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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2022/08/22
  • 出版社: 共立出版
  • サイズ:26cm/186p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-320-07202-2
  • 国内送料無料
専門書

紙の本

マテリアルズインフォマティクス

著者 伊藤 聡 (編),吉田 亮 (著),劉 暢 (著),Stephen Wu (著),野口 瑤 (著),山田 寛尚 (著),赤木 和人 (著),大林 一平 (著),山下 智樹 (著)

機械学習による物質・材料記述と学習手法、およびその活用から、位相的データ解析手法による記述子設計、機械学習手法による結晶構造推定手法・ツールまでを解説する。材料開発の実践...

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マテリアルズインフォマティクス

税込 3,850 35pt

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商品説明

機械学習による物質・材料記述と学習手法、およびその活用から、位相的データ解析手法による記述子設計、機械学習手法による結晶構造推定手法・ツールまでを解説する。材料開発の実践に役立つ一冊。【「TRC MARC」の商品解説】

現在、学問的にも産業界的にもマテリアルズインフォマティクスが注目されている。マテリアルズインフォマティクスは、データ科学に基づく材料工学・物質科学であり、材料開発を効率化し、物性を理解する上で新たな視点を与えるものである。このようなマテリアルズインフォマティクスを理解し、使いこなすためには、マテリアルズインフォマティクス特有の概念を理解する必要がある。その中で最も重要なものが記述子であるが、これを適切に記述することは難しい。
本書では物質の記述方法とその利用法について俯瞰的に説明したあと、離散数学に基づく物質の記述法、もっとも基本的な物質記述である結晶構造の探索手法について述べる。また、それらを実践的に体得することができるようGitHub等を参照できるようになっており、材料開発の実践に役立つ一冊となっている。【商品解説】

目次

  • 第1章 機械学習による材料の表現・学習・生成
  • 1.1 はじめに
  • 1.2 本章のねらい
  • 1.3 記述子:物質・材料の数値表現
  •  1.3.1 化学構造の記述子
  •  1.3.2 組成記述子・構造記述子
  •  1.3.3 分子や結晶のグラフ表現とニューラルネットワーク
  • 1.4 順方向の予測と仮想スクリーニング
  •  1.4.1 適用例:ポリマーの物性予測
  •  1.4.2 適用例:無機化合物の物性予測

著者紹介

伊藤 聡

略歴
〈伊藤聡〉筑波大学大学院博士課程修了。公益財団法人計算科学振興財団チーフコーディネータ。工学博士、専門は計算物質科学。著書に「マテリアルズ・インフォマティクス開発事例最前線」がある。

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