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• 大用　庫智/山田　孝子
• 関西学院大学出版会
• ￥2640

• 2022年05月16日頃
• 在庫あり
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プログラミングの初心者がつまずきやすいポイントを網羅。コンピュータのファイル操作や、レポート作成などは一通りできるけど、プログラミングは未経験。そんな初心者がPythonによるプログラミングをわかりやすく学ぶためのテキスト。
1　プログラミングとPython の導入
2　本書とJupyter Notebook の使い方
3　プログラミングの基本的なお約束
4　変数と代入
5　変数の算術演算と入れ替え
　コラム：複数の変数を初期化するアンパック代入
6　NumPy と1 次元配列の基礎
7　NumPy と2 次元配列の基礎
8　ファイルの読み書き
9　条件分岐の基礎
　コラム：論理演算子の省略方法と条件分岐の省略方法
10　繰り返しの基礎
11　pandas とデータフレーム
12　データフレームの演算と読み書き
13　条件分岐を含む繰り返し文の実装
14　繰り返し文とお絵かき
　コラム：繰り返し処理の工夫に役立つzip 関数とenumerate 関数
15　条件式による繰り返し
16　多重繰り返しの基礎
　コラム：プログラムの作成をより容易にするシーケンスの工夫
17　多重繰り返しの応用
18　多重繰り返し文と配列
19　データ分析1：基本統計量と度数
　コラム：項目ごとにデータを一括処理するgroupby 関数
20　データ分析2：データの可視化
21　付録
　参考文献
　索引

• 塚田 真/金子 博/小林 羑治/高橋 眞映/野口 将人
• オーム社
• ￥3960

• 2024年11月11日頃
• 在庫あり
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Pythonを使って線形代数学を見える化して学ぼう！
本書は、大学初年次に学ぶ基礎数学科目の一つであり、具体的なところでは機械学習やコンピュータグラフィックス、ゲームプログラミングなどの基礎となる線形代数を、Pythonを使って学ぶものです。

線形代数は、微分・積分とならび基礎的な数学の一つですが、ふつうに勉強するとベクトル・行列計算が面倒くさく、また定義や概念が多く抽象的な表現も多いため、なかなか理解しづらい学問といえます。

そこで本書は、Pythonによるプログラミングを用いて以下の工夫を施すことで、よりわかりやすく、またビジュアルにベクトルを見るなどの体験を通して、線形代数を学べるようにまとめました。

1）2次元平面や3次元空間のベクトルを視覚的に表現する
2）関数をグラフ化することで、ベクトル計算の意味を理解しやすくする
3）面倒なベクトルや行列の計算をプログラミングで表現する
4）手計算では不可能な高次の線形計算を、具体的なデータ（音や画像）を用いて表現する
5）通常の教科書の演習問題レベルの計算問題をプログラミングによる数式処理で求める

改訂にあたり、全体を見直すとともに、この4年間で変化したPython環境の見直し、カラー画像・3D・動画およびサウンドを閲覧できるQRコードの配置、第9章・第10章の練習問題の追加などを行いました。

本書が、読者の線形代数学のより一層の理解の一助となれば幸いです。
第1章　数学の基礎とPythonによる表現
第2章　線形空間と線形写像
第3章　基底と次元
第4章　行列
第5章　行列の基本変形と不変量
第6章　内積とフーリエ展開
第7章　固有値と対角化
第8章　ジョルダン標準形とスペクトル
第9章　力学系
第10章　線形代数の応用と発展

• 金子　弘昌
• オーム社
• ￥3520

• 2019年10月23日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(3)

化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書
本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。
これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。
読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。

