2026.09.04 今月のおすすめ書籍（2026年9月）

 

おすすめ新刊紹介「文庫」

さまよう刃　新装版　改訂版

長峰重樹の一人娘、絵摩の死体が荒川の下流で発見された。花火大会の帰りに、未成年の少年グループによって蹂躙された末の遺棄だった。謎の密告電話によって犯人を知った長峰は、突き動かされるように娘の復讐に乗り出した。犯人の一人を殺害し、さらに逃走する父親を、警察とマスコミが追う。正義とは何か。誰が犯人を裁くのか。世論を巻き込み、事件は予想外の結末を迎える。遺族の復讐と少年犯罪をテーマにした、心を揺さぶる傑作長編。
 

小箱

野間文芸賞受賞作。歌でしか会話ができないバリトンさん、遺髪で竪琴の弦をつくる元美容師、講堂では亡くなった子どもたちの魂が成長している。開かれる「一人一人の音楽会」。世の淵に生きる「おくりびと」を静謐（せいひつ）にいとおしく描く著者のど真ん中の長編小説。
 

獣の夜

原因不明の歯痛に悩む私が訪れた不思議な歯医者（『太陽』）。女友達をサプライズパーティに連れ出す予定が……（『獣の夜』）。『カラフル』『みかづき』はもちろん、『出会いなおし』など短編の名手でもある著者の魅力がぎゅっと詰まったぜいたくな短編集。日常がぐらりと揺らぐ瞬間を、ときに艶やかにときにユーモラスにいきいきと綴る。ラストの『あした天気に』を読み終えた時、あなたもきっと心がはればれするはず！
 

おすすめ新刊紹介「新書」

常識なき世界を生き延びるために

政治の「高市一強」で突き進む軍拡化、ますます強化される対米属国路線、骨抜きにされる憲法、忍び寄る戦争の足音……。知の巨人と闘う新聞記者が、政治・社会・メディアの末期的現状を徹底討論。この国に漂い続ける閉塞感を打開する一手はあるのか。この国の向かうべき道筋を考える。
 

思い込みの経済学　-ＡＩ時代のお金・仕事・社会

インフレの到来、働き方のルール変更、そして生成ＡＩという新たな同僚――。私たちはいま、大きく変化する時代を生きている。ここで気をつけたいのが「思い込み」だ。人は誰しも思考のクセ、歪みがあり、過去の成功体験や直感に従って間違った判断を下してしまいがちだ。

本書はお金、ＡＩ、仕事など、誰もが向き合うテーマを素材に、経済学の観点から思い込みの対策を考える。無理なく、失敗の少ない制度設計とは？
 

おすすめ新刊紹介「一般書」

帳の向こう

オードリーの若林正恭さんがもっとも話したい相手は、哲学者の國分功一郎さんだった。

「目的と手段」の社会は終わりつつある？
資本主義の魔物に、どう立ち向かえばいい？
現代で「快適」を求めるには、勇気が必要？

二人が語り合った、現代への違和感のすべて。
 

屁理屈と哲学

精選した123個のパンチライン・格言(アフォリズム)・寓話・断片などから構成される、反=自己啓発の書。
大ヒット『言語化するための小説思考』に続き、手に取りやすい新書サイズで刊行!

【収録内容】
■東京大学理科一類から文転・博士課程中退を経て直木賞作家になった著者が、二十代で得た知見と思想
■東大大学院の修士論文で、最新AIの課題にも通じる「チューリング論」の一部抜粋
■直木賞受賞作にあえて収録しなかった幻の未発表原稿
■SNSで凄まじいバズを起こし、ネットミームにまでなった一節《「東京」というゲームが存在する》と、その炎上への考え
■様々な賞を受賞した大作&傑作のエッセンスを堪能できる、パンチラインの抜粋……etc.

