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いま話題の新しい言語「Julia」を7日間で速習！ プログラミングが初めてでも読みやすい解説を通じて、具体的課題に適用しながら基礎から応用まで身につける。簡単、気軽に誰でも科学技術計算ができる！

◇おもな目次◇
1日目　Julia言語に触れてみよう――「高級電卓」としてのJulia
　1.1　インストールしてみよう
　1.2　実行してみよう
　1.3　電卓のように使ってみよう
　1.4　変数を使ってみよう
2日目　数式をコードにしてみよう――Julia言語の基本機能
　2.1　関数を作ってみる：function
　2.2　条件分岐をしてみる：if文
　2.3　繰り返し計算をしてみる：for文
　2.4　行列とベクトルを扱う：配列
　2.5　型について考える：型と多重ディスパッチ
　2.6　パラメータや変数をまとめる：struct
　2.7　一通りのセットとしてまとめる：module
　2.8　微分方程式を解く：パッケージの使用
　2.9　数式処理（代数演算）をする：他の言語のライブラリを呼ぶ
3日目　円周率を計算してみよう――簡単な計算と結果の可視化
　3.1　計算を始める前に
　3.2　正多角形による方法：漸化式で計算
　3.3　無限級数による方法：結果のプロットと複数の方法の比較
　3.4　数値積分による方法：区分求積法ほか
　3.5　モンテカルロ法：乱数を使う
　3.6　球衝突の方法：シミュレーションの可視化
4日目　具体例1：量子力学――微分方程式と線形代数
　4.1　時間依存のない1次元シュレーディンガー方程式：固有値問題を解く
　4.2　時間依存のない2次元シュレーディンガー方程式：特殊関数を使う
　4.3　波動関数の時間発展：行列演算を行う
5日目　具体例2：統計力学――乱数を使いこなす
　5.1　手作り統計力学：ヒストグラム表示
　5.2　イジング模型のモンテカルロシミュレーション：可視化と動画作成
6日目　具体例3：固体物理学――自己無撞着計算と固有値問題
　6.1　強束縛模型：対角化とフーリエ変換
　6.2　超伝導平均場理論：自己無撞着計算
7日目　自分の問題を解いてみよう
　7.1　用途別必要機能まとめ
　7.2　妙に遅いとき：高速化の方針
　7.3　さらに速く：並列計算をする
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【道具として使いこなす！】
膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？ 高校数学レベルから始まり、Python入門、TensorFlowによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。

【著者サポートページ】
https://github.com/akio-tomiya/intro_ml_in_physics

【目次】
第1章　データとサイエンス
1.1　物理学とデータサイエンス／1.2　最小2乗法とオーバーフィット／1.3　テイラー展開と振り子の等時性／コラム：武谷の三段階論
第2章　行列と線形変換
2.1　ベクトル、行列と線形変換／2.2　変換としての行列／2.3　行列に関する色々／コラム：計算量のオーダー
第3章　確率論と機械学習
3.1　確率の基礎事項／3.2　教師あり学習と教師なし学習、強化学習／3.3　確率変数と経験的確率、大数の法則／3.4　大数の弱法則の証明／3.5　カルバックライブラーダイバージェンス／3.6　尤度と赤池情報量基準、汎化／3.7　ロジスティック回帰
第4章　ニューラルネットワーク
4.1　ニューラルネットワークの概論／4.2　万能近似定理／コラム：新しい道具と新理論
第5章　トレーニングとデータ
5.1　ニューラルネットワークの入出力と学習／5.2　誤差関数と汎化、過学習／5.3　誤差関数の最適化・学習／コラム：次元の呪い
第6章　Python入門
6.1　Pythonによるプログラミング入門／6.2　Pythonと他言語の比較／6.3　NumPyとMatplotlib／6.4　Pythonでのクラス
第7章　TensorFlowによる実装
7.1　TensorFlow/Kerasとは／7.2　データやライブラリのロード／7.3　データの分割とニューラルネットワークの設計／7.4　学習／7.5　結果の評価／コラム：量子化という用語
第8章　最適化、正則化、深層化
8.1　最適化法の改良／8.2　過学習を防ぐ／8.3　多層化にむけて
第9章　畳み込みニューラルネットワーク
9.1　フィルター／9.2　畳み込みニューラルネット／コラム：知能と飛行機
第10章　イジング模型の統計力学
10.1　イジング模型／10.2　イジング模型のモンテカルロ法／10.3　熱浴法のPythonコードとデータの準備／コラム：統計力学と場の量子論
第11章　Nature Physicsの論文を再現しよう
11.1　論文について／11.2　データの前処理／11.3　実験

「仕方がない」から「仕方がある」へ。
ハーバード発、「社会の変え方」実践ガイド。

おかしな制度や慣習、困ったことや心配ごと……
社会の課題に気づいたとき、私たちに何ができるだろう？　
普通の人々のパワーを集めて政治・地域・組織を変える方法
「コミュニティ・オーガナイジング」をストーリーで解説。

コミュニティ・オーガナイジングとは、「仲間を集め、その輪を広げ、多くの人々が共に行動することで社会変化を起こすこと」。
・戦略的で効果的なアクション……なんとなくデモや署名をするのとは異なり、変化につながる効果的なポイントを見つけ、戦略的に行動する。
・ごく普通の人たちでもできる……人のつながりを徐々に広げていくことで、大きなパワーを生み出す（スノーフレーク・リーダーシップ）。
・理論的・体系的に学べる……ハーバード大学のガンツ博士が理論化した実践的手法。バラク・オバマの大統領選キャンペーンでも活用された。
・身近な問題から法改正まで……地域の行事、PTA、組織改革、NPOの活動、法改正など、幅広く役立つ「ほしい未来をみんなで創る」方法。

理論と実践をわかりやすく伝える
・PART I：小学生カナメたちのストーリー……ある日、昼休みがなくなった！　新たな教頭先生が始めた取り組みに違和感を覚えた５年生のカナメと仲間たち。NPOで働くユキさんのアドバイスを得ながら、みんなで力を合わせて昼休みを取り戻す活動に乗り出した――。架空のストーリーを軸に、コミュニティ・オーガナイジングの５つのステップをわかりやすく解説。
・PART II：さまざまな実践事例……「おやじの会」や産後ケア施設の立ち上げ、若者による成人式の運営改革、著者も関わった刑法改正キャンペーン、難民支援の「6分間読書」キャンペーン等、幅広い分野における実践事例を紹介。

〈構成〉
序章「仕方がない」から「仕方がある」へ
（PART I　METHOD　変革の起こし方）
第１章　コミュニティ・オーガナイジングとは何か
第２章　パブリックナラティブ――ストーリーを語り、勇気を育む
第３章　関係構築――価値観でつながる
第４章　チーム構築――三つの成果、三つの条件、三つの決めごと
第５章　戦略作り――みんなの資源をパワーに変える
第６章　アクション――リーダーシップを育てる
（PART II　CASE　実践！コミュニティ・オーガナイジング）
第７章　人々の力を引き出す
第８章　身近なことから変化を起こす
第９章　政治を動かし、法を変える