物理/化学/数学

熱処理は、生活用品の庖丁、ナイフ、鋸、鉋などの切削用器具、自転車のチェーン、スプロケットのパーツ、自動車の部品など身の周りの数多く品物に施工されており、産業界ではなくてはならない加工工程の一つである。熱処理の理論はやや難しいと感じられるだろうが、本書ではできるだけ平易に説明し、体験上の事例を上げて入門的なガイドブックに構成している。

プロセスバイオテクノロジーは，プロセス工学とバイオテクノロジーの融合領域である。本書では，生物現象を応用したプロセスの解析，設計，操作等に関わる技術を理解し，工学的に取り扱えるよう，入門者にもわかりやすく解説した。

基礎的な生物化学，分子生物学を復習するための章を設け，融合領域学習の際に不足する知識を本書1冊で学習できるよう配慮した。また，苦手意識の多い計算式を丁寧に解説し，生物化学工学の基礎を習得することを目的とした。

第1章プログラミング言語のモデル； 第2章型付きラムダ計算； 第3章型付きラムダ計算の拡張； 第4章型推論システム； 第5章多相型言語のモデル； 第6章レコード計算系の理論

微分形式と有限要素法を結び付けるのはグラフの理論であり、これらは密接な結び付きを持っている。この関係を明らかにするのが本書の目的となっている。

薬学系学部で学ぶ大学生を主な対象とする基礎化学の教科書。新しい「薬学教育モデル・コアカリキュラム」の内容に準拠し、高校化学の基礎知識がなくとも無理なく薬学に必要な化学を習得できるよう編集されている。章末には復習問題に加えて薬剤師国家試験類題も収録、到達度を確認しながら学習を進めることができる。

機械の発展の大きな障害となる振動についての基礎をまとめた書。力学の基礎事項からはじめて運動方程式の誘導法を詳しく説明。計測・評価・対策法の基礎理論を学べる。理解を深める豊富な例題・演習問題を掲載。

実験中の事故・災害の防止，応急処置などの手引きである本書は，1975年の第1版以来，大学，企業などでの必携定番書として高く評価されている．今回の改訂では，法規変更、特に環境関係法令への対応や、現状に合う化学物質・廃液の取扱いへの修正を行うとともに，2色化とレイアウト一新も図って誌面を見やすくした．

機器分析化学のについて懇切丁寧に解説した教科書．各章では，装置の詳細な説明よりも，むしろ原理に基づく測定を実現するためのハード・ソフト面の工夫や特徴を分かりやすく記述している．また，分析化学への興味と関心を高めるために，”分析化学が役立っている現場”やJISについてコラムで取り上げている．姉妹版の『基礎から学ぶ分析化学』と合わせれば通年以上の講義にも対応する．

物理は自然科学の中で最も基礎的な学問分野の1つである。力学をはじめ，熱・統計力学，電磁気学，固体物理学やプラズマ物理学，量子力学，相対性理論，宇宙論などの多岐にわたる分野でもある。近年は，生物物理，医学物理などの幅広い領域への展開がなされてきている。 筆者は，現在いくつかの大学で基礎物理学，力学，電磁気学，エネルギー学などの講義を担当してきており，筆者のこれまでの講義をベースにして書き下ろしたのが本書である。理工系の力学や物理学の教科書として，また，生物系や医療系の基礎物理学の教科書として利用可能である。 前半に力学(剛体，流体を含めて)を，後半に様々なエネルギー編として，熱，波，電気，原子を，最後に生命と宇宙の特別編を記載している。高校での物理内容が「物理基礎」と「物理」とに最近変更になったことも考慮して，半年の理工系の基礎物理学(力学)の講義用と，半年の生物・医療系の基礎物理学の講義用とを一体化した教科書である。 各章ごとに5節にまとめてキーワード，本文，例題，演習問題を記した。これまでの講義では，関連しそうな映画の予告編ビデオを通じて物理の課題に興味を持ってもらうようにしていたが，この「映画の中の物理」のコラムも含めた。また，講義では意外と正解率の低かった「物理クイズ」も掲載し，さらに「科学史コラム」も各章の終わりに記載して物理に興味を持ってもらえるように配慮した。

振り子モデルや電気回路、捕食者-被捕食者モデルなど、工学や生物学で実際に現れる現象モデルをつかって、微分方程式についてわかりやすく解説。シミュレーション結果も多数掲載し、視覚的にも理解を助ける1冊。

