GFP、ロドプシン、PYP等の生物発色団モデルを対象に、17種類の密度汎関数を比較。基底関数（def2-TZVP vs aug-def2-TZVP）、評価対象の状態数（S₁のみ vs 下位5状態）、TDAの有無といった『計算条件』がいかに数値結果を左右するかを、CC2法との比較から明らかにする。

E. RungeとE. K. U. Grossが1984年に発表した『Density-Functional Theory for Time-Dependent Systems』を詳細に解説。基底状態HK定理の限界をいかに打破したか、Taylor展開を用いたポテンシャルと密度の一対一対応の証明、および非相互作用系への射影（TDKS法）の妥当性を説明する。

Lennard-Jonesポテンシャルに基づく分子動力学法（MD）をWebブラウザ上で実装したデモンストレーション。Web Workersを用いた並列計算とReact Three Fiberによる可視化を組み合わせ、NPT/NVTアンサンブルでのリアルタイムな物性計測を可能にした。

画像ファイルのフォーマット仕様を逆手に取り、データの末尾に別のファイルを結合して隠蔽する「EOFインジェクション」の手法と、代替データストリーム(ADS)との違いについて解説します。

Pythonにおける標準的な静的型検査ツールである Mypy について、その歴史的背景、Gradual Typing（段階的型付け）の概念、内部アーキテクチャ、および開発プロセスにおける実利的な側面を詳細に解説する。設定ファイルによる挙動の制御や、他の型検査ツールとの比較についても言及する。

Pythonのエコシステムにおいてデファクトスタンダードとなりつつあるテストフレームワーク Pytest について、その歴史的背景、xUnit系フレームワークとの設計思想の違い、フィクスチャによる依存性注入などの技術的詳細を解説する。また、初学者が実務でテストを記述できるように、基本的な構文から応用的な設定までを網羅的に記述する。

Rust言語によって記述された高速なPython静的解析ツールおよびフォーマッタである Ruff について、その歴史的背景、内部アーキテクチャ、主要な機能、および開発フローにおける実利的な側面を詳細に解説する。従来のツールチェーンとの比較や設定のベストプラクティスについても言及する。

Avis, Panter, & Kusumaatmaja (2022) によって提案された Binary-Image Transition State Search (BITSS) 法について、その数理的枠組みと実装の詳細、および従来の遷移状態探索法（NEB法、DHS法等）と比較した際のアルゴリズム的特性を解説する。特に、適応的再メッシュや不連続なポテンシャル地形への適用可能性に焦点を当て、その学術的意義と限界を論じる。

Wei et al. (2022) によって提案されたChain-of-Thought (CoT) Promptingについて、その数理的な定義、標準的なFew-Shot Promptingとの比較、モデル規模に応じた推論能力の創発現象（Emergent Abilities）、および算術・常識・記号推論タスクにおける定量的な評価について、原著論文に基づき解説する。

Turpin et al. (2023) による研究『Language Models Don't Always Say What They Think』は、Chain-of-Thought (CoT) プロンプティングが生成する推論プロセス（説明）が、必ずしもモデルの実際の予測根拠を反映していないことを実証した。本稿では、CoTにおける「忠実性（Faithfulness）」の欠如、バイアス特徴量による推論の歪曲、および事後正当化（Rationalization）のメカニズムについて、数理的定義、歴史的背景、および実証実験の結果に基づき詳細に論じる。

Wang et al. (2023) によって提案されたSelf-Consistency (自己無撞着性) は、Chain-of-Thought Promptingにおける従来の貪欲的デコーディングを、多様な推論パスのサンプリングと周辺化プロセスに置き換えることで、LLMの推論能力を大幅に向上させる手法である。本稿では、その確率論的な定義、貪欲法との数理的な比較、および算術・常識推論タスクにおける実証結果について、原著論文に基づき詳細に論じる。

Yao et al. (2023) によって提案されたTree of Thoughts (ToT) は、Chain-of-Thought (CoT) の概念を一般化し、LLMの推論プロセスを木構造上の探索問題として再定式化するフレームワークである。本稿では、ToTの数理的定義、認知科学における二重過程理論との関連、BFS-DFSを用いた探索アルゴリズムの実装詳細、および数理的・創作的タスクにおける実証的成果について、原著論文に基づき詳細に論じる。

Madaan et al. (2023) によって提案されたSELF-REFINEは、追加の教師あり学習や強化学習（RL）を必要とせず、単一のLLMが自身の出力に対してフィードバックを生成し、反復的に修正を行うことで品質を向上させるフレームワークである。本稿では、そのアルゴリズム的定式化、従来の事後修正手法との比較、および多様な生成タスクにおける有効性について、原著論文に基づき詳細に論じる。

Besta et al. (2023) によって提案されたGraph of Thoughts (GoT) は、Chain-of-Thought (CoT) や Tree of Thoughts (ToT) の概念を拡張し、LLMの推論単位（Thought）を任意の有向グラフの頂点としてモデル化するフレームワークである。本稿では、GoTのグラフ理論に基づく形式的定義、従来のプロンプティング手法に対する構造的優位性（Latency-Volume Tradeoff）、およびソーティングや集合演算などの複雑なタスクにおける実証的成果について、原著論文に基づき詳細に論じる。

Ghafarollahi & Buehler (2025) は、仮説生成からシミュレーション、結果のレポート化までのワークフローを自動実行するシステム「Sparks」を構築した。本稿では、同システムが計算機環境（in silico）内で導出した「短鎖ペプチドの機械的特性に関する傾向」と「構造安定性の分布」について、使用されたモデルの制約（粗視化モデル・サンプル数等）を明示した上で、その物理的示唆と限界を論じる。

scpコマンド利用時に潜む中間者攻撃（MitM）のリスクと、SSHのホスト鍵認証（StrictHostKeyChecking）がどのように通信を守っているかを解説します。