• 久保 幹雄
• 朝倉書店
• ￥2970

• 2023年05月12日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

Pythonにおける機械学習の定番モジュールを理解・活用するための基本から，実務家が実際に使いやすい実践的な手法まで，Jupyter上で具体的な練習問題をときながら身に着ける．［内容］scikit-learnを用いた機械学習／fastaiによる深層学習／PyCaretを用いた自動機械学習
【全巻構成】
第1巻
1.　ビックデータとアナリティクス
2.　数値計算パッケージ NumPy
3.　データ解析パッケージ Pandas
4.　matplotlibを用いた可視化入門
5.　対話型可視化パッケージ plotly
6.　データを可視化するための方法（ plotly express ）
7.　Python言語先進的プログラミング
8.　statsmodelsを用いた統計分析
第2巻
9.　科学技術計算パッケージ SciPy
10.　PyMCによるベイズ推論とProphetによる時系列データの予測
11.　グラフ・ネットワークパッケージNetworkX
12.　PuLPとGurobi/Pythonによる最適化問題のモデリング
13.　制約最適化システムSCOP
14.　スケジューリング最適化システムOptSeq
第3巻
15.　scikit-learnを用いた機械学習
16.　fastaiによる深層学習
17.　PyCaretを用いた自動機械学習

• 田村 孝廣
• オーム社
• ￥3300

• 2022年12月01日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

サポートベクトルマシンの理論と実践の基礎・基本が、この1冊で学べる！
サポートベクトルマシンは、データの分類、回帰、はずれ値検知など、機械学習のさまざまな場面で強力かつ柔軟性の高いモデルとして知られています。そのアルゴリズムは直観的であり数学的な曖昧さがないことから、昨今注目されている「機械学習の解釈可能性」というモデルの評価基準に照らしても有力な手法といえます。そのため、自然科学や経済学等の研究成果や経験則的な業務知識をモデルに生かすことも容易です。
本書は、サポートベクトルマシンの理論的枠組みを高校レベルの数学からやさしく展開するとともに、Pythonによるわかりやすい実装例を紹介します。また、応用上重要な非線形サポートベクトルマシンで用いられるカーネル法は、数学的にやや高度ですが、図解や具体的な数値例を通して、数理をわかりやすく解説します。
第1章　なぜいまサポートベクトルマシンなのか
第2章　数学の基礎
第3章　線形SVM
第4章　線形SVMの最適化
第5章　非線形SVM
付録　Pythonの基礎
参考文献

• 豊沢聡
• カットシステム
• ￥3520

• 2023年08月
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

• 倉光 君郎
• 森北出版
• ￥3740

• 2022年03月01日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

「文法として曖昧さがない」「正規表現や文脈自由文法よりも強力」などの理由で注目を浴びる構文解析技術「解析表現文法（parsing expression grammar, PEG）」の初の入門書。

《本書の特長》
●Pythonで動く著者提供のツール「PegTree」でパーザを生成しながら解説。理論の詳細に惑わされず、実装上のポイントが効率よく学べます。
●構文解析の初歩から解説。オブジェクト指向プログラミングや関数型プログラミングなどの高度な技法も随時解説されているので、Pythonでの簡単なプログラミング経験があれば、だれでも読むことができます。
●後半では、小規模なプログラミング言語、パーザジェネレータ、パーザコンビネータなどの開発を解説。一段深い解析表現文法の使い方を学べます。

本書で紹介したソースコードの一部は、GitHubで公開されています。
第1章　構文解析入門
第2章　パターンで考える
第3章　解析表現文法の登場
第4章　構文木とPegTree
第5章　計算機を作る
第6章　スモール言語を作る
第7章　本格的な文法開発に向けて
第8章　解析表現文法の形式理論
第9章　PEGパーザを作る
第10章　パーザコンビネータ
第11章　実用的なPEGパーザの開発
第12章　Packrat構文解析法
付録　構文レシピ

• 岩崎 圭/北川 慎治/寺田 学
• 翔泳社
• ￥2530

• 2017年08月07日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(6)

Pythonのスタンダードがわかる。
わかりやすさを追求した本格的な入門書！


本書はPythonの入門書です。Pythonはコンパイルのいらない
軽量なプログラミング言語です。その手軽さや文法の学びやすさが
人気であり、入門者がはじめてプログラミングを行なうのに最適な
言語として注目されています。