明快なカラー図版で好評の定番テキストが待望の改訂．生命を理解するには生化学の基礎が欠かせないことを理念に，生物におけるシステム，構造，反応を丁寧に教える．高分子クラウディング，システム生物学，プロテオスタシスなどの最新テーマが紹介される一方で，一般化学と有機化学の復習章が追加され，より学びやすくなった．原著名：

カーボンナノチューブの基本的事項を解説しながら、エレクトロニクスへの応用、近赤外発光と吸収によるナノチューブの評価と光通信への応用の可能性を概観。グラフェンなどについても触れたハンドブック。

放射線測定の基本書決定版!!見えない放射線はこうやって見る!「正しい知識と測定方法で正確に測ることが何より重要です」<本書の特徴>・放射線測定に使われる用語が持つ意味をわかりやすく解説・放射線測定の方法・その種類，原理をくわしく解説・放射線測定器がどのような方法で放射線を計測するのか丁寧に解説

「心配」が「安心」に変わる!災害は起こる、が、被害は避けられる

エントロピーは、自然現象に対するものの見方を深める意味で非常に重要な物理の概念です。本書は数式を極力用いずに、身近な具体例を使ってエントロピーをやさしく解説しています。第1章 エントロピーって何だろう；第2章 エントロピーを学ぶ前にこれだけは知っておこう；第3章 いざエントロピーに挑戦!；第4章 身近な現象や技術をエントロピーで見ると；第5章 「エネルギー・環境」問題とエントロピー；第6章 エントロピーの秘密に迫る

プロローグ：エネルギー、温度、ボルツマン分布；気体の性質；熱力学第一法則；熱力学第二法則；相転移と相平衡；化学変化と化学平衡；化学反応速度論；量子論；原子の構造；化学結合；分子間相互作用；分子分光法；統計熱力学；磁気共鳴；高分子と分子集団；固体

複雑で多様な生物に情報を付加するためには生物の物性に基づいて精密に計測する技術が必要である。本書は迅速かつ非破壊で計測できる光と音を用いて，生物からいかにして目的の情報を計測するかという実験手法を中心に紹介する。

極限環境生命(Extremophiles)は，近年，その産業への応用が注目を集めている。本書は，好熱性，好冷性，好アルカリ性，好酸性，好塩性，好圧性，乾燥耐性など，極限環境に生息する，おもに微生物について解説した。

細胞の多くのタンパク質に付き添い，それらの機能を保証し，さらにはがんなどの多様な病気にも深く関わる分子シャペロンという特殊なタンパク質について，その発現調節，構造・機能，病気・創薬との関わりについて解説した入門書。

近年，最も注目されているベイジアンネットワークの人工知能技術について，その基本的理解をコンパクトにまとめた。数学的な理解を基盤にして，具体的な例や疑似アルゴリズムを示しながら，多くの分野で応用が利くように配慮した。

本書では，計測の基本概念から工学系全般に必要な確率・統計の数理的知識や測定値の不確かさ評価や改善に必要な知識，測定に関わる統計モデルと当てはめを解説。また，統計解析用プログラミング言語Rによるコーディング例も紹介。

数値計算の誤差を完全に把握する数値計算(「精度保証付き数値計算」)が重要となる局面は非常に多くなりつつある。本書は今までの成果をもとに，現在における精度保証付き数値計算の基礎となる事項を体系的にまとめたものである。

本書は「式は数学の文法で書いた文」という立場で，常微分方程式の読み方と立て方，解の求め方と解釈を理解することをめざした解説書である.解法を覚えて計算するだけではなく，数学の発想力を向上するために「どのように考えを進めるのか」「なぜこのような方法に気づくのか」を，読者とともに確かめながら説明を進めている. 随所に「書式に注意せよ」「感覚をつかめ」「用語を理解せよ」「イメージを描け」「舞台裏」「式には表情がある」「Stop!」「線型代数との結びつき」という注釈を挿入した.式の書き換えを並べるだけでなく，計算の意味がわかるように配慮した.微分方程式と線型代数とは，根本で同じ考え方・概念に基づいていることを理解して，数学の視野を広げるようにした. 演習問題は，何を理解することを意図して作問したかを明確にして，「問題の由来」「着眼点」「解法」「現象の実例」の順に解説した.この組立は，論文の序論・方法・結果・考察の構造につながることもめざしている.読者に検算の習慣を身につけていただくために，「検算」の項目を設けたことは，類書に例が見つからない.微分方程式を解くねらいは，求めた解の振舞を知ることだから，ほぼすべての微分方程式の解曲線を図示した. 微分方程式の解説だけでなく，ワープロでレポート・論文などを書くときの文字の使い方，数学の説明文の書き方，数学記号・数式の表し方，英語表現も整理してある.索引を用語集・和英辞典として活用できるようにした.

