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ナノモーター - 分子レベルでのエネルギー変換と運動の未来 - cover

ナノモーター - 分子レベルでのエネルギー変換と運動の未来

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

急速に進歩する分子ナノテクノロジーの世界では、「ナノモーター」という概念が画期的なイノベーションの最前線にあります。本書は、ナノモーター技術の原理、応用、最先端の開発について洞察に満ちた考察を提供します。この分野の専門家、学部生や大学院生、科学と工学の交差点に魅了された愛好家など、本書は分子モーターが産業や日常生活に革命をもたらしている方法について理解を深めるのに役立ちます。
 
章の概要:
 
1: ナノモーター: この章では、ナノモーターの概念、ナノテクノロジーにおけるナノモーターの役割、分子レベルでの自然のモーター機能の模倣方法について説明します。
 
2: 分子モーター: 分子モーターの仕組みを詳しく調べ、その構造とナノデバイスへの電力供給方法を理解します。
 
3: ナノスケールのプラズモニック モーター: ナノモーターにおけるプラズモニックの興味深い応用と、ナノスケールでのエネルギー伝達の効率性について考察します。
 
4: バイオハイブリッド マイクロスイマー: 生物学的コンポーネントと合成システムの統合について学び、微小環境をナビゲートするバイオハイブリッド マイクロスイマーを作成します。
 
5: マイクロポンプ: この章では、ナノモーターで駆動するマイクロポンプに焦点を当て、ラボチップ デバイスと薬物送達システムにおけるその可能性について説明します。
 
6: 自走粒子のクラスタリング: 自走粒子がどのようにクラスタリングされるか、および高度なナノデバイスの作成におけるその重要性について説明します。
 
7: チップ増強ラマン分光法: チップ増強ラマン分光法 (ters) を使用して分子モーターと光との相互作用を特徴付ける方法について理解します。
 
8: マイクロロボット: 医療処置から環境モニタリングまで、さまざまな用途を持つ分子モーターで駆動するマイクロボットの開発について詳しく説明します。
 
9: 合成分子モーター: 合成分子モーターの設計方法と、ナノテクノロジーベースのアプリケーションにおける合成分子モーターの役割の増大について理解します。
 
10: 集団運動: ナノモーターのシステムにおける集団運動の現象と、それらの相互作用が協調動作につながる仕組みについて調べます。
 
11: カーボンナノスレッド: カーボンナノスレッドと、ナノモーターの構築に使用する超強力で軽量な材料を作成する可能性について学びます。
 
12: ナノロボティクス: この章では、ナノロボティクスの分野と、ナノモーター技術の進化によって促進されるその有望な将来について説明します。
 
13: マイクロスイマー: ナノモーターで駆動するマイクロスイマーが液体をナビゲートするように設計されており、バイオメディカルおよび環境アプリケーションでの使用が可能になる仕組みを調べます。
 
14: 電気浸透ポンプ: 分子モーターで駆動して流体の流れを制御するマイクロ流体システムにおける電気浸透ポンプの仕組みを理解します。
 
15: マイクロモーター: 精密医療、診断、自動化システムの将来におけるマイクロモーターの多様な用途について詳しく見ていきます。
 
16: 自走粒子: 自走粒子の挙動と、薬物送達および材料科学におけるその潜在的な応用について学びます。
 
17: 人工酵素: この章では、分子モーターで駆動する人工酵素の作成について取り上げ、合成生物学の能力を拡張します。
 
18: カーボンナノチューブ: ナノモーターの性能向上におけるカーボンナノチューブの役割と、エレクトロニクスおよび材料科学におけるその応用について学びます。
 
19: ジェームズ ツアー: ジェームズ ツアーの分子モーターとナノテクノロジー分野への貢献を探り、彼の画期的な研究に焦点を当てます。
 
20: 分子マシン: 分子マシンの動作原理と、それがどのように次の技術革新の波の基盤になりつつあるかを理解します。
 
21: 自己組織化ペプチド: 自己組織化ペプチドと、自己複製ナノデバイスを作成するためのナノモーター技術との統合について学びます。
Available since: 03/13/2025.
Print length: 259 pages.

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    方法有益
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 隠面の決定
     
    第 2 章: レンダリング(コンピューター グラフィックス)
     
    第 3 章: ペインターのアルゴリズム
     
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    遺伝子発現プログラミングとは
     
    gep としてよく知られる遺伝子発現プログラミングは、コンピューター プログラムの構築に使用されるコンピューター プログラミングの分野で使用される進化的な手法です。 モデル。 これらのコンピューター プログラムは、実際の生物と同様の方法で、サイズ、形状、構成を変更することで学習し、適応することができる複雑なツリー構造の形式をとります。 さらに、実際の生物の染色体と同様に、gep コンピューター プログラムは、あらかじめ決められた長さの単純な直線状の染色体にコード化されています。 gep は、遺伝情報の保存と伝達を目的とした単純なゲノムと、環境の探索と環境への適応を目的とした複雑な表現型の両方を備えているため、遺伝子型 - 表現型システムの一例です。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 遺伝子発現プログラミング
     
    第 2: シンボリック回帰
     
    第 3 章: デシジョン ツリー
     
    第 4 章: 進化的アルゴリズム
     
    第 5 章: 遺伝的アルゴリズム
     
    第 6 章: 遺伝的プログラミング
     
    第 7 章: 文法の進化
     
    第 8 章: 人工知能
     
    第 9 章: 機械学習
     
    第 10 章: 人工ニューラル ネットワーク
     
    (ii) 遺伝子発現プログラミングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野での遺伝子発現プログラミングの使用例の実例。
     
    (iv) 遺伝子発現プログラミング技術を 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象者>
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の遺伝子発現プログラミングについての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
    Show book