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| フルードインフォマティクス |
| −「流体力学」と「情報科学」の融合− |
| 日本機械学会編 |
B5・210頁 / 3850円
発行年月日 : 2010年4月
ISBN : 978-4-7655-3263-1 |
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フルードインフォマティクスに関する初の書籍。フルードインフォマティクスは，従来の数値流体力学を含み，情報科学の研究手法を用いて流体研究を行う新しい学問分野である。この分野は，現在，急速に成長しつつある新しい学問分野であり，本書では，融合解析，定性解析，高度可視化，データマイニング，多目的最適化など新しい流体問題解決の核となる情報科学的手法について，相互の関連も含めて述べている。情報科学と融合した流体力学の新しい展開に興味のある，学生，技術者，一般の方に最適。
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1 フルードインフォマティクスとは
1.1 はじめに
1.2 フルードインフォマティクス
1.3 本書の構成
1.4 おわりに
2 計測とシミュレーションの融合
2.1 はじめに
2.2 流れの実現象を知るための手法
2.2.1 固有直交分解（POD）
2.2.2 ティホノフ正則化
2.2.3 4次元変分法（4DVAR）
2.2.4 カルマンフィルタ
2.2.5 オブザーバ
2.3 計測融合シミュレーション
2.3.1 計測融合シミュレーションの定式化
2.3.2 計測融合シミュレーションの解析例
2.4 おわりに
3 定性物理
3.1 流れの定性物理
3.1.1 序 論
3.1.2 流体工学問題の定性物理に関連した認知科学的，哲学的探求
3.1.3 定性推論と物理的意味
3.1.4 定性物理的アプローチとRussellの非論証的推論
3.1.5 流れの物理的説明
3.1.6 渦の分節
3.1.7 渦の分類とオントロジー
3.1.8 結 び
3.2 流体工学問題の解決
3.2.1 差分法のためのFORTRANコードの自動生成
3.2.2 次元解析の支援
3.2.3 流体物性値問題の解決
3.2.4 管路問題の構成論的な表現と解決
3.2.5 流体問題解決における知識獲得
4 協調的可視化
4.1 協調的可視化の必要性
4.1.1 可視化の第一人称性と情報ビッグバン
4.1.2 可視化ライフサイクルと協調的可視化
4.2 VIDELICETによる可視化出自管理
4.2.1 階層的可視化出自モデル
4.2.2 システムアーキテクチャ
4.2.3 実行例
4.2.4 より高度な出自管理を目指して
4.3 位相ベースの可視化パラメータ調整
4.3.1 位相強調型ボリュームレンダリング
4.3.2 VDMツール
4.3.3 ハイブリッド風洞への応用
4.3.4 T-Map：時系列VDM
4.4 セレンディピティの科学を目指して
5 データマイニングと知識発見
5.1 なぜデータマイニングが必要になるのか
5.1.1 背 景
5.1.2 流体情報への展開
5.2 知識ベース
5.2.1 データ・情報・知識
5.2.2 データの記述性（情報化，構造化，階層化）
5.2.3 オントロジー
5.2.4 セマンティックウェブ（記録・蓄積から再利用へ）
5.2.5 パラメータ化と符号化
5.2.6 データクレンジングと欠損情報の補完
5.2.7 距離関数と類似度
5.2.8 キーワード検索と内容検索
5.2.9 より柔軟な検索へ（オントロジーとアノテーション）
5.3 データ変換（特徴量とその表現）
5.3.1 流れ場の位相構造
5.3.2 渦表現
5.4 データマイニング手法とルール抽出
5.4.1 一般的なデータマイニング手法
5.4.2 バスケット分析
5.4.3 決定木
5.4.4 クラスター分析
5.4.5 ニューラルネットワークと自己組織化マップ
5.4.6 知識創出モデル
5.5 おわりに
6 流れの最適化
6.1 はじめに
6.2 流体問題最適化法について
6.2.1 数学的定式化
6.2.2 数値的最適化法
6.2.3 決定論的最適化アルゴリズム
6.2.4 確率論的最適化アルゴリズム
6.3 勾配法による空力最適化
6.3.1 勾配法
6.3.2 離散形によるAdjoint法
6.3.3 超音速ロケット実験機の抗力最小化
6.4 進化的アルゴリズムによる多目的空力最適化
6.4.1 遺伝的アルゴリズム（GA）の概要
6.4.2 多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）の概要
6.4.3 MOGAによる空力最適化
6.5 おわりに
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