理工系専門学校の教科書，理工系大学初年度の副読本程度の内容を目安に，物理や電気を学習する上で利用される数学の理解を目的とした。数学的な観点よりも，実際の問題に応用される範囲で物理学的な観点で問題に挑むように解説した。

第1章Mathematica入門(よく使う関数；方程式ほか)； 第2章テンソルとは(指標と総和規約；座標変換(直交座標)ほか)； 第3章場の方程式(応力；ひずみほか)； 第4章無限材料中の介在物(楕円球介在物のEshelbyの解；多相の同心状介在物がある場合の応力場ほか)； 第5章有限な媒質内の介在物(境界値問題の一般解法；定常状態の熱伝導方程式ほか)

第1章イントロダクション； 第2章データとプロット； 第3章空間データの操作； 第4章Rを用いたプログラミング； 第5章GISとしてRを利用する； 第6章Rによるポイントパターン解析； 第7章Rによる地理空間属性分析； 第8章局所的な空間分析； 第9章Rとインターネット上のデータ； 第10章エピローグ

確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本をシンプルなデータを使って実践的に解説。次のことが学べます。「ベイズ統計モデリングの概念を理解する」「PyMC3を使って統計モデルを構築する」「モデルの健全性をチェックし、必要に応じてモデルを修正する」「モデルに階層構造を組み入れて、階層モデルを活用する」「回帰分析を使って、目的としている連続的な結果変数を予測する」 第1章確率的に考える―ベイジアン推論入門； 第2章確率プログラミング―PyMC3入門； 第3章複数パラメータの取り扱いと階層モデル； 第4章線形回帰モデルによるデータの理解と予測； 第5章ロジスティック回帰による結果変数の分類； 第6章モデル比較； 第7章混合モデル； 第8章ガウス過程

プログラミングの初歩から始めて，実践的なプログラムを書くのに必要となる内容までを含んだJavaプログラミングの教科書。前半では，インターネットのサポートページに公開したタートルグラフィックスのライブラリを利用しながら，オブジェクト指向を中心とするJava言語の概念を丁寧に説明。続いてJavaSE8で加えられたラムダ式に代表される関数型プログラミング，コレクションや並列処理についても詳説。また，後半では，JavaFXによるグラフィカルユーザインターフェース，アニメーション，そして、ネットワークなど，実用的なプログラムに必要になるライブラリの使い方を解説。豊富な練習問題があり，例題や練習問題のプログラムはサポートページからダウンロードして動かすことができ，自習書としても最適である。プログラムはコマンドライン(ターミナル)での実行とEclipseの両方に対応。JavaSE8に準拠している。

簡潔データ構造とは，データをエントロピーの限界まで圧縮して保存しつつ，検索等の処理を行う際にはあたかも非圧縮のデータに対してアクセスしているように扱えるデータ構造である。データを圧縮することにより，これまでのデータ構造よりも多くのデータを扱えるようになる。扱うデータによっては1/100まで圧縮できる。2000年以降，多くの理論的・実用的データ構造が提案されており，ゲノム情報処理等では実際に使われている。本書は，基本的な簡潔データ構造(ビットベクトル，文字列，木構造等)の理論を説明する。初期の簡潔データ構造は非常に難解なものが多く，実装しても性能の出ないことが容易に想像できたが，後に提案されたものは理論的性能を保ったまま簡単化されており，容易に実装可能であり実際の性能も良い。本書ではそのようなデータ構造を中心に説明しているため，簡潔データ構造を実問題に適用する際の助けになると思われる。

第1章R作図の紹介； 第2章traditional作図を素朴に使ってみる； 第3章traditional作図のカスタマイズ； 第4章Trellis作図：latticeパッケージ； 第5章grid作図モデル； 第6章grid作図オブジェクトのモデル； 第7章新しい作図関数と作図オブジェクトの開発；

1量子プログラミングの概要と準備(はじめに；予備知識)； 2古典的制御をもつ量子プログラム(量子プログラムの構文と意味論；量子プログラムの論理；量子プログラムの解析)； 3量子的制御をもつ量子プログラム(量子的場合分け文；量子的再帰)； 4今後の展望

