竹内 淳（TAKEUCHI Atsushi）- 半導体物理学者

竹内 淳（たけうち あつし、1960年–）は、半導体量子構造の超高速現象や電子スピンを研究する半導体物理学者。徳島県生まれ。大阪大学基礎工学部を卒業し、1985年に同大学大学院基礎工学研究科博士前期課程を修了。富士通研究所に入り、半導体量子構造の評価に従事した。1992年に大阪大学で博士（理学）を取得し、ドイツのマックス・プランク固体研究所で客員研究員を務めた後、1997年に早稲田大学理工学部へ移った。量子井戸や量子ドットの電子が光に応答する過程、電子スピンの緩和や光による制御を調べ、2004年には応用物理学会のJJAP論文賞を受賞した。研究・教育と並行して、物理学や数学の数式を高校数学から説明する入門書を執筆してきた。2005年の『高校数学でわかるシュレディンガー方程式』では、波を表す式から波動関数、原子の量子状態へと進み、方程式を解析的・数値的に解く方法まで扱った。同書は2026年に新装版が刊行された。2009年の『高校数学でわかるフーリエ変換』では、複雑な波形を単純な波の重ね合わせとして表すフーリエ級数から、複素形式、フーリエ変換、ラプラス変換へと解説を進め、2026年に新装版が出た。2022年の『高校数学で学ぶディープラーニング――画像認識への入門コース』では、学習する機械のモデルを出発点に、勾配降下法や誤差逆伝播法、畳み込みニューラルネットワークを説明し、手計算とプログラムによって画像認識を学ぶ構成をとった。

Atsushi Takeuchi (born 1960) is a semiconductor physicist studying ultrafast processes and electron spins in semiconductor quantum structures. Born in Tokushima Prefecture, he graduated from Osaka University’s School of Engineering Science and completed its master’s programme in 1985. He joined Fujitsu Laboratories, where he investigated semiconductor quantum structures, and earned a doctorate in science from Osaka University in 1992. After a visiting research appointment at the Max Planck Institute for Solid State Research in Germany, he joined Waseda University in 1997. His research examines optical responses in quantum wells and quantum dots, electron spin relaxation, and optical spin control. He received the Japan Society of Applied Physics’ JJAP Paper Award in 2004. Alongside research and teaching, he has written introductory books that develop mathematical descriptions of physical phenomena from high-school mathematics. “Koko Sugaku de Wakaru Shuredinga Hoteishiki” (2005), a Japanese-language introduction to the Schrödinger equation, moves from wave equations and wave functions to atomic quantum states and analytical and numerical solutions. A new edition appeared in 2026. “Koko Sugaku de Wakaru Furie Henkan” (2009) explains Fourier series as a way to represent complex waveforms through simpler waves, then develops complex notation, Fourier transforms, and Laplace transforms; it also appeared in a new edition in 2026. In “Koko Sugaku de Manabu Dipu Raningu: Gazo Ninshiki e no Nyumon Kosu” (2022), he extended this approach to image recognition, introducing models of learning machines, gradient descent, backpropagation, and convolutional neural networks through calculations and practical programming.