この書籍は、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けています。
入門者がつまづく箇所を事前に募集したプログラミングがはじめての
レビューアーと追求し、プログラミングの「なぜ」を解決できるよう
わかりやすさを重視した解説をしています。


この書籍で、インストールから応用まで、Pythonでデータを
扱うための基礎がたのしく身につけることができます！


【本書の特長】
本書はPythonで本当に使われることに特化しており、
「せっかく覚えたのにこの機能全然使わない」ということが
ありません。


入門者でもスラスラとPythonを学ぶことができます。
また、一番つまづきやすい環境構築は図を使いながら、
丁寧に解説しているので、安心してプログラミングの学習を
始めることができます。


【対応環境】
本書はWindows、MacOSの両方で解説をしています。また、Pythonの
バージョンは執筆時では最新のPython 3.6.1で解説しています。

第1章　Pythonをはじめよう
1_1　Pythonの紹介
1_2　Pythonのインストール・環境設定
1_3　Pythonでプログラムを動かそう
1_4　まとめ


第2章　型とメソッド
2_1　数値
2_2　文字列
2_3　変数
2_4　数値と文字列の相互変換


第3章　条件分岐
3_1　条件分岐とは
3_2　いろんな比較
3_3　その他の構文


第4章　リスト型と繰り返し処理
4_1　リスト型とは
4_2　繰り返し処理とは
4_3　for文とif文の組み合わせ


第5章　辞書型
5_1　辞書型
5_2　辞書型をfor文で使う


第6章　関数
6_1　関数
6_2　引数
6_3　ローカル変数とスコープ


第7章　エラーと例外
7_1　エラーとは
7_2　例外処理
7_3　エラーの種類


第8章　スクリプト、モジュール、パッケージ
8_1　スクリプト
8_2　モジュール
8_3　パッケージ


第9章　Webスクレイピング
9_1　Webスクレイピング
9_2　PythonでWeb上の情報を取得してみよう
9_3　取得した情報をBeautiful Soupを使って解析してみよう
9_4　解析した情報を見やすく表示しよう
9_5　この章の振り返り


第10章　ファイル操作
10_1　データ・ファイル操作について
10_2　ファイルを操作してみよう
10_3　open関数とファイルオブジェクト
10_4　応用編：プログラムの中でファイルを扱ってみよう
10_5　応用編まとめ


付録
A_1　プログラミングをはじめるためのCLIの基礎
A_2　ドキュメントの読み方、見つけ方
A_3　プログラムでよく使うファイル形式の紹介
A_4　さらにPythonを使い込んでいくために


解答例

• ホッタ
• インプレスNextPublishing
• ￥2200

• 2025年01月
• 取り寄せ
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

• 河西 朝雄
• 技術評論社
• ￥2860

• 2024年04月20日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(1)

本書は、Pythonを使用して「プログラミング的思考」を習得するための入門書です。「プログラミング的思考」とは、ある問題を解決するための方法や手順をプログラミングの概念に基づいて考えることで、文部科学省の掲げるプログラミング教育でも重要視されています。本書は、前半でPythonの解説、後半で実際のプログラムを使ったプログラミング的思考の解説という構成で、初心者でもモチベーションを持ちながら学習できるよう、興味が持てる例題を多数用意しています。また、練習問題もあるので、より理解が定着できます。付録で文法解説を載せており、この1冊で、Pythonとプログラミングの考え方の両方をまとめて学ぶことが可能です。

• 三浦　耕太/塚田　祐基
• 羊土社
• ￥6930

• 2025年03月28日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

画像解析スキルをさらに高めたい方に！ あなたの研究目的にあった画像解析法をデザインするための基本戦略とツールの種類・使い方を「型」で体得する超・実践型教本．コーディング未経験でも，最先端の機械学習・深層学習ツールを取り入れた解析自動化や，バイアスの少ない解析を実現できる力が身に付く．
【目次】
本書のねらい
執筆者一覧
データ，コード等のダウンロードについて

