2020春から2021春までに触れた本を振り返る
タイトルの通り、ここ一年で触れた（読んだ・読んでいる・途中まで読んだ）本について振り返ってみます。僕はあまり本の細かい部分を突き詰めるといったのは苦手で、数式を並べられた時しか真面目に読まない癖がありました。したがって、途中からは本で学んだ内容をある程度しっかりノートに取るなどして身につけようとしました。
2020 春
リー群関係
一年前の春休みは、ひたすらリー群に関して調べ物をしたり本を借りて読むなどしていました。一日中数学をやることがいかに苦しいかが何となく察せられて面白かったです。ブログの最初の方の記事はリー群関連のものが多いですね。今はもう結構長い間触れていないので、中途半端ですがこれ以上やることは望めなさそうです…すみません
具体的に読んだ・触れた本はおよそこのブログの記事の参考文献のところにあります。数学的に厳密な思考をしたくない（出来ない）僕にとって面白く読めた本としては、「多様体の基礎」「リー群の話」などが挙げられます。リー群のお気持ちだけはなんとなくわかって、JJサクライを読むときに利用できたのは良かったです。
https://www.amazon.co.jp/dp/4130621033/
https://www.amazon.co.jp/gp/product/4535601100/
場の量子論 : 不変性と自由場を中心にして
場の量子論 －不変性と自由場を中心にして－ 量子力学選書 | 坂本 眞人 | 物理学 | Kindleストア | Amazon
これも量子論関係である程度進めてみた本です。多分凄くいい本なのは感じるのですが、自分の相対論の知識のなさ（主にテンソル）ゆえ、相対論パートから結構苦しんでしまったので、ディラック方程式を出したところで頓挫しました。真面目に物理をやっている人なら面白く読み進められると思うので勧められます。
ちなみに、場の量子論関係で他に読んだ本としては、「量子論はなぜわかりにくいのか」「光の場、電子の海―量子場理論への道」「古典場から量子場への道」があります。量子力学しか知らなかった自分が、量子力学に抱いていた疑問を解決したり、量子力学より広い世界について少しでも知ることができ、電子の実態というものに少しでも迫れて良かったです。
2020 夏
はじめての光学
https://www.amazon.co.jp/dp/B00UTD8E8S/
この本に関しては、Sセメスターの時期に構造生物学の講義を受けて、光学・電子顕微鏡の仕組みに関してもう少し物理的に知りたいと思って借りました。しかし、思ったより内容がズレていること、必要よりも物理が強いこと（学科の教科書といった雰囲気）などから、途中まで読んで後の内容は飛ばしてしまった記憶があります。自分は光学領域にあまり興味を持てないことが分かりました。
密度汎関数法の基礎
密度汎関数法の基礎 (ＫＳ物理専門書) | 常田貴夫 | 物理学 | Kindleストア | Amazon
量子化学計算という分野に興味を持ったので、密度汎関数法を含む量子化学計算について良く解説されていると聞いた本を読みました。確かに量子化学計算の初めの部分からやってもらえてとても良かったのですが、やはり専門向けという感じがあって随分と高難易度な本でした。この本に関しては読むだけだとなかなか身に入った気がしなかったので、ノートをある程度取りました。ハートリー・フォック法や電子相関の基本的な部分、コーンシャム法についてザックリ抑えることが出来て、興味がより広がりました。本気を出してくる後半パートは諦め…
この本だけではどうしても理解がおぼつかない感じもあったのですが、ちょうどこのころにQiitaの方で分かりやすい入門記事が出ていたので非常に重宝しました。ありがとうございます！
qiita.com
自然科学の統計学
https://www.amazon.co.jp/dp/4130420674/
この本は、統計学分野で有名な本で、最尤推定などの基礎から少し発展に近づいてきた統計学などを学ぶことが出来ました。とはいえ全部はまだできておらず、この時期で1~4章 (最小二乗法とANOVA、最尤法など)と10章（確率過程の基礎）のみやりました。他の部分もいずれやりたいと思ってはいます。思ってはいますが…
溶液における分子認識と自己集合の原理 分子間相互作用
https://www.amazon.co.jp/dp/4781914039/
