本書は、フェーズフィールド法の基礎理論から、プログラムの実装まで解説した入門書である。具体的なフェーズフィールドモデルを提示しながら、それらのモデルをどのように数値計算するのかできる限り丁寧に解説した。特に、フェーズフィールドモデルの数値計算法として広く使われる、有限差分法やフーリエ変換を用いたスペクトル法で解析するサンプルプログラムを充実させ、読者が実際に手を動かしながらフェーズフィールド法の基礎を理解できるよう工夫した。さらに、近年ではデータ科学的な手法を用いたシミュレーションが注目を集めている。フェーズフィールド法においても、実験データを活用して物性値やパラメータを推定しつつ、シミュレーション精度を高められるような、データ同化と融合した手法の開発が進んでいる。そこで本書でも、データ同化の基礎からフェーズフィールドモデルへの実装方法まであわせて紹介する。
もくじ情報：第１章　シングルフェーズフィールドモデル（共通理論；アレン‐カーン方程式を用いたフェーズフィールドシミュレーション；カーン‐ヒリアード方程式を用いたフェーズフィールドシミュレーション　ほか）；第２章　マルチフェーズフィールドモデル（共通理論；１次元マルチフェーズフィールドモデルのＰｙｔｈｏｎプログラミング；２次元マルチフェーズフィールドモデルのＰｙｔｈｏｎプログラミング）；第３章　データ同化の基礎とフェーズフィールド法への応用（ベイズの定理とベイズ推論の基礎；データ同化手法の種類；状態空間モデル　ほか）；付録Ａ　数値シミュレーションの基礎；付録Ｂ　数値計算法；付録Ｃ　Ｇｏｏｇｌｅ　ＣｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙとＰｙＣｕｄａを用いたＧＰＵ計算

山中　晃徳(ヤマナカ　アキノリ)
１９８１年、大阪府生まれ、２００８年９月、神戸大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。現在、東京農工大学大学院工学研究院先端機械システム部門教授