基礎編
1 序論 -生物画像解析の枠組みを理解する
2 Jythonの基礎知識と書き方
3 napariの基礎知識と書き方
4 Google Colaboratoryの利用法 -クラウドPythonプログラミング

実践編
1 核膜に移行するタンパク質の動態の測定
ImageJ/Fiji 　Jython 　MorphoLibJ 　分節化　輝度測定　連結成分分析　多チャネル　時系列

2 電子顕微鏡画像のミトコンドリア分節化と形状のクラスタリング解析
Python 　napari 　PHILOW 　深層学習　分節化　形状解析　3次元

3 腫瘍血管における3次元管状構造ネットワークの分析
ImageJ/Fiji 　Jython 　Ops 　MorphoLibJ 　AnalyzeSkeleton 　ネットワーク構造解析　骨格化　3次元

4 細胞移動を定量するための粒子追跡（トラッキング）
ImageJ/Fiji 　Jython 　TrackMate 　StarDist 　機械学習　粒子追跡　時系列

5 細胞周期の蛍光プローブFucciの時系列データ解析
ImageJ/Fiji 　Jython 　TrackMate 　粒子追跡　輝度測定　多チャネル　時系列

6 甲殻類モデル生物Parhyale hawaiensisの脚再生過程の細胞動態解析
ImageJ/Fiji 　Mastodon 　ELEPHANT 　BigDataViewer 　深層学習　細胞追跡　輝度測定　3次元　時系列　大規模データ

7 イネのデジタルカメラ画像によるバイオマス推定
Python 　深層学習　画像認識　RGB 画像

論文投稿編
1 画像解析の再現性チェックリストとGitHubの活用
2 画像データリポジトリとデータベース -そのしくみと活用法

発展編
1 Micro-Managerによる顕微鏡制御
2 イメージングデータの次世代ファイルフォーマット
3 生物画像解析の専門家ネットワークとGloBIAS

付録
1 分節化のための機械学習ツールのリスト
2 英日対訳表

索引

• John V. Guttag/久保 幹雄/麻生 敏正/木村 泰紀/小林 和博/斉藤 佳鶴子
• 近代科学社
• ￥5060

• 2017年09月01日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.5(2)

最新にして最強!! 人気講義の教科書、第2版！
　大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版．
　今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに5章追加されている．特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている．
　Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！
　Python　Ver3.5に対応！
★は新しい章.
1. さあ,始めよう！
2. Python の概要
3. 簡単な算術プログラム
4. 関数,スコープ,抽象化
5. 構造型,可変性と高階関数
6. テストとデバッグ
7. 例外とアサーション
8. クラスとオブジェクト指向プログラミング
9. 計算複雑性入門
10. いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
11. プロットとクラス
12. ナップサック問題とグラフ最適化問題
13. 動的計画法
14. ランダムウォークと可視化
15. 確率,統計とプログラム
16. モンテカルロ・シミュレーション
★17. 標本抽出と信頼区間
18. 実験データの理解
★19. 無作為試験（無作為抽出試験）と仮説の照合
★20. 条件付き確率とベイズ統計
21. うそ,真っ赤なうそ,そして統計
22. 機械学習はやわかり
★23. クラスタリング
★24. 分類法
付録A Python 3.5 簡易マニュアル
索　引