デビュー前から現在まで、小川哲が書いてきたあらゆる文章を、リミックス/マッシュアップした、前代未聞の哲学的断片集。
 

おすすめ新刊紹介「人文書」

私を語るための言葉

言葉はときに人を傷つけ、モヤモヤさせ、ときに励まし、生きづらさから救う。
その理由を考えたい。
カミングアウト、ハラスメント、マイクロアグレッション、わかりやすさ……。
日々の実感と哲学の眼差しから綴るエッセイ。

朝日新聞「Re:Ron」好評連載「ことばをほどく」を書籍化。
 

おすすめ新刊紹介「理工書」

フーリエ解析と超関数 (11) (大学数学の入門)

微積分とは異なる視点から関数を捉えるフーリエ解析。具体例や応用例を通じて、ルベーグ積分をベースとした、円周・ユークリッド空間上の基礎理論から超関数まで、その魅力と有用性をわかりやすく紹介。理工系3年生以上の学生に最適なテキスト。
 

偏微分方程式演習 (15) (基礎数学)

■■ 基礎数学シリーズ最終巻 ■■
好評の『偏微分方程式入門』に対応した本格的演習書。理論と実践を結びつける良問を厳選し、豊富な例題とくわしい解説で確かな実力を養成。熱伝導・波動・拡散方程式など実践的な問題も多数収録。理工学部学生必携の演習書。


【主要目次】
まえがき

第Ⅰ部 偏微分方程式の型ごとの問題
第１章 波動方程式
第２章 熱方程式・拡散方程式
第３章 Laplace方程式

第Ⅱ部 より高度な解析の道具
第４章 超関数と関数空間
第５章 固有関数展開と変数分離法
第６章 積分変換の応用

参考文献
索引
 

線形代数学のエッセンス

直観的理解で先導しながらも、のちの学習にも十分な厳密さを確保し、なおかつ可能な限り少なく短い記述を試みることで、線形代数学の広大な世界から〈エッセンス〉を凝縮した一冊。全体像を見通す導入章や、2次曲面、線形微分方程式を扱う応用章を設け、能動的な学習をうながす例題を各所に付した。
 

ゲーデルの不完全性定理の頂を踏む

数学は、物理学・経済学・情報科学など、背景に数理構造がある現象を扱う学問に、それを表現するための言葉を提供してきました。数学を用いて現象を記述するのは、矛盾のない数学の構造を信頼しているからこそです。その数学に原理的にバグがあるよ、と指摘したのがゲーデルの不完全性定理です。数学で扱う命題の中には、正しいとも間違っているとも証明できないものが存在する、と主張するのがゲーデルが論文で証明した定理なのです。
現在の汎用コンピュータの原型を作ったフォン・ノイマンという天才がいます。「二十世紀最高の知性」と称されるノイマンが、人々からそう呼ばれるたびに「それは自分ではなくゲーデルのことだ」と返したといいます。かのアインシュタインも、研究所に行くのはゲーデルと一緒に散歩をするためだったと述懐していたそうです。
本書は、論理式(ゲーデル文)を体感してもらいながら、天才中の天才であるゲーデルの証明を、一歩一歩きちんと理解していく一冊です。
 

確率論・統計学―中心極限定理，確率過程とその先へ

『弱点克服 大学生の確率・統計』に続き、専門書レベルとの間をつなぐ本。
初等確率統計の続きとして、中心極限定理、確率過程とその先へ読者をいざなう。
まず第1章は、フーリエ解析を準備して中心極限定理とそれの数理統計への応用を紹介する。
第2章から第9章は確率過程論である。定義から発展的な内容までを丁寧に、マルコフ連鎖、
連続マルコフ過程、再生過程、定常過程等も述べた。特に、マルチンゲールとその収束定理、ブラウン運動に関する詳しい分布論なども取り上げた。
第10章では金融数理の基本的なことを論じた。
最後の第11章は測度論的確率論入門である。ルベーグ積分は難しいとの話をよく聞くが、
抽象的な確率空間上で期待値(ルベーグ積分)を考え、この設定では、とる値である実数の性質(上限など)を使うだけなのでわかりやすいと思われる。
全ての章で面白い問題も取り上げ、また、問題の形式で発展的な進んだ内容のトピックも紹介し、詳しく解説した。
アクチュアリー試験対策、統計検定1級対策にも使える本である。
 

Why Machines Learn――現代AIを支える、美しき数学の物語

AIの数学は、ここまで面白く読める
2024年ノーベル物理学賞受賞 ジェフリー・ヒントン氏絶賛！

・「学習する機械」というアイデアは、どこからやってきたのか？
・一度は忘れ去られた技術が、なぜ現代のAIで復活したのか？
・人工知能の能力に、限界はあるのか？

［ニューラルネットワーク、勾配降下法、誤差逆伝播法、ディープラーニング……］
本書では、現代AIを生み出した画期的なアイデアの数々を、数学の基礎と研究の歴史から解き明かしていきます。

