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NVIDIAの「物理AI」を実践的に解説！
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はじめてのNVIDIA PhysicsNeMo
―Physics-ML 物理法則と解析データを活用した工学シミュレーション―
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柴田 良一 著
2026年 8月27日発売
A5判
256ページ
定価 ￥4,290（本体 ￥3,900）
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ISBN978-4-7775-2347-4 C3004 ￥3900E
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「NVIDIA PhysicsNeMo」は、数値シミュレーションのデータや物理法則を機械学習に取り込み、工学分野向けAIモデルを構築するためのオープンソース・フレームワークです。
Windows 11とWSL2を使った環境構築から、NVIDIA公式例題の実行、学習・推論・可視化までを実践的に解説します。
「PINNs」に加え「GNN／MGN」「FNO」「DNN」も取り上げ、流体解析や構造解析への応用を具体的な例題で学べます。
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この書籍には、電子版があります。
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| ■ 主な内容 ■ |
NVIDIA PhysicsNeMoの概要
- ［1-1］ CAEとAIの融合を実現する
- ［1-2］ NVIDIA PhysicsNeMoの目的と概要
NVIDIA PhysicsNeMoの環境構築
- ［2-1］ NVIDIA PhysicsNeMoの動作環境
- ［2-2］ Ubuntu動作環境WSLの準備作業
- ［2-3］ PhysicsNeMoのDockerによる導入
- ［2-4］ PhysicsNeMoのpipによる導入
NVIDIA PhysicsNeMoとPhysicsNeMo Symの基本例題
- ［3-1］ 2次元矩形空間でのキャビティ流れの確認
- ［3-2］ 1次元波動方程式のPINNsによる解法
- ［3-3］ FNOを用いた2次元Darcy流れの確認
- ［3-4］ GNNを用いた過渡的な渦放出の確認
独自の構造解析の例題解説
- ［4-1］ DNNを用いた2次元トラスの独自例題
- ［4-2］ MGNを用いた2次元トラスの独自例題
- ［4-3］ FNOを用いた1次元両端固定梁の独自例題
- ［4-4］ PINNsを用いた1次元片持梁の独自例題
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