• 小高 知宏
• 近代科学社
• ￥2640

• 2021年07月31日頃
• 在庫あり
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＜big＞＜strong＞Pythonでプログラミングの世界に踏み出そう！＜/big＞＜/strong＞
本書は、基礎教育としてのプログラミング技術を学ぶことを目的とし、情報処理技術を身につけるための足がかりとなることを目指した構成となっている。プログラミング言語には、大学講義でも使用されるようになったPythonを使い、学生がプログラミングの基礎を無理なく習得できるよう工夫している。各章の演習問題は内容の復習だけでなく、ソースコード内のバグを発見し修正する過程を通してプログラミングの理解度が向上するよう設計している。プログラミングを一から学ぶために必要な情報が過不足なくまとめられた、情報系だけでなく広く教育現場で使えるPython言語のプログラミング教科書。
1章　コンピュータとは
2章　手続き的処理(1)　順接処理
3章　手続き的処理(2)　条件判定と繰り返し処理
4章　手続き的処理(3)　さまざまな繰り返し処理
5章　関数の利用
6章　基本的データ型とリスト
7章　数値と文字列
8章　さまざまなデータ構造
9章　反復処理と内包表記
10章　オブジェクトとクラス
11章　ファイル操作
12章　モジュールの利用(1)　乱数と数学関数
13章　モジュールの利用(2)　統計的処理とグラフィックス
14章　モジュールの利用(3)　データサイエンスと機械学習(NumPy，pandas，scikit-learn)
15章　さまざまなプログラミング言語

• クジラ飛行机/杉山陽一
• ソシム
• ￥3520

• 2018年07月
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.5(3)

• 河野 仁
• 森北出版
• ￥3300

• 2022年08月31日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

Pythonによる実装で、強化学習×転移学習のパワフルさを体感しよう

《本書の特長》
●強化学習の理論の初歩から丁寧に解説。Pythonによるシミュレーションを実装しながら手法を体感できるので、簡単なプログラミング経験があれば、つまずくことなく読み進めることができます。

●後半では、学習した知識を再利用する技法である「転移学習」と強化学習とを組み合わせた「転移強化学習」について詳しく解説されています。強化学習と同様に、シミュレーションを通して、転移学習による学習の高速化、高精度化を試すことができます。

●理論と実装だけでなく、学習の自動化・省力化のための一段高度なチューニング技法や、コーディングの際に気を付けなければいけない落とし穴ももれなく解説。この1冊で、転移強化学習の基礎から応用までをすみずみまで学べます。

本書で紹介したソースコードは、森北出版Webサイトで公開されています。
第1章　強化学習と転移学習
第2章　強化学習の理論
第3章　強化学習のシミュレーション
第4章　転移学習の理論
第5章　転移学習のシミュレーション
第6章　転移学習の実装上の注意点
第7章　転移強化学習の応用
第8章　完全な自立的転移強化学習に向けて

• 矢沢 久雄/日経ソフトウエア
• 日経BP
• ￥2750

• 2023年11月18日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

プログラマが最初に学ぶべきアルゴリズムを解説。
処理を効率化するテクニックが身につく！

　本書は、プログラミング言語のPythonを使ったアルゴリズムの入門書です。アルゴリズムの処理の流れや論理構造を根本から理解できるように、図と文章で丁寧に解説しています。

　さらに、本書では、アルゴリズムを改良するテクニックを紹介しています。
　アルゴリズムを改良すると、処理を効率化できたり、別のプログラムで応用できたり、コードが読みやすくなったりします。
　自分で手を動かしてプログラムを改良することで、アルゴリズムの使い方や改良方法を実践的に学べます。

　本書の1章〜10章では、ソートや探索など、様々な場面で使われている基本的なアルゴリズムとその改良テクニックを解説しています。
　補章では、初学者でも本書の内容を理解できるように、Pythonの基本的な文法を解説しています。

　いろいろなプログラムの書き方を学びたい方、プログラミングの力を伸ばしたい方におすすめです。
1章 「最大公約数を求めるアルゴリズム」を改良する
2章 「素数を判定するアルゴリズム」を改良する
3章 「線形探索」を改良する
4章 「文字列探索」を改良する
5章 「バブルソート」を改良する
6章 「バケツソート」を改良する
7章 「部分和問題」の解法を改良する
8章 「ビットカウント」を改良する
9章 「分岐処理をなくす」改良をする
10章 「複数のアルゴリズムを組み合わせる」改良をする
補章 Python基礎講座