［線形代数、微積分、確率・統計、最適化理論……］
一見無関係な数学が、機械に「学習」を与えるために、どのように結びついてきたのか。
ベクトルや行列の基礎から丁寧にたどることで、AIを支える数学の美しさを垣間見ることができます。

本書の魅力は、数学の解説だけにとどまりません。

［イリヤ・サツケヴァー、ジェフリー・ヒントン、 ジョン・ホップフィールド……］
著者は、研究者たちの証言を丹念に拾い上げ、機械学習の発展を当事者の視点から描き出します。
一次情報に裏打ちされた語りによって、現代AIを支える数学が臨場感あふれる「知の物語」として立ち上がります。

［AIを使う人、AIを作る人、そしてAIの正体を知りたい人へ……］
現代のAIを本質から理解するための、知的興奮に満ちた一冊です！
 

表現論とフーリエ級数・フーリエ変換: SL(2, R)への応用

表現論を念頭に置いてフーリエ展開やフーリエ変換を解説し、SL(2,ℝ)の表現論への応用を論じる。

フーリエ展開やフーリエ変換は、さまざまな分野で広く用いられる重要な対象であり、その応用は表現論にも及んでいる。

本書では表現論への応用を見据え、フーリエ展開やフーリエ変換を解説するとともに、SL(2,ℝ)の表現論に応用して見せることがテーマである。
なぜSL(2,ℝ)の表現論を持ち出すのか。それは、この群が1次元トーラスを極大コンパクト部分群として含み、ℝを極大巾単部分群として含むため、フーリエ展開やフーリエ変換の使い方がわかりやすい群であるためである。また、フーリエ展開やフーリエ変換の表現論的な解釈が意味を持つ稀有な例になっている。

本書は、リー群の表現論を学ぶための土台となる知識を提供する。本書で取り上げたSL(2,ℝ)の表現論は、旗多様体(リーマン球面)上の幾何、複素解析、関数解析、そして実解析が交錯する豊かな領域であり、その魅力の一端に触れることができる。
 

機械学習のための関数解析入門 第2版: ヒルベルト空間とカーネル法

機械学習の背景にある関数解析の入門書として,標準的な数学の知識を前提にカーネル法の理論と応用の解説を試みて好評を得た初版に修正とともに,上限(sup),下限(inf),ブロック行列式,条件付き分布について加筆した第2版.

本書の読み方は,読者の目的や事前の知識の量によって様々な道筋が考えられるが,例えばカーネル法を手短に知りたい場合,第1章から第4章,第5章と進むことが可能であり,また教科書として半期の講義で使用する場合は,第1章,第3章,第4章を中心として学ぶことが適当であろう.
 

京大・入試数学51年の軌跡【1976年～2026年】

京大入試(数学)51年分の過去問集。
月刊「大学への数学」の毎年の入試特集および増刊号「入試の軌跡/京大」の記事を基に、一部を加筆・編集しました。
京大受験生の入試対策用に、また塾・学校での資料として最適です。
 

有向パーコレーションの数理: 相転移と臨界現象の厳密証明

DP普遍性クラスの代表モデルに特化し、数学的に厳密な解析を網羅した本格的専門書。

相転移・臨界現象は、統計力学および確率論における最重要テーマの一つである。本書は、感染症や森林火災などの伝搬や流体の層流・乱流相転移など、幅広い現象を記述する「DP(有向パーコレーション)普遍性クラス」の代表モデルに特化し、数学的に厳密な解析を網羅した本格的専門書である。

最大の特長は、2025年現在で最新の研究成果と証明手法を和書として初めて体系的に解説している点にある。フィールズ賞受賞者のDuminil-CopinとTassionによる臨界点の一意性の革新的な別証明をはじめ、秩序変数(パーコレーション確率、感受率)の連続性証明、複雑な相互作用を解きほぐすレース展開の厳密な解析、高次元1-arm指数の退化、1次元空間におけるハイパースケーリングの導出まで、現代確率論の最前線へと読者を導く。

