CAE活用のための不確かさの定量化

近代科学社Digital

ガウス過程回帰と実験計画法を用いたサロゲートモデリング

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著：豊則有擴

出版社：近代科学社

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内容紹介

　モノ作りの現場では、
A氏「Bさんの設計した新製品の件でご相談です。実は出荷検査で5%もの不適合が発生しています。」
B氏「何度もシミュレーションで確認したので信じられない。検査方法に問題があるのでは？」
A氏「検査に使用している測定器は定期的に校正しているので問題ないのですが？」
B氏「・・・」
このような意見の対立が起こることがあります。こういった問題に対する解決アプローチが本書のテーマである「不確かさの定量化」です。
本書では，不確かさのモデル化に必要な「機械学習」，「ガウス過程回帰」や「実験計画法」について数学的な背景を紹介した後，不確かさの定量化を支援する商用ソリューションSmartUQを紹介します。
読者各位が抱える問題の解決とモノ作りプロセスの効率化や健全化に本書が少しでも貢献できれば幸いです。

第1章　実験とシミュレーションの役割
第2章　機械学習
第3章　不確かさと確率分布
第4章　線形回帰モデル
第5章　ガウス過程からガウス過程回帰へ
第6章　ハイパーパラメータの学習
第7章　ガウス過程の計算パッケージ
第8章　実験計画法とV&Vプロセス
第9章　不確かさの定量化のための統合化ソリューション

著者略歴

著：豊則有擴
豊則有擴（とよのり　ゆうこう）
計測エンジニアリングシステム株式会社顧問
1972年：京都大学工学部数理工学科卒業
　　　　株式会社横河電機製作所（現：横河電機株式会社）入社
2009年：横河電機株式会社定年退職
2013年：現職

ISBN：9784764907140
出版社：近代科学社
判型：A5
ページ数：244ページ
価格：3000円（本体）
発行年月日：2024年11月
発売日：2024年11月15日
国際分類コード【Thema（シーマ）】１：UYM
国際分類コード【Thema（シーマ）】２：UYQM
国際分類コード【Thema（シーマ）】３：PBT
国際分類コード【Thema（シーマ）】４：PDN。

※同一作品の他版、アクセシブルブックにはAIにより推定されたものが含まれる場合があります。

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