授業のために読んだ本です。何気なく知ったつもりになっていた水素結合などに関してかなり細かく、そして生物化学的にも有意義なとらえ方を学べてよかったです。とは言え、この本自体はそこまで簡単に読み進められるものではないと思います。東大生ならば2Sで「超分子化学」という授業が受けられ、この本を書いた人の解説が聞けると思うので、是非聞いてみてください。自己集合の部分はあまり授業で出来てはいませんでしたが、そこまでの基礎的な内容を踏まえて面白そうなことが良くわかりました。この本の内容を踏まえて相分離生物学などの本を読んでみると、相互作用に対する理解がとても深まってよいと思います。
フロンティア軌道論で理解する有機化学
https://www.amazon.co.jp/dp/B08138QDT5/
Sセメスターの有機反応化学で有機軌道論について少し興味が出たこと、また1年のAセメスターで量子化学の分子軌道法の本を読んだことなどから興味が出て読んでみました。分子軌道法についてある程度わかる人ならば素直に読めると思います。各論に至るまでは原理なので覚えるべし！といった感じがあり、少し飲み込むのに時間がかかりましたが、各論パートでそれらを幅広く適用できている感じが面白かったです。チロシン二量体に関して有機軌道論で語る部分が印象的でした。とはいえ有機軌道論はまだすべてを説明できるわけではないので、これから頑張ってもらいたいなと（初心者なりに）感じます。
タンパク質の立体構造入門
https://www.amazon.co.jp/dp/4061538810/
これも前述の構造生物学に関する講義の後に興味を持った本で、バイオインフォマティクス的な面が強く出た本でした。授業内でちょうどアミノ酸の基本的性質などは抑えていましたが、最初から結構未知の概念、というより水との関連性などの興味のそそられる内容が多く、また後半はアルゴリズム的側面を含んだ内容（分子動力学計算など）も興味を持って読めたので、最後まで面白く読めました。X線結晶構造解析などについて学んだ人がバイオインフォマティクス的な目線からも色々と知ってみたいという人にお勧めできます。
J.J.サクライ 現代の量子力学 上
https://www.amazon.co.jp/dp/4842703644/
春休み最後～夏休みのメインはこの本でした。1年の冬休みでざっくり読んだときに感銘を受けたので、ちゃんと読んでみたいということでゼミを立てて読みました。自分は数学や計算などは弱いタイプなのですが、（運よく）数学書を春休みに苦しみながらも読んでいたので、少しは数式の羅列に耐えられるようになっており、何とか読めました。記事の方でゼミについての詳細は書いてあるので省略しますが、内容面では、2章後半と3章後半が難しいと感じました。波動の量子力学に疑問を持つ人が第1章辺りを読んでその数学的な側面から楽しむくらいがちょうどいいのかもしれません。なお下巻に関しては今（2021春）絶賛ゼミ中です。
ゼロから学ぶ統計力学
ゼロから学ぶ統計力学 | 加藤岳生 | 物理学 | Kindleストア | Amazon
統計力学についても少しは知っておいた方がいいとJJサクライの3章辺りで感じたので、Aセメスターで授業を取る前座として読んでみました。内容的にまだそこまで複雑ではないこともあるとは思いますが、非常になめらかに読み進めることが出来、一日の中で完結してしまうほど面白く読めました。あまりに早くて身についた感は薄かったですが、概念的な理解などにはとても良かったです。加藤岳生先生！面白かったですよ！（Twitterで繋がってはいるんですけどね）
2020 秋・冬
オートマトン言語理論 計算論
https://www.amazon.co.jp/dp/4781910262/
この本は実際には必要になったときに参照したという程度で、端から端まで読んではいないです。学科が決まってからの理情の専門的な授業において、授業内資料だけで把握できなかったポイントや練習問題のソースとして利用していました。正則言語でないことを示す反復補題について、”ゲーム”としての捉え方が覚えるときに役立って面白かったです。少しホームページに答えが載っているのもポイント高め（いや全部載せてほしいけど）。
機械学習のための連続最適化
機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) | 金森 敬文, 鈴木 大慈, 竹内 一郎, 佐藤 一誠 |本 | 通販 | Amazon
