物理インフォームドニューラルネットワークの本を選ぶときは、知りたいテーマに合う一冊をどう見つけるか迷いますよね。
今回は、PINNsや科学機械学習に関する5冊をご紹介します。
- おすすめ商品の早見表
- Pythonで動かしながら学ぶ PINNs・科学機械学習入門: データと物理法則を融合して現象をモデル化する
- PINN with Python: An Introduction
- Computational Seismology and Physics-Informed AI: Volume II: Rate-and-State Friction, Physics-Informed Neural Networks, and Hidden Stress Inference
- PHYSICS-INFORMED AI & SCIENTIFIC NETWORKS: Partial Differential Equations, Hamiltonian Neural Dynamics, and Continuous Operator Learning (English Edition)
- Fast Physics-Informed Neural Networks On Edge Devices
- テーマに合わせて選びたい人
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 書名に示されたテーマ | 参考価格（2026年11月1日時点） |
|---|---|---|
 Pythonで動かしながら学ぶ PINNs・科学機械学習入門: データと物理法則を融合して現象をモデル化する | Pythonで動かしながら学ぶPINNs・科学機械学習、データと物理法則による現象のモデル化 | 1,580円 |
 PINN with Python: An Introduction | Pythonを使うPINN入門 | 31,057円 |
 Computational Seismology and Physics-Informed AI: Volume II: Rate-and-State Friction, Physics-Informed Neural Networks, and Hidden Stress Inference | 地震計算科学、速度・状態摩擦、PINNs、隠れた応力の推定 | 6,219円 |
 PHYSICS-INFORMED AI & SCIENTIFIC NETWORKS: Partial Differential Equations, Hamiltonian Neural Dynamics, and Continuous Operator Learning (English Edition) | 偏微分方程式、ハミルトニアンニューラルダイナミクス、連続作用素学習 | 1,534円 |
| Fast Physics-Informed Neural Networks On Edge Devices | エッジデバイス上の高速PINNs | — |
Pythonで動かしながら学ぶ PINNs・科学機械学習入門: データと物理法則を融合して現象をモデル化する
PINNsや科学機械学習をPythonで動かしながら学びたい人には、『Pythonで動かしながら学ぶ PINNs・科学機械学習入門』がおすすめです。書名には、データと物理法則を融合して現象をモデル化する内容も含まれています。
PINN with Python: An Introduction
PythonでPINNの入門書を探している人には、『PINN with Python: An Introduction』がおすすめです。書名から、PythonとPINNを扱う入門書だと分かります。
Computational Seismology and Physics-Informed AI: Volume II: Rate-and-State Friction, Physics-Informed Neural Networks, and Hidden Stress Inference
計算地震学とPhysics-Informed AIをあわせて扱う本を探している人には、『Computational Seismology and Physics-Informed AI: Volume II: Rate-and-State Friction, Physics-Informed Neural Networks, and Hidden Stress Inference』がおすすめです。タイトルには、速度・状態摩擦、物理インフォームドニューラルネットワーク、隠れた応力の推定が挙げられています。
PHYSICS-INFORMED AI & SCIENTIFIC NETWORKS: Partial Differential Equations, Hamiltonian Neural Dynamics, and Continuous Operator Learning (English Edition)
偏微分方程式や物理インフォームドAIの関連テーマを扱う本を探している人には、『PHYSICS-INFORMED AI & SCIENTIFIC NETWORKS: Partial Differential Equations, Hamiltonian Neural Dynamics, and Continuous Operator Learning (English Edition)』がおすすめです。ハミルトニアンニューラルダイナミクスと連続作用素学習も、タイトルに含まれています。
Fast Physics-Informed Neural Networks On Edge Devices
エッジデバイスと物理インフォームドニューラルネットワークを扱う英語の本を探している方には、『Fast Physics-Informed Neural Networks On Edge Devices』がおすすめです。タイトルには、高速なPINNsとエッジデバイスというテーマも含まれています。
テーマに合わせて選びたい人
- PythonでPINNsを学びたい人
- 計算地震学とPhysics-Informed AIを扱いたい人
- 偏微分方程式や連続作用素学習を扱いたい人
- エッジデバイス上の高速PINNsをテーマにした本を探している人
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