構成としては、平均場モデルである「分枝過程・分枝ランダムウォーク」の完全解析を出発点に、三種の神器(Russoの公式、Harrisの不等式、BK不等式)を駆使して相転移(臨界点の一意性と秩序変数の連続性)を厳密に証明する。後半ではレース展開の威力とハイパースケーリングの深淵に迫る。

確率幾何的な直観を助ける図版も多数収録。意欲的な学部生から大学院生、第一線の研究者まで、未解決の難問が山積する臨界現象の真髄に触れるための必携の一冊である。
 

素数分布論: メイナード・タオの篩入門

近年、飛躍的に進展している素数分布論。
その進展の速さゆえ、理論を体系立てて解説した和書はなく、関連論文を読むにも相当に専門的な知識が必要となっている。

本書は、そのような素数分布論の最先端の研究について、非専門家でも基礎から体系的に学べるようにまとめた書籍である。

解析的整数論の基本から始め、その後の議論で本質的な手法となるメイナード・タオの篩(ふるい)について解説。
そして、メイナードの定理、フォード・グリーン・コニャギン・メイナード・タオの定理といった、重要な定理の証明までを詳しく扱う。

前提知識は少なめに抑え、なるべく自己完結した証明を与えている。
素数分布に興味をもつすべての方に、おすすめの一冊である。
 

AI・データサイエンスのための数学入門

AI・データサイエンスを理解するのに必要となる基礎数学を一から丁寧に解説する入門テキスト。微分積分、線形代数、確率・統計の三部構成。
 

数理の礎　代数学

本書は理工系向けに代数学の基礎を解説した現代数学への入門書である.初学者に向けて群・環・体を基礎から組織的に学修することを念頭におき,応用数学や数学の外の分野への広がりも意識した恰好の教科・参考書となっている.

【主要目次】集合と写像/群論/環と体,加群とベクトル空間/体論とガロア理論
 

ルベーグ積分　要点と演習

ルベーグ積分の主要な理論にスピーディーに到達する教科書。演習問題と解答例を多数掲載。第2版では符号付き測度とリースの表現定理に関する2章を追加。

本書はLebesgue積分の半期の授業の教科書である。Lebesgue積分の要点を基本的なものに限り、できる限り少ないページ数できちんと伝えるのが目標である。Lebesgue積分の広がりは独立した演習問題から学ぶ。独習者のために解答例を掲載。演習問題は大学院入試の備えにも役立つ。

第2版では「要点」と「演習」の2部構成に改め、初版からの方針をより明確にするとともに、符号付き測度およびRieszの表現定理に関する2章を新たに加え、通年の授業における教科書として、またより進んだ学習のための参考書となるように配慮した。さらに、全体の体裁をより見やすく整え、本文・問題・解答について加筆修正を行った。
 

ヒルベルト空間と線型作用素(増補改訂版)

ヒルベルト空間の初歩からわかりやすく解説、初版発行以来多くの方々にご愛読いただいている定番書が、増補改訂!
本書は、ヒルベルト空間の基礎事項から始め、ヒルベルト空間上の線型作用素に関する諸理論を、作用素論の全貌が見渡せるようわかりやすく解説するものです。
この増補改訂版では、初版発行後の話題として、作用素パースペクティブや作用素マジョリゼーションに関する解説を追加するほか、特論としてテープリッツ作用素とハンケル作用素に関する章を追加しています。
さらに付録では、本書に関連する関数解析学の定理を詳解し、読者の利便性に配慮しています。
ヒルベルト空間上の作用素論は、近年めざましい発展を見せる量子情報科学の数学的基礎としても、重要性を増しています。本書は量子情報科学を本格的に学びたい方々にもおすすめです。
 

情報数学　はじめの一歩　論理と集合

情報系の学部における初歩の学習において必要となる“論理”や“証明”などに関連した基礎的な数学の内容を、丁寧に解説したものです。独習しにくい分野ですので、教室において学生が、教員の指導の下で本書を利用しながら、きちんと理解しつつ情報系数学の学力・素養(の一部)を身につけていくことの一助となれば、と願っております。
情報系の数学において、“理解できないから暗記することにしよう”といった、誤った判断をして“消化不良”を起こさないよう、些細なことでもできるだけその場で“理由”をつけるように努めました。また、入学前の高等学校などでのコースの選択や、大学入学試験の科目の選択において、理科系・準理科系・文科系など、様々な背景を持った学生一般に、広く受け入れてもらうことを意識して、なるべく無理の少ない例を採用しながら、この本を執筆しました。
 