• B. N. Miller/D. L. Ranum/J. Anderson/大窪　貴洋
• 東京化学同人
• ￥3850

• 2022年06月28日頃
• 取り寄せ
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

1．Pythonの紹介
　（変数の型，turtleグラフィックス，簡単なループ，関数）

2．πの計算
　（数学と乱数，データの選択とブーリアン表現，print関数）

3．暗号文とさまざまな暗号化
　（文字操作とメソッド，組込み関数len，キーワードパラメータ，ユーザー入力）

4．Pythonのコンテナ型の紹介
　（リスト，辞書，タプル，統計）

5．ビッグデータ：ファイルの入出力
　（whileループ，文字列の書式，CSVとJSONフォーマットでのオンラインデータの読み込み）

6．画像処理
　（forループのネスト，パラメータとして関数を渡す，ネームスペース，リストのリスト）

7．データマイニング：クラスター分析
　（より詳細なwhileループ，並列化したリスト）

8．暗号解読
　（高度な辞書とリストの利用：正規表現）

9．フラクタル：自然界に存在する幾何学
　（再帰，形式文法，生成ルール）

• 原泰史
• 東京図書
• ￥3520

• 2023年07月
• 送料無料（コンビニ送料含む）
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• 皆本 晃弥
• サイエンス社
• ￥2530

• 2023年11月14日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

大学や高専，企業のエンジニア研修などで幅広く活用できる，数理・データサイエンス・AIの基礎から応用までを網羅した教科書．本書を読破することで，データサイエンスや機械学習に関する文献の多くを理解し，活用できるようになる．時代に流されない「真の力」を身につけるための一冊．

大学・高専の講義・演習や社内研修・リスキリング講座の教科書として最適！

【本書の特長】
●数学的な基礎からPython実装までを徹底的に解説．Pythonライブラリの活用に加え，ゼロからの実装で理解を深められる．

●各章が約15ページで構成され，全15回の授業で無理なく進められる設計．受講者用の課題も用意．教員の授業準備の手間を軽減し，効果的な教育を支援．教科書として採用された方向けのサポート情報あり．

●ウォーミングアップや丁寧な解説により，着実にステップアップできる．プログラムの一部を自分で補う形式を採用し，履修者が考えながら学習できるよう配慮．

【こんな方におすすめ】
●大学・高専等において，数理・データサイエンス・AI教育の授業を担当される教員の方．

●社内研修やリスキリング講座等において，理論と実践の両方を解説した教材をお探しの研修講師の方．

●AI・データサイエンス分野で，理論とその実装に興味がある方．
線形単回帰分析／多項式回帰／重回帰分析／ロジスティック回帰による2値分類／ソフトマックス回帰による多値分類／決定木／ナイーブベイズ分類／k近傍法とk-means法／主成分分析／サポートベクトルマシン（SVM）／カーネルSVM／深層学習入門／畳み込みニューラルネットワーク（CNN）／再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

• 山中　晃徳/三好　英輔
• 丸善出版
• ￥4290

• 2023年12月18日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
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本書は，フェーズフィールド法の基礎理論から，プログラムの実装まで解説した入門書である．具体的なフェーズフィールドモデルを提示しながら，それらのモデルをどのように数値計算するのかできる限り丁寧に解説した．特に，フェーズフィールドモデルの数値計算法として広く使われる，有限差分法やフーリエ変換を用いたスペクトル法で解析するサンプルプログラムを充実させ，読者が実際に手を動かしながらフェーズフィールド法の基礎を理解できるよう工夫した．

　さらに，近年ではデータ科学的な手法を用いたシミュレーションが注目を集めている．フェーズフィールド法においても，実験データを活用して物性値やパラメータを推定しつつ，シミュレーション精度を高められるような，データ同化と融合した手法の開発が進んでいる．そこで本書でも，データ同化の基礎からフェーズフィールドモデルへの実装方法まであわせて紹介する．