ニューラルODEの本おすすめ2選｜アーキテクチャと機械学習手法を学ぶ

ニューラル常微分方程式のアーキテクチャを扱う本と、ODE・PDE・確率システム向けの機械学習手法をPythonで実装・例示する本を紹介します。

2026.11.03

ニューラルODEの本を選ぶとき、どの本が知りたい内容に合うのか迷いますよね。

紹介する本の中には、手法や例の実装・説明にPythonを使うものもあります。

今回は、ニューラル常微分方程式を扱う本と、ODE・PDE・確率システム向けの機械学習手法を扱う本をご紹介します。

おすすめ商品の早見表
Different architectures for neural ordinary differential equations: Some basic constructions
Computational Differential Equations with AI: Modern Machine Learning Approaches
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商品名	扱う対象	版型	ページ数
Different architectures for neural ordinary differential equations: Some basic constructions	ニューラル常微分方程式	ペーパーバック	96ページ
Computational Differential Equations with AI: Modern Machine Learning Approaches	ODE・PDE・確率システム	ハードカバー・電子書籍	前付けXIIIページ・本文132ページ

Different architectures for neural ordinary differential equations: Some basic constructions

ニューラル常微分方程式のアーキテクチャを扱う本を探している人には、『Different architectures for neural ordinary differential equations: Some basic constructions』がおすすめです。タイトルのとおり、ニューラル常微分方程式の異なるアーキテクチャと基本的な構成を扱っています。

Different architectures for neural ordinary differential equations: Some basic constructions

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Computational Differential Equations with AI: Modern Machine Learning Approaches

ODE・PDEや確率システムを解く機械学習手法を学びたい人には、『Computational Differential Equations with AI: Modern Machine Learning Approaches』がおすすめです。本書ではニューラルODEとPDEの解法もキーワードとして挙げられていて、手法の実装や例示にはPythonが使われています。

ハードカバー版はISBN 978-3-032-22573-3、電子書籍版はISBN 978-3-032-22574-0です。ハードカバー版は2027年1月26日刊行予定です。

Computational Differential Equations with AI: Modern Machine Learning Approaches

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