情報数学　はじめの一歩　数学的帰納法と漸化式

情報系の学部における初歩の学習において必要となる“数学的帰納法”や“漸化式”などに関連した基礎的な数学の内容を、丁寧に解説したものです。独習しにくい分野ですので、教室において学生が、教員の指導の下で本書を利用しながら、きちんと理解しつつ情報系数学の学力・素養(の一部)を身につけていくことの一助となれば、と願っております。
情報系の数学において、“理解できないから暗記することにしよう”といった、誤った判断をして“消化不良”を起こさないよう、些細なことでもできるだけその場で“理由”をつけるように努めました。また、入学前の高等学校などでのコースの選択や、大学入学試験の科目の選択において、理科系・準理科系・文科系など、様々な背景を持った学生一般に、広く受け入れてもらうことを意識して、なるべく無理の少ない例を採用しながら、この本を執筆しました。
 

関手のトポロジー

圏と関手で「集合と位相」を表現すれば「被覆、層、トポス」になる。トポスの射は関手の随伴対なので高次の圏が必要になる。対応する高次被覆の文法は、ホモトピー論で模圏(Quillenモデル圏)といわれる構造になる。初等的な集合論と位相空間論をもとに、トポスでの抽象単体ホモトピー論となる模圏構造を論ずる。
 

微積分・解析121題（下）積分・微分方程式・フーリエ級数・特殊関数

•極限・連続・微分法を中心に厳選した121題を通して解析の本質に迫る
• 単なる解答の提示ではなく，問題の意味や背景，着想のポイント，発展的な話題までをS（Student）とT（Teacher）の対話形式でわかりやすく解説．
• 教科書では得られない深い理解と，数学を考える楽しさが自然に身につく．
［内容］包絡線／面積／体積／双曲線関数／関数の従属と独立／dy/dx=ky について／d^2y/dx^2=ky について／演算子法／フーリエ級数／ガンマー関数／ルジャンドルの整式／直交整式／ベッセル関数

無限次元Hamilton作用素のスぺクトル解析

無限次元Hamilton作用素のスペクトル理論に新たな地平を拓くーー
30余年にわたる研究成果を集大成した、世界に先駆ける体系書。
Symplectic空問・Hilbert空間・完備不定計量空間における作用素理論を融合し、固有関数系の完備性、摂動理論、Symplectic自己共役性の本質に迫る。

確率・統計 (大学数学の羅針盤)

ニュースのグラフや降水確率から人工知能まで、私たちの日常生活でもよく見かける、確率論と統計学。確率の定義、確率変数や確率密度といった確率論の基礎を解説し、記述統計や統計的推測といった統計学の基礎へとつなげる。丁寧でわかりやすい解説とともに、解答つきの演習問題でさらに深く学べる入門書。

微分幾何によるロボットモデリング: 運動・形状・力学・制御を読み解く幾何学

複雑な形状をもち、環境と相互作用しながら運動する現代のロボットでは、設計、解析、シミュレーション、制御を支えるモデリングが重要です。しかし、姿勢、配位、運動、拘束、最適化といった対象は、通常のユークリッド空間だけでは自然に記述しにくいことがあります。
本書は、これらの対象を微分幾何学の考え方に基づいて表現し、扱うための入門書です。曲線や曲面として表される形状、剛体の姿勢、配位空間、軌道、制御、最適化などを題材として、幾何学的な対象をどのように記述し、計算し、ロボット工学の問題として扱うかを解説します。体系的な教科書として定義と定理を順に積み上げるのではなく、複数の著者がそれぞれの専門的視点から具体的な問題を取り上げる実践的な形式で構成されています。また、数式による説明に加えて、Pythonによる実装例も示します。

整数から抽象代数学へ　—群・環・体が生まれる理由—

本書は幾何，代数，行列，組合せ，複素数など古典数学の名題材を集めた一冊．実例を手掛かりに問題の本質へ迫る構成で，数学好きはもちろん，学び直しにも最適．現代数学へ続く豊かな土壌を味わえる珠玉の数学書． ［内容］素数に関する入試問題から／素数を拾う／素数と合同式／ウィルソンの定理と群／剰余環／剰余環から体へ／位数と直積群／ベルトラン・チェビシェフの定理／巡回群とラグランジュの定理／準同型定理と有限巡回群