「ビッグデータ」，「データサイエンティスト」，「AI」といった言葉がよく聞かれ，日々蓄積されるさまざまなデータの利活用が推進されている昨今，「機械学習」は，これらの言葉と切っても切れない存在となっている。本書は，さまざまなデータから未来を予測する”回帰問題”や”分類問題”に焦点を当て，多くのPythonのコードとともに，機械学習の効率的なアルゴリズムを取り上げていく。アルゴリズムがどのように振る舞うかをプログラムから理解し，結果を適切に解釈できるよう，動作を理解するためのコードと，実践で利用する最適化されたコードの2種類を用意し，また無償で入手可能なデータセットに対してアルゴリズムを適用し，その実行結果から解釈の仕方に至るまでを丁寧に解説している。実際に手を動かしながら読み進めていくことで，データ解析に必要な考え方を一通り身につけることができる，データ解析の入門書として格好の1冊となろう。[原著名：MachineLearninginPython：EssentialTechniquesforPredictiveAnalysis]

本書では，確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について，画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説することから始める。特にパターン認識では，クラス分類問題という視点において，多値ロジスティック回帰モデルと制約ボルツマンマシンという2つの確率的グラフィカルモデルを通し，深層学習の基礎となる数理を紹介する。その上で，グラフ構造の疎(Sparse)性という深層学習とは真逆の性質を元に急速に展開しつつあるスパースモデリングという新しい研究領域の最近の理論的基盤の深化の様子を，連続最適化問題という視点から解説する。

Rパッケージの開発者として名高いKunRenが，R初心者およびRについてある程度は扱えるものの知識がアップデートされていない中級者へ向けて書いた入門書。モダンなアプローチでRの内容が平易に解説されている。前半はRの言語解説(オブジェクトやデータの扱い方等)についてページが割かれ，金融分野でRを扱ってきた著者の経験をふまえ，一部では難解ともいわれるRの言語仕様がわかりやすく書かれている。読者は文章に引き込まれながら読んでいくうちに自然とRに関する深い知識を身に付けることができるだろう。後半はRについての発展的な内容となっており，最近のdplyrやrlist，data．tableといったモダンなデータハンドリングパッケージ，他書では扱っていないメタプログラミング，RによりWebスクレイピングをいかにプログラミングしていくかなど，十分に読み応えのあるものとなっている。

GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は，人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく，自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ，いま世間の強い関心を集めている。その一方，日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく，代表的な教科書であるSuttonandBarto(1998)とその訳書も出版から20年が経とうとしている。本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり，2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように，入門書として広く読まれている良書である。本書の内容は動的計画法などの基本的かつ重要なアルゴリズムに始まり，比較的新しい手法も体系的に網羅しつつもコンパクトに自己完結している。原著の出版から7年あまり経つが，近年の発展は本書で掲載されたアルゴリズム・アイデアをその基礎においている。特に本書では，深層学習を利用した深層強化学習を含む最近の発展に，本書で紹介されたアルゴリズムがどのように使われているかを解説した訳者補遺を追加することで，本書と最先端の研究との橋渡しをしている。

「R」とはオープンソースのフリーウェアで、最新の統計的手法とグラフィックス作成機能をも兼ね備えている。ソフト本体は誰でも無料でインターネットからダウンロードできる。本書はプログラミング経験の無い読者向けにRとは何か、何ができるのか、なぜRでプログラミングなのかから説きおこした好評ドイツ語版テキストの邦訳。インストールの方法、プログラミングの基礎からパッケージ作成法まで、親切に詳述。

Rとは、S言語をモデルとして1992年頃に誕生して以来、進化を続けるオブジェクト指向のプログラミング言語であり、統計的手法とグラフィックス作成機能をも兼ね備えた開発環境である。Rは誰でも自由に最新版をダウンロードして自由に利用することができるソフトウェアで、日本を含め世界中に多数のユーザーがいる。本書はRユーザーの間での注目度がにわかに高まってきているRのグラフィックス機能を拡張する「ggplot2」パッケージの解説書。ggplot2は洗練されたグラフィックス機能を提供するが、基本となる関数は二つに集約。基本関数で作成したプロットを拡張したい場合には「レイヤー」を追加するという手法をとる。本書では、初級者向けにggplot2で何ができるのか、どのように実現するのかを実例を豊富に使って説明。さらに中・上級者向けには、グラフィックスをカスタマイズする技法についても解説。