| 高分子 Vol.71 No.12 |
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特集 今さらだけど、今なら聞ける高分子科学のための統計学 |
| 人工知能（AI）の急速な進歩にともない、さまざまな分野で機械学習が試されるようになり、シミュレーションやいとも簡単に大容量のデータを解析、判断、予測できるディープラーニングは、日常生活に溢れている。それは、高分子の研究でも無視できない。ブラックボックスになって因果関係がわかりにくくなってしまいがちなディープラーニングに頼る前に、以前から高分子の分野で役立っている基礎的で因果関係のわかりやすい統計学を理解しておく必要がある。そもそも高分子は分子量分布をもち、特性に幅がある。複合材料では分散や界面を検討する必要がある。このような高分子に統計学はどのように活かされるのか？ 本特集では、高分子のための統計学を基礎から実践的なものまで紹介する。 木村－須田・井田・岩崎・音澤 |
| Digest for English Readers |
606
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| Hot Topics |
609
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| SPSJ PMF Poster Awards 2021 |
| 素描 |
| 統計学のすゝめ | 佐藤 尚弘 | 610
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| 展望 |
| 立体規則性分布およびモノマー連鎖分布の統計的扱い方 | 平野 朋広 | 611
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| 高分子の統計力学的取り扱い | 畝山 多加志 | 614
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| 材料開発における四つのインフォマティクス | 岩崎 悠真 | 617
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| Polyman 画 | 620 |
| トピックス |
| 分子量分布を利用した物性制御技術 | 木田 拓充 | 621
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| 少数データに基づくモデルの予測性能および適用範囲を考慮したデータ解析・機械学習 | 金子 弘昌 | 623
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| 物質探索におけるベイズ統計の活用 | 本郷 研太 | 625
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| シミュレーションを用いた高分子材料の開発 | 冨永 哲雄・森下 和哉 | 627
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| グローイングポリマー |
| 国境と分野の垣根を越えて | 成田 明光 | 629
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| 先輩からのメッセージ － |
| 人生100年、基礎研究の進め方一案 | 菊池 昇 | 630
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| 高分子科学最近の進歩 |
| DNAナノ構造体に配置された酵素の機能 | 中田 栄司・森井 孝 | 631
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