高分子 翻訳
今注目のマテリアルズ・インフォマティクス、その最先端をいくアメリカより最新の進歩についての翻訳本!
第I部ではマテリアルズ・インフォマティクスにおける情報理論のツールの解説と特殊な材料問題への適用方法などの最前線を解説。
第II部では材料科学問題への情報科学ツールの応用に焦点を当てて解説。
第III部ではコンビナトリアル材料科学における大規模データを産生するハイスループット実験を解説。
こんな方におすすめ
統計学、計算機科学、および材料科学の複数の事項を対象とする方に
革新的材料・デバイス技術の開発、即ち実験とデータ科学等の融合による革新的材料開発を実施したい研究者など
製薬会社等で人工知能・機械学習などを活用して創薬を推進したい方に
農業AIを活用して新規農作物で育種を行いたい方など
原書:Springer Series in Materials Science
「Information Science for Materials Discovery and Design」Springer(2015)
原著者:Turab Lookman, Francis J. Alexander, Krishna Rajan
 
 
2017年6月1日
本体37,000円+税
312頁
B5
(株)エヌ・ティー・エス
ISBN 978-4-86043-497-7 C3050
 
 翻訳 石井 一夫 
 
データ分析と最適化学習

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

材料科学における情報駆動型実験計画法

材料設計のためのベイズ最適化法

小規模標本の分類

データ可視化および構造同定

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

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

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

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

第一原理データセットと学習法による材料探索への道

第一原理計算(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

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

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

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

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

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
 
 
 
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