今回は、実験計画法についてです。実験計画法の概要についてはこちらをご覧ください。
実験計画法の概要～データを上手く使って実験のコスパを上げましょう！～
たとえば、化学反応 A + B → C + D の、 C の収率を上げることを考えます。収率がもっとも高くなる実験条件を見つけることが目標です。実験条件の１つである反応温度を 25℃ にして実験してみましょう。人間は精密機械ではありませんし...
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2017.06.25
実験パラメータがあり、それぞれの候補の値が与えられているときに、決められた数の組み合わせを選択するプログラムを作成しましたので公開します。Python や MATLAB のコードはこちらの Github にあります。
GitHub - hkaneko1985/design_of_experiments
Contribute to hkaneko1985/design_of_experiments development by creating an account on GitHub.
github.com
[注意！] 上のコードは更新されていないことが多いです。最新版のコードとしては、以下のいずれかの書籍にサンプルプログラムをご利用いただくのが良いと思います。
[無料公開] 「Pythonで気軽に化学・化学工学」 の “まえがき”、目次の詳細、第１・２・３章
2021 年 5 月 1 日に、金子弘昌著の「Pythonで気軽に化学・化学工学」が出版されました。丸善: Amazon: Amazon(Kindle): こちらの本は、前著の 「化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門」 ...
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2021.04.25
[無料公開] 「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」 の “まえがき”、目次の詳細、第１・２章
2021 年 6 月 3 日に、金子弘昌著の「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」が出版されました。講談社: Amazon: Amazon(Kindle): === 出版して約２年経過した 2023 年 4 月 ...
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2021.06.06
また実験計画法や上のコードの使い方について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。pdfもスライドも自由にご利用ください。
pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。
興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。
実験計画法とは？
- 効率的に実験もしくはシミュレーションをして、目的を達成するための方法
- 実験パラメータのすべての組み合わせの中から、いくつかの組み合わせを、情報量がなるべく大きくなるように選択する
- 選択された実験パラメータの組み合わせで実験したあとに、仮想的な実験を行うためのモデルを構築する
- モデルに基づいて、次の実験 (シミュレーション) を計画する
- 実験計画と実験 (シミュレーション) とを繰り返すことを、適応的実験計画法という
スライドのタイトル
- 実験計画法とは？
- 実験計画法のイメージ 1/3
- 実験計画法のイメージ 2/3
- 実験計画法のイメージ 3/3
- 実験パラメータの候補をどのように選択するか？
- D 最適基準が大きくなるように選択する
- どうやって実際に選択するか？
- プログラムの使い方
- 実験もしくはシミュレーションの後は？
- [補足] D 最適基準以外の最適基準の例
以上です。
質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。