こちらも理情の授業の参考書として利用しました。授業自体はレポートだったために理解していなくても解けてしまうのですが、あまりに内容についていけなかったのが残念だったので、計数工学科の類似した授業を取った人と協力して連続最適化について復習した感じです。内容的には授業で扱った内容について詳しくやるといった程度で、より細かい内容（L-BFGS法など）は触れませんでしたが、授業内で機械学習関連の話題も結構出たということで関連する内容もチャレンジして読みました。また読んだだけではまた身についたと言えない雰囲気があったので、できる限り扱ったアルゴリズムを実際にPythonで書いて実行し、その威力を知ってみることもしました。良かったです。なおこの本以外に「最適化法」（工系数学講座）も参考にしました。こっちのほうが記述は薄いですが、”お気持ち”面が分かりやすくて良かったです。
遺伝学 遺伝子から見た生物
https://www.amazon.co.jp/dp/4563078220/
生物化学の授業で使ったのでついでに全部読んだ感じです。最後の方でヒトのゲノム科学的な内容があって面白かったです。the cell を読むならそこまでやる必要はないかも…？
基礎から学ぶ神経生物学
https://www.amazon.co.jp/dp/4274211959/
神経生理学の授業の教科書として半分ほどやりました。授業内容を少し詳しく書いたという感じで、単純に神経生理学が面白かったので良かったのですが、内容的に詳しく知りたいことが多かったので、後述のニューロンの生物物理を読みました。
時間生物学の基礎
https://www.amazon.co.jp/dp/4785352051/
いわゆる生物時計についての本でした。そもそも生物時計には神経レベルのとても早いサイクルから一年と言ったレベルの大きなものまで存在していること、またそれらの分子メカニズムについてやヒトにおける病気との関連などを扱いました。位相応答曲線という概念に触れることができたのが良かったかもしれないです。
相分離生物学
https://www.amazon.co.jp/dp/4807909657/
細胞内での液液相分離とは何か、その存在が細胞内でどのような働きをしているのか、そこから何がわかるのかを概観するような本です。生物物理の授業向けに読みました。今までの生物学的な発想に新しい目線を追加するような感じで新鮮で面白かったです（あまりネタバレしてしまうと面白さに欠けるのでこんな感じで）。いずれ「相分離生物学の全貌」の方も読もうかと思います。
細胞の理論生物学
https://www.amazon.co.jp/dp/4130626213/
これはブログの記事にしているのでわかると思いますが、数理生物学の授業の教科書なので読んでいます。内容についても記事にするので省略。今半分くらいが終わったので、これから残り半分もちまちまと進めていこうと思います。
生命の数理
https://www.amazon.co.jp/dp/4320056620/
数理生物学で有名な巌佐先生の本ということで読んでみました。いかにして数学的なモデル化を組み込むのか、実際に研究で作り上げていくプロセスについても触れてもらえたので、「こういう項を組み込むことで○○を説明できそう」とか「数学的にはこういう考えを導入すればいいのでは」みたいな感じのことも軽くわかる気がしました。細胞の理論生物学では前半で力学系、後半で具体的な手法の紹介といった雰囲気があると思いますが、この本はミクロ的な部分から徐々にマクロへ移っていき、癌などでそこをきれいに結ぶという構成をしており、構造の綺麗さに少し感動しました。
システム生物学入門
https://www.amazon.co.jp/dp/4320056736/
所謂 Uri Alon です。軽く反応速度論をやって、そこから得られるネットワーク的な特性を使い、細胞内の転写調節ネットワークなど種々のネットワークの”部品”から全体をボトムアップに解説する感じでした。ただただ複雑に見えるネットワークが実はきれいな法則性を持ち合わせていることを知れるのは面白かったです。ノートにまとめたり演習問題を解いたりしてはいたのですが、後半になってきて少し面倒になって最後の方の演習問題はやりませんでした（怠惰）。ネットワークの進化的な部分は生物学の根本的なところで、巌佐先生の本で扱った適応度的考えを組み込むのが面白かったです（細胞の理論生物学はまだそこまでたどり着いていないですが）。
2021 春
高速文字列解析の世界
https://www.amazon.co.jp/dp/4000069748/
生物情報の道に進むということで、文字列解析の本を読みました。こういう本をやると分かるのですが、生物系の本とそうでない本とでは読むスピードも理解の感覚もまるで違うという感じがしますね（当たり前）。経験エントロピーといった概念からBW変換とSuffix Array、完備辞書とウェーブレット木、そしてこれらを応用したグラフへの適用や全文検索（FM-index）などについてざっと知ることは出来ました。中身の数学的な詳細などはこの本だけではよくわからず、Twitterなどで情報を教えてもらいながら6割くらいは見た感じです（それでも身についてるかはよくわからず）。つくづくアルゴリズムを生み出せる人は天才の極みだと感じました。