応用数学コース　微分方程式

理工系学生にとって必要とされる常微分方程式の基本を十分に習得し、さらに応用について知ることを目指して書かれた一冊。
各章の初めには学びの内容をはっきりと示し、明確な目標をもって学習が進められるようにし、一方、章末にはキーワードをまとめ、内容の振り返りに役立つようにした。
また豊富な例題と、それにならって解ける問題を数多く収め、反復学習の効果によって理解が定着するようにした。さらに穴埋め式の問題も取り入れ、スムーズに学習へ取り組めるようにした。
多くの工夫が光る一冊!

応用数学コース　複素解析

理工系学生にとって必要とされる複素解析の基本的な概念や手法を十分に習得し、さらに応用例を知ることを目指して書かれた一冊。
各章の初めには学びの内容をはっきりと示し、明確な目標をもって学習が進められるようにし、一方、章末にはキーワードをまとめ、内容の振り返りに役立つようにした。
また豊富な例題と、それにならって解ける問題を数多く収め、反復学習の効果によって理解が定着するようにした。
広く薦めたいスタンダードな一冊!

現数Select No.23　方程式が描く図形　代数幾何への道案内｟ベズーの定理からリーマン・ロッホへ｠

代数幾何への最初の一歩! 高校数学から一歩踏み出し，代数幾何の世界へ．「難しそう」を「わかった！」に変える，重要な概念を丁寧に解説した格好の入門書です． ［内容］アフィン空間／射影平面／特異点・単純点・ベズーの定理／3 次曲線／特異点のない3 次曲線／標環・関数体／数を利用して作る曲線／射影平面の2 次変換／曲線の上の線型系／代数曲面／代数多様体の間の対応／ 他

統計リテラシーI: 記述統計から推測統計へ

膨大なデータが行き交う現代において,データを正しく読み解くことは重要な課題である.本書では,まず統計学の考え方とデータを視覚的・数値的に記述する方法を解説し,その後に確率論の基礎事項を説明した上で,データの予測やデータの背後にある法則性を明らかにする方法を解説した.

【主要目次】統計学を学ぶ目的/1変量データの視覚的・数値的特徴記述/2変量データの視覚的・数値的特徴記述/確率の基礎/離散確率変数/連続確率変数/変換された確率変数の性質/推測統計の基礎/推定/仮説検定/正規分布以外の代表的な連続確率分布

物理を微分形式で語り直す: 座標系によらない美しい表現を求めて

電磁気学や解析力学などをはじめ、「微分形式」を使うことで物理的内容の記述がすっきりとした形に整理される例が数多く存在する。しかし、物理を学ぶ方の中には、微分形式に対してどこか“とっつきにくさ”を感じている人も多いのではないだろうか。
本書では、著者オリジナルの創意工夫をふんだんに凝らしつつ、微分形式によって物理がどのように“語り直される”のか、その有用性がスムーズに理解できるよう解説している。「座標変換」をひとつの鍵として 1-form(1次微分形式)とベクトル場を導入し、そこから高次の微分形式への拡張、微分形式の外微分と積分を考え、そのうえで電磁気学、解析力学、熱力学、相対論などを、微分形式を用いて記述し直していく。
なお、紙幅等の都合で収録が叶わなかった「拘束系の解析力学」などの話題は、著者による本書のサポートページで付録として公開したので、大いに活用してほしい。
かつて微分形式の修得を挫折してしまった物理学科の方、あるいは電磁気学や解析力学などを学んだうえで、もう一歩深く勉強したいと思っている方に、ぜひお薦めしたい書籍である。

量子力学からつながる 場の量子論入門－調和振動子から多体系・非平衡系へ－(エンジニア入門シリーズ157)

