1/1
時点_ポイント最大2倍
工学系のための最適設計法 機械学習を活用した理論と実践/北山哲士
販売価格
3,850
円 (税込)
送料無料
- 出荷目安:
- 1~3日で発送予定
たまるdポイント(通常) 35
+キャンペーンポイント(期間・用途限定) 最大1倍
※たまるdポイントはポイント支払を除く商品代金(税抜)の1%です。
※表示倍率は各キャンペーンの適用条件を全て満たした場合の最大倍率です。
各キャンペーンの適用状況によっては、ポイントの進呈数・付与倍率が最大倍率より少なくなる場合がございます。
dカードでお支払ならポイント3倍
各キャンペーンの適用状況によっては、ポイントの進呈数・付与倍率が最大倍率より少なくなる場合がございます。
- 商品情報
- レビュー
北山哲士
共立出版
ISBN:4320114418/9784320114418
発売日:2021年05月
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。
【内容紹介】
本書は、工学系の学部生・大学院生やエンジニアを対象に、最適化手法や最適設計法およびその応用事例をわかりやすく解説した書籍である。
最適設計の基礎用語や定式化からはじまり、非線形計画法の代表的な手法について、アルゴリズムを理解するため、手計算程度でできる例を交えて解説している。多目的最適化では、基礎となる考え方や用語、各手法の特徴、トレードオフ分析などについて、数理的な側面から例題をまじえて丁寧に解説している。また、大域的最適化や応答曲面を用いた逐次近似最適化についても例を交え、解説している。特に、逐次近似最適化を用いた最適設計法は、近年のコンピュータシミュレーションを活用した最適設計を進める上で、非常に重要な役割をしており、細かなパラメータの設定や計算上の注意点について詳述し、VBAによるサンプルコードも部分的に記載している。
機械学習を活用した最適設計法の応用事例として、ものづくり分野の中でも特に、薄板成形とプラスチック射出成形を対象に、シミュレーションと検証実験結果も含んだ多くの事例が紹介している。逐次近似最適化を中心とした各種最適化の関係性が体系的に整理され、「機械学習を活用した最適設計法」の入門的な内容から応用事例まで幅広くカバーされており、学生や研究者、エンジニアにとって最適設計法の理論と応用を理解するために最適な一冊である。
共立出版
ISBN:4320114418/9784320114418
発売日:2021年05月
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。
【内容紹介】
本書は、工学系の学部生・大学院生やエンジニアを対象に、最適化手法や最適設計法およびその応用事例をわかりやすく解説した書籍である。
最適設計の基礎用語や定式化からはじまり、非線形計画法の代表的な手法について、アルゴリズムを理解するため、手計算程度でできる例を交えて解説している。多目的最適化では、基礎となる考え方や用語、各手法の特徴、トレードオフ分析などについて、数理的な側面から例題をまじえて丁寧に解説している。また、大域的最適化や応答曲面を用いた逐次近似最適化についても例を交え、解説している。特に、逐次近似最適化を用いた最適設計法は、近年のコンピュータシミュレーションを活用した最適設計を進める上で、非常に重要な役割をしており、細かなパラメータの設定や計算上の注意点について詳述し、VBAによるサンプルコードも部分的に記載している。
機械学習を活用した最適設計法の応用事例として、ものづくり分野の中でも特に、薄板成形とプラスチック射出成形を対象に、シミュレーションと検証実験結果も含んだ多くの事例が紹介している。逐次近似最適化を中心とした各種最適化の関係性が体系的に整理され、「機械学習を活用した最適設計法」の入門的な内容から応用事例まで幅広くカバーされており、学生や研究者、エンジニアにとって最適設計法の理論と応用を理解するために最適な一冊である。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。


