蔵書情報
この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。
資料の状態
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
| 1 |
0017092917 | 図書一般 | 413.6/ﾐﾔ25/ | 2F自然 | 貸出可 |
○ |
この資料に対する操作
カートに入れる を押すと この資料を 予約する候補として予約カートに追加します。
いますぐ予約する を押すと 認証後この資料をすぐに予約します。
この資料に対する操作
電子書籍を読むを押すと 電子図書館に移動しこの資料の電子書籍を読むことができます。
書誌情報サマリ
| タイトル |
微分方程式の数値解析とデータサイエンス
|
| 人名 |
宮武 勇登／共著
|
| 人名ヨミ |
ミヤタケ ユウト |
| 出版者・発行者 |
サイエンス社
|
| 出版年月 |
2025.4 |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
微分方程式の数値解析とデータサイエンス |
| シリーズ名 |
SGCライブラリ |
| シリーズ番号 |
199 |
| タイトルヨミ |
ビブン ホウテイシキ ノ スウチ カイセキ ト データ サイエンス |
| シリーズ名ヨミ |
エスジーシー ライブラリ |
| シリーズ番号ヨミ |
199 |
| 人名 |
宮武 勇登／共著
佐藤 峻／共著
|
| 人名ヨミ |
ミヤタケ ユウト サトウ シュン |
| 出版者・発行者 |
サイエンス社
|
| 出版者・発行者等ヨミ |
サイエンスシャ |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2025.4 |
| ページ数または枚数・巻数 |
5,162p |
| 大きさ |
26cm |
| 価格 |
￥２３００ |
| ISBN |
978-4-7819-1632-3 |
| ISBN |
4-7819-1632-3 |
| 注記 |
文献:p154〜160 |
| 分類記号 |
413.6
|
| 件名 |
微分方程式
|
| 内容紹介 |
近年、データサイエンス領域で微分方程式が積極的に活用されている。常微分方程式の初期値問題と一段法に焦点を当てて、データサイエンスへの応用や関連を意識した微分方程式の数値解析の入門的解説を行う。 |
| 言語区分 |
JPN |
| タイトルコード |
1009812844377 |
| 目次 |
第1章 微分方程式およびその数値解法とデータサイエンス |
|
1.1 微分方程式とデータサイエンス／1.2 本書で扱う微分方程式の数値計算／1.3 本書の構成 |
|
第2章 常微分方程式とその数値解法 |
|
2.1 常微分方程式の初期値問題／2.2 Runge-Kutta法／2.3 構造保存数値解法／2.4 ハミルトン系と勾配系に対する構造保存解法／2.5 合成解法／2.6 分解解法／2.7 Stiefel多様体上の微分方程式に対する数値解法 |
|
第3章 随伴法 |
|
3.1 問題設定／3.2 随伴法／3.3 シンプレクティック随伴法／3.4 2次の随伴法とその離散版／3.5 数値実験 |
|
第4章 動的低ランク近似 |
|
4.1 行列の低ランク近似／4.2 本章で用いる記号の定義／4.3 動的低ランク近似／4.4 動的低ランク近似のẎ(t)の表現／4.5 動的低ランク近似の微分方程式表現の離散化／4.6 数値実験／4.7 離散化のロバスト性／4.8 関連する話題 |
|
第5章 最適化 |
|
5.1 最適化手法と常微分方程式／5.2 代表的な常微分方程式1:最急降下ODE／5.3 最急降下ODEの収束レート／5.4 最急降下法の収束レート／5.5 安定性の高い陽的解法による最適化手法／5.6 代表的な常微分方程式2:Nesterov ODE／5.7 Nesterov ODEの収束レート／5.8 加速勾配法の線形多段階法としての解釈／5.9 種々の数値解法の適用例 |
|
第6章 モデル縮減 |
|
6.1 モデル縮減の基本的な考え方／6.2 Galerkin射影／6.3 POD(固有直交分解)／6.4 誤差評価／6.5 演算量／6.6 離散型経験的補間法:DEIM／6.7 KdV方程式を通した縮減モデルの理解／6.8 構造保存モデル縮減 |
|
第7章 微分方程式の数値計算の不確実性定量化 |
|
7.1 微分方程式のパラメータや初期値の推定／7.2 微分方程式の数値計算の誤差が推定に与える影響／7.3 微分方程式の数値計算の誤差の定量的評価手法の概略／7.4 非確率的手法:単調回帰 |
目次
内容細目
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
もどる
