STEP2とは? わかりやすく解説

STEP2

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/12/05 02:50 UTC 版)

USMLE」の記事における「STEP2」の解説

STEP2は、臨床医学分野からの出題である。STEP2CK(Clinical Knowledge臨床知識)と STEP2CS(Clinical Skills臨床技能)によって構成されている。一般的な米国医学生においては4年次受験する場合が多い。 STEP2 CKClinical Knowledge臨床知識出題科目大まかに以下の通りである。 内科学 外科学 小児科学 精神医学 産婦人科学 公衆衛生 家庭医学 救急医学等 STEP2 CSClinical Skills臨床技能基本的臨床技能に関する実技試験2004年から導入となったCOMLEXではLevel 2-PEに相当する試験12種類スタンダード症例対し模擬患者役から、問診診察診断等を行っていくというもの。試験会場全米フィラデルフィアシカゴアトランタヒューストンロサンゼルスの5都市のみで開催されている。

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STEP2

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/03/22 08:14 UTC 版)

遅延ポテンシャル」の記事における「STEP2」の解説

一般にヘルムホルツ方程式は、式(2-2-1)のようなインパルス応答用いて解くことができる。このことを示そうインパルス応答用いてヘルムホルツ方程式を解くことを、グリーン関数法といい、以下の式(2-2-1)の、スカラー関数の解Gのことを、ヘルムホルツ方程式(2-1-3)のグリーン関数という。グリーン関数用いた微分方程式の解法については、例えばに詳しい。本節の主結果は以下の補題2に集約される。 補題 2 (グリーン関数法)式 (2-1-3) のヘルムホルツ方程式の、インパルス応答、即ち D G ( r , ω ) = − δ 3 ( r ) {\displaystyle DG({\boldsymbol {r}},\omega )=-{\delta }^{3}({\boldsymbol {r}})} (2-2-1) 式(2-2-1)のスカラー関数解をGとしたとき、 A ^ ( r , ω ) = − μ 0 ∫ s ∈ R 3 G ( r − s , ω ) i ^ ( s , ω ) ⋅ d s {\displaystyle {\hat {\boldsymbol {A}}}({\boldsymbol {r}},\omega )=-{\mu }_{0}\int _{{\boldsymbol {s}}\in \mathbb {R} ^{3}}G({\boldsymbol {r}}-{\boldsymbol {s}},\omega ){\hat {\boldsymbol {i}}}({\boldsymbol {s}},\omega )\cdot \mathrm {d} {\boldsymbol {s}}} (2-2-2) は、式 (2-1-3)のヘルムホルツ方程式の解である。 実際、(2-2-2)の両辺に D {\displaystyle D} を作用させると、「積分微分交換可能性」と、「ライプニッツルール」より、 ( D [ A ^ ] ) ( r , ω ) = − μ 0 ∫ s ∈ R 3 ( D [ G ( r − s , ω ) ] i ^ ( s , ω )   + G ( r − s , ω ) D [ i ^ ( s , ω ) ] ) ⋅ d s {\displaystyle (D[{\hat {\boldsymbol {A}}}])({\boldsymbol {r}},\omega )=-{\mu }_{0}\int _{{\boldsymbol {s}}\in \mathbb {R} ^{3}}\left(D[G({\boldsymbol {r}}-{\boldsymbol {s}},\omega )]{\hat {\boldsymbol {i}}}({\boldsymbol {s}},\omega )\ +G({\boldsymbol {r}}-{\boldsymbol {s}},\omega )D[{\hat {\boldsymbol {i}}}({\boldsymbol {s}},\omega )]\right)\cdot \mathrm {d} {\boldsymbol {s}}} (2-2-3) である。ここで、 r=(x,y,z) (2-2-4) である。 まず、式(2-2-3)の第一項について検討するDG(r-s,ω) = δ3(r-s) (2-2-5) であり、さらに、デルタ関数とのコンボリューション性質から、 ∫ s ∈ R 3 D [ G ( r − s , ω ) ] i ^ ( s , ω ) ⋅ d s = i ^ ( r , ω ) {\displaystyle \int _{{\boldsymbol {s}}\in \mathbb {R} ^{3}}D[G({\boldsymbol {r}}-{\boldsymbol {s}},\omega )]{\hat {\boldsymbol {i}}}({\boldsymbol {s}},\omega )\cdot \mathrm {d} {\boldsymbol {s}}={\hat {\boldsymbol {i}}}({\boldsymbol {r}},\omega )} (2-2-6) である。次に第一項について検討する。 i ^ ( t , s ) {\displaystyle {\hat {\boldsymbol {i}}}(t,{\boldsymbol {s}})} は、 r {\displaystyle {\boldsymbol {r}}} に依存していないので、 D [ i ^ ( t , s ) ] = 0 {\displaystyle D[{\hat {\boldsymbol {i}}}(t,{\boldsymbol {s}})]=0} (2-2-7) である。 以上から、式(2-2-2)の、 A ^ {\displaystyle {\hat {\boldsymbol {A}}}} は、 D A ^ ( r , ω ) = − μ 0 i ^ ( r , ω ) {\displaystyle D{\hat {\boldsymbol {A}}}({\boldsymbol {r}},\omega )=-\mu _{0}{\hat {\boldsymbol {i}}}({\boldsymbol {r}},\omega )} (2-2-8) を充す。即ち、式 (2-1-3)のヘルムホルツ方程式満たすことが判る。 

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