「場の量子論」は難解な専門理論ではなく、量子力学から自然につながる現代物理学の基本的な道具であり、この本は初学者でも体系的に学べるように構成した一冊。

【こんな方におすすめ】※編集部より
・「場の量子論」を初めて学ぶが、従来の教科書の難しさに壁を感じている人
・量子力学から多体系・非平衡系へ進みたい理工系学生
・Green関数や経路積分など、現代物理学で使われる理論手法を身につけたい人
・量子コンピュータや量子技術の基礎となる量子物理を深く理解したい人
【この本でわかること】※編集部より
・量子力学から場の量子論へ進むために必要な基本概念と数学的手法
・多粒子系・量子統計を理解するための第2量子化やGreen関数の使い方
・経路積分法を用いた量子系の解析方法
・ナノ量子系や非平衡系など、最先端の量子研究につながる理論的基礎

レオロジー

物質の流動と変形を科学する学問であるレオロジーについて,基礎理論から実際にレオロジーを指標として材料・製品開発,品質管理を行う際の方法・考え方まで学べる実用的専門書.〔内容〕レオロジーの準備/レオロジーによる物質の分類/流動変形試験/温度の影響/線形粘弾性解析/非線形レオロジーの解析/レオメトリー/ソフトマターの分子レオロジー/レオロジー測定計画/テンソル形式

トポロジー最適化入門

人が直感的には思いつかない「最適なかたち」を、コンピュータによって自動的に導き出すトポロジー最適化の実践方法をわかりやすく解説。

トポロジー最適化は、人の直感では思いつかない「最適なかたち」をコンピュータによって自動的に導き出す設計手法です。構造設計をはじめ、熱、流体、電磁場など幅広い分野で利用されており、3Dプリンタの発展とともに、ますます注目を集めています。
一方で、トポロジー最適化を理解するためには、数理最適化や有限要素法など、複数の分野にまたがる知識が必要です。そのため、初学者にとっては、何から学び始めればよいのかわかりにくいという難しさがあります。
本書では、そのような読者を対象に、数理最適化、有限要素法、そしてトポロジー最適化へと段階的に学べる構成としました。また、理論を学ぶだけでなく、Pythonを用いて実際にプログラムを実装しながら理解を深められることも、本書の大きな特長です。1次元の簡単な例題から始め、最終的には代表的なトポロジー最適化アルゴリズムを自ら実装できるところまでを解説しています。
これからトポロジー最適化を学ぶ学生はもちろん、基礎から学び直したい技術者や研究者にとっても、長く手元に置いて活用できる1冊です。

深層学習を理解する I: 教師あり学習とモデルの基礎
深層学習を理解する II: 教師なし学習・強化学習・倫理

・Prince: Understanding Deep Learning (MIT Press, 2023)を2分冊で全訳.オールカラー
・世界標準の教科書
・ChatGPTなど生成AIのしくみを理解するために.
・II巻ではGAN,拡散モデルなどの注目を集めるモデルや倫理などを応用面を中心に解説

【主な目次】
14. 教師なし学習 15. 生成的敵対ネットワーク 16. 正規化フロー 17. 変分オートエンコーダ 18. 拡散モデル 19. 強化学習 20. なぜ深層学習はうまくいくのか 21. 深層学習と倫理 A. 表記法 B. 数学 C. 確率

機械学習のエッセンス　第2版　実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム

機械学習の「しくみ」を理解するための、はじめの一冊

本書は、機械学習を「使える」だけでなく「わかる」ようになりたい人のための入門書です。機械学習の代表的なアルゴリズムをPythonでゼロから実装し、そのしくみを自分の手で確かめながら理解していきます。

機械学習を使うだけなら、scikit-learnなどのライブラリを利用することで、複雑なアルゴリズムを意識せずにモデルを作ることができます。しかし、アルゴリズムがどのように動いているのかを理解していれば、思うような精度が出ないときにその原因を考えたり、より高度な応用につなげたりすることができます。

また本書では、機械学習を学ぶうえで壁になりやすい数学についても、線形代数の基礎から解説しています。Pythonの基本から、数学、数値計算、データの可視化、機械学習アルゴリズムまでを一体として学んでいきます。

これから機械学習を学びたい学生やエンジニアはもちろん、ライブラリを使って機械学習を経験したものの、そのしくみをもう一歩深く理解したい人にもおすすめです。

【改訂のポイント】
第1版の「アルゴリズムのしくみを実装しながら理解する」という基本方針と章構成はそのままに、現在の環境に合わせて内容をアップデートしました。