マテリアルズインフォマティクスのための応用数学

共立出版
三俣千春　

• 価格: 3,960円（本体3,600円＋税）
• 発行年月: 2026年07月
• 判型: Ａ５
• ISBN: 9784320072053

内容情報

[BOOKデータベースより]

第１部　解析の基礎（データの基本的取り扱い；データの品質と解析結果の信頼性；データ分布の特徴抽出）
第２部　機械学習を支える技術（クラスタリング、分類と判別；信頼性を担保したデータトレンドの予測；ベイズ統計の考え方；ガウス過程回帰；脳機能の模型化とニュートラルネットワーク）
第３部　機械学習を補助する技術（モンテカルロ法；仮想スクリーニングとデータ同化）

[日販商品データベースより]

材料科学（材料開発・計測）に関連した分野において、データサイエンスの手法を利用した研究が発展しつつある。データサイエンスに利用されるのは、統計学を基礎とした情報科学の解析法であり、これを材料科学に利用した分野の総称として「マテリアルズインフォマティクス」と呼ばれている。近年の人工知能（AI）の発展において、情報科学の果たした役割は大きいが、すべてのAI技術がそのまま材料科学に転用できるわけではない。
　本書では、多数ある情報科学のツールから材料科学に有効活用される技術を中心に、基礎となる統計学的な解析方法から始まり、さらにその利用形態について考えながら、これからマテリアルズインフォマティクスに取り組もうと考えている読者の入門書を目指した。
　昨今では、AIブームの影響からデータサイエンスの解説書が数多く出版され、既存の良書も数多く存在する。それらと比較した本書の特徴は、一般書よりも「教師なし学習」に関する話題の割合を多く扱っていることである。データサイエンスにおける機械学習は、既知の結果（見本）に基づく「教師あり学習」と見本の存在しない「教師なし学習」に分類される。材料科学分野、とりわけ新材料の研究においては見本が存在するとは限らないので、必然的に「教師なし学習」の手法がより重要となる訳である。
　本書は最新のデータサイエンスの手法を解説する専門書ではなく、大学生などがマテリアルズインフォマティクスを実施するのに必要な内容を理解するための教科書である。したがって、統計学を基礎とした応用数学の方法を具体的な数式を用いながら学んでいくことを目指した。