物理学（3年間）修士課程

人工知能、再生可能エネルギーと持続可能な技術、革新的な材料、半導体と量子センサー、医療物理学などの分野において、検出器やデータ解析における最先端技術を用いて基礎物理学を研究します。研究グループの一員として、多くの場合、大規模な国際共同研究に参加する専門チームにも所属します。学位取得期間中は、少なくとも2名の指導教員のサポートを受けながら、独立して研究プロジェクトを計画・実行できることが求められます。1年次には、各研究グループで研究活動を行っている教員が提供する専門コースを受講します。これにより、国際的な最前線の研究に必要なレベルに到達できます。また、研究資金を提供する研究評議会が資金提供する専門的なサマースクールに参加することもできます。博士課程で生み出す独創的な研究成果は、論文（場合によっては査読付き学術誌への掲載）として発表されます。最後に、専門家の前で論文発表会を行います。プロジェクトによっては、英国または海外の国際的な研究施設で生活し、研究活動を行う機会もあります。多くの博士課程学生は、ヨーロッパ、アメリカ、または日本の国際的な研究施設で数週間から最長2年間を過ごします。学生は国際会議に参加して研究成果を発表したり、科学誌に論文を掲載したりする機会が与えられます。また、6ヶ月間の企業インターンシップも可能です。本プログラムでは、博士課程は毎年10月1日に開始することを推奨しています。博士課程を別の時期に開始しなければならない理由がある場合は、交渉可能です。 研究トピック 通常、このプログラムでは、毎年約 15 ～ 25 人の博士課程学生が、次の研究トピックのいずれかに関連する独自のプロジェクトに取り組んでいます。 加速器科学と技術 最先端の加速器 新規加速器 加速器の応用 反物質研究。 凝縮系物理学 先端材料 化学および電気化学物理学 イメージングと医療診断 太陽エネルギー変換 高度な X 線特性評価技術。 原子核物理学 洋ナシ型原子核 エキゾチック原子核の崩壊と構造 超高スピンでの殻構造と変形 不安定な原子核の単粒子および集団励起 エキゾチック原子核のレーザー分光 超重原子核の構造 ハドロン物理学 – ALICE 実験 原子力、原子力安全および廃止措置、医療、環境のための応用原子核物理学 検出器の開発。素粒子物理学 衝突型加速器物理学、エネルギーフロンティア – ATLASおよびFASER実験とそのアップグレード（データ解析および/または検出器） 衝突型加速器物理学、フレーバー – LHCb実験（データ解析および/または検出器） 現在および将来の直接暗黒物質検出実験 ニュートリノ物理学（日本および米国のプログラム） 精密ミューオン物理学 検出器の研究開発（半導体、量子センサー） 原子干渉法および基礎物理学のための量子科学。 物理教育 物理教育における定量的手法 CUWIP-UKデータ解析。研究文化 研究は、人工知能、再生可能エネルギーと持続可能な技術、革新的な材料、半導体および量子センサー、医療物理学などの分野の最先端技術に焦点を当てた研究クラスター全体および横断的な活動全体で実施されます。 博士課程の学生とスタッフの両方が参加するテーマ別セミナーシリーズが年間を通じて開催されます。 プロジェクトによっては、大学外のメンバーを含む大規模な実験チームに組み込まれる場合があります。 学生がリバプール以外の施設（例：CERN（スイス）、フェルミラボ（米国））でかなりの時間（通常1年まで）を費やす必要があるプロジェクトがあります。 これらの場合、大学でのポジションの提供前に話し合われます。 すべての学生は、リバプールの研究グループ会議や会議に参加し、発表します。 このプログラムは、2025年3月時点で4,900万ポンドのアクティブなポートフォリオ助成金を持っています（他の部門が主導するプロジェクトの共同主任研究者は含まれません）。研究グループ 加速器物理学 凝縮系物理学 原子核物理学 素粒子物理学 物理学教育研究。博士課程トレーニングプログラム データ集約型科学におけるイノベーションのためのリバプール博士課程トレーニングセンター (LIV.INNO) 原子核におけるルネッサンスを支えるスキルとトレーニングに関する EPSRC 博士課程トレーニングセンター (CDT) (SATURN) (マンチェスター、ランカスター、リーズ、リバプール、シェフィールド、ストラスクライドと共同で実施)。研究の100%が世界をリードする（4*）または国際的に優れた（3*）と評価されています（研究卓越性フレームワーク、2021年）。GPAに基づくと、研究成果で英国トップ10、研究環境では英国で7位タイです（研究卓越性フレームワーク、2021年）。成果の98.2%が4*（53.2）または3*（45）と評価されています（研究卓越性フレームワーク、2021年）。