信号解析教科書・信号処理教科書
https://www.amazon.co.jp/dp/4339009075/
https://www.amazon.co.jp/dp/4339009172/
自主ゼミで信号処理系について触れました。信号解析は線形システムとフーリエ変換、FFTなどを知り、信号処理については今から絶賛読んでいくので終わったらこの記事を更新します。
ストロガッツ 非線形ダイナミクスとカオス
https://www.amazon.co.jp/dp/4621085808/
自主ゼミ関連で読みました。細胞の理論生物学で扱った力学系に関して、もう少し詳しく掘り下げられる本で、特に後半のカオスのパートはとても魅力的でした。教科書の中の教科書という感じ。素晴らしい本です。7,8,9章あたりで内容的に高度めな数学が登場するのでそこさえ乗り切れば後は丁寧な説明に沿って理解できる感じです。今は演習問題をひたすら頑張っているのですが、6,7章あたりで問題数の多さと問題の面倒くささが相まってなかなか停滞中です。頑張ります…
制御性T細胞とは何か
https://www.amazon.co.jp/dp/4065172845/
制御性T細胞（Treg）を発見した坂口志文先生のブルーバックスです。授業でTregを腸内細菌が制御するという話があって興味を持って読みました。癌治療などで夢があるなと感じます。またバイオインフォマティクスとの関連も深くなりそうで、もしかしたらこういうことの研究もするかもしれないと思って少しワクワクしました。
ニューロンの生物物理
ニューロンの生物物理 第2版 | 宮川 博義, 井上 雅司 |本 | 通販 | Amazon
前述の神経生物学の本のより詳しい内容を知るために、昔古本屋で手に入れた専門書を半分ほど読みました。非常に詳しくて、満足できるものではありましたが、根本的なイオンの移動などに関してはもう少し物理寄りの本を読めるとよさそうです（非平衡熱力学的な）。LTPの仕組みとしてのイオンチャネルの性質のところなどがTHE CELLを読んでわからないときに参考になったのが印象深いです。
膜タンパク質構造研究
https://www.amazon.co.jp/dp/4759815619/
タンパク質の立体構造入門で少し触れた膜タンパク質の研究について、より詳しく見てみようということで読みました。最初の方は有名な膜タンパク質の研究実例のまとめをひたすら読む感じで、結構つらかったので飛ばし飛ばしという感じでしたが、後半のバイオインフォマティクス的なところとかは面白く読めました。事実上各種の総説を読んでいるような気分で、初めてここまで細かい専門書を読んだと感じました。個人的には膜タンパク質の構造解析をする構造生物学者は全て、バイオインフォマティクス的な部分が知りたい人は最初と最後の方だけ読めば十分かもしれないです。
自己組織化
https://www.amazon.co.jp/dp/4254130694/
読み終わったら書きます。
細胞の中の水
https://www.amazon.co.jp/dp/4130602179/
細胞内では水がどのような形態で存在しているのか、それが細胞内での種々の活動にどう影響するのかについて書いてある本です。内容は30年ほど前で、アクアポリンについても「こういうものがありそうだ」という程度しか分かっていないといった古さがあったり、あるいは今では反論されそうな内容の話もあるのですが、これまであった科学的な奮闘の記録や、イメージングがまだ発達していないときにいかにして探ろうとしていたかなどが垣間見えて面白いです。
生物物理学における非平衡の熱力学
https://www.amazon.co.jp/dp/4622086085/
今のところゼミで半分くらいは読んだので、全部読み切ったら更新します。
ウォルパート発生生物学
https://www.amazon.co.jp/dp/0198800568/
事情により英語で最新版を読むことになった本です。あまり発生生物学には興味がなかったのですが、いざ自主ゼミで読むぞ！として読んでみると、その分子メカニズムの面白さに惹かれていきました。発生で使われるシグナル伝達経路について、より詳しくシグナル伝達経路専門の本や授業を取ると楽しめるのではないかと思います。最新版ではごくごく最近の技術を用いