析的):進行波
　32.5　手法(数値的):差分法
　32.6　プログラミング:KdVソリトン，soliton.f(.c)
　32.7　検討:可視化
　32.8　展開:2つのソリトンの衝突
　32.9　展開:位相空間での振舞い
　32.10　展開:衝撃波
33.　サイン－ゴルドンソリトン*
　33.1　課題1:場の方程式と素粒子
　33.2　理論:円形リングソリトンのパルソン的振舞い
　33.3　課題2:分散のある鎖で分散を超こさない方法
　33.4　理論:連成振動子
　33.5　解:解析的
　33.6　解:数値的
　33.7　プログラミング，2次元ソリトン，twodsol.f(.c)
　33.8　可視化
34.　閉じこめられた電子波束*
　34.1　課題:閉じこめられた電子
　34.2　モデル:時間依存シュレーディンガー方程式
　34.3　手法(数値的):差分法
　34.4　プログラミング:井戸型ポテンシャル内の波束，sqwell.f
　34.5　検討:可視化とアニメーション
　34.6　展開:1次元調和振動子
　34.7　プログラミング:調和井戸内の波束，harmos.f
　34.8　課題:2次元的な閉込め
　34.9　手法(数値的)
　34.10　展開:2次元調和振動子
　34.11　展開:スリットによる回折，slit.f
35.　付　　録
　35.1　課題の実行
　35.2　用　　語
　35.3　プログラム名一覧　
　35.4　プログラムのソースコード
36.　文　　献
37.　参考文献
38.　索　　引