第I部 データ分析と最適化学習
第1章マテリアルズインフォマティクスの概略:最先端と問題点
1.1序論
1.2統計的推定と設計:材料探索の加速化を目指す
1.3進歩および結語
第2章材料科学における情報駆動型実験計画法
2.1序論
2.2最適化実験計画法のツール
2.2.1ベイズ推定法
2.2.2情報理論の対象
2.2.3計算上の考慮点
2.3最適化実験計画法の例
2.3.1膜─基板系:パラメータ推定のための実験計画法
2.3.2ヘテロ相の界面:モデル識別のための実験計画
2.4展望
第3章材料設計のためのベイズ最適化法
3.1序論
3.2ベイズ最適化法
3.3ガウス過程回帰
3.3.1共分散関数の選択
3.3.2平均関数の選択
3.3.3推定
3.3.4単一の観測値を用いた推定
3.3.5ノイズの多い観測値を用いた推定
3.3.6パラメータ推定
3.3.7診断
3.3.81つ以上の点での予測
3.3.9逆行列の回避
3.4標本抽出を行う場所の選択
3.4.1期待値改善法
3.4.2知識勾配法
 
3.4.3ワンステップ分析を越えた方法および他の方法
3.5ソフトウェア
3.6結論
第4章小規模標本の分類
4.1序論
4.2分類
4.3誤差推定
4.4正当性
4.5最小平均二乗誤差の推定
4.6最適化ベイズ分類
4.7ガウスモデル
4.8ガウス分布モデルにおける最適化ベイズ分類器
4.9結論
第5章データ可視化および構造同定
5.1序論
5.2理論
5.3結果
5.3.1圧電データ
5.3.2Plsデータ
5.3.3Treeデータ
5.4結論
第6章多重尺度クラスタリングによる物理複雑系に隠された構造の推定
6.1一般的な問題
6.2アンサンブル最小化
6.3コミュニティ検出とデータマイニング
6.4多重尺度コミュニティ検出
6.5画像断片化
6.6コミュニティ検出相図
6.7複雑な材料と物理系をネットワークとして捉える
6.8まとめ
 
第II部 データ、シミュレーション、およびハイスループット計算を用いた材料予測
第7章高密度に付加製造された部品製造へのデータマイニング法の利用
7.1序論
7.1.1レーザによる粉末床溶融を用いた付加製造
7.2密度のための付加製造部品最適化:現行法
7.3実験とシミュレーションを組み合わせるデータマイニング法
7.3.1変数パラメータを同定する簡単なシミュレーションの使用
7.3.2シミュレーション結果を評価するための簡単な実験の使用
7.3.3小さな柱の構築による密度の決定
7.4実験結果
7.5まとめ
第8章酸化セリウムによる水の分解における最適ドーパントの選択:第一原理データの探索とスクリーニング
8.1序論
8.2スクリーニングの枠組み
8.3第一原理研究
8.3.1方法とモデル
8.3.23段階基準の適用
8.4データ分析
8.4.1主成分分析
8.4.2ランダムフォレスト
8.5まとめと展望
第9章第一原理データセットと学習法による材料探索への道
9.1序論
9.2DFTデータのハイスループットスクリーニングーリチウムイオン電池のカソード材料
9.3DFTデータと機械学習の組み合わせ I:融点
9.4DFTデータと機械学習の組み合わせ II:リチウムイオン伝導性酸化物
9.5DFTデータと機械学習の組み合わせ III:熱電材料
第10章第一原理(ab initio )データを使うマテリアルズインフォマティクス:MAX相への応用
 
10.1序論
10.2MAX相:独特な材料の部類
10.3MAX相に対するマテリアルズインフォマティクスの適用
10.3.1初期スクリーニングと MAXデータベースの構築
10.3.2MAXの機械的特性と電子構造に関する典型的な結果
10.3.3データベースから得る記述子の分類およびそれら記述子間の相関
10.3.4マテリアルズインフォマティクスツールの有効性の確認
10.4MAXデータのさらなる応用
10.4.1高温における格子熱伝導率
10.4.2MAX相における普遍的弾性異方性
10.5他の材料系への拡張
10.5.1MAX関連系、MXene類、MAX固溶液、および類似の層状構造
10.5.2CSH-セメント結晶
10.5.3他の材料系への拡張:バルク金属ガラスおよび高エントロピー合金
10.6結論
第11章マテリアルズインフォマティクスの記述子としての対称性適応歪みモード
11.1序論
11.2記述子としての歪みモード
11.3ペロブスカイト型ニッケル酸塩
11.3.1統計的相関の解析
11.3.2主成分分析(PCA)
11.4まとめ
第12章機械学習による金属間化合物の相安定性のための電子兆候の発見
12.1序論
12.2インフォマティクスの背景とデータ処理
12.3インフォマティクスに基づくDOSスペクトルのパラメータ化
12.4体積弾性係数のフィンガープリントの同定
12.5まとめ
 
第III部ハイスループットな測定と解析によるコンビナトリアル材料科学
第13章コンビナトリアル材料科学と、データの取得、解析、および表示に関する問題点の展望
13.1コンビナトリアル材料科学 ―進歩の20年
13.2コンビナトリアル材料合成
13.3ハイスループット測定とハイスループット解析
13.4データ分析と表示
第14章ハイスループットコンビナトリアル実験+インフォマティクス=コンビナトリアル科学
14.1材料の複雑性を介した材料機能の個別化:ハイスループットなコンビナトリアル法の有用性
14.2ビッグデータの例としての材料データセット
14.3ハイスループット実験パイプライン:ソーラ燃料材料の探索の例
14.4具体的なデータセット:酸素発生反応のための Ni-Fe-Co-Ce酸化物電解触媒
14.5情報最大保持のための自動の標本ダウンセレクション:組成 -特性相関によるクラスタリング
 
14.5.1最大の情報量のためのダウンセレクション
14.5.2情報理論による方法
14.5.3遺伝的プログラミングに基づくクラスタリング
14.5.4メンバーシップの計算
14.5.5合成ライブラリへの適用
14.5.6実験データセット
14.6単体標本空間および組成データの統計解析
14.6.1閉包効果 ―誘導された相関
14.6.2具体的な例
14.6.3副組成不整合
14.6.4組成データの原則に基づいた解析
14.6.5組成スプレッドと距離
14.6.6組成データの内挿:スパッタリングからの組成プロファイル
14.7まとめと結論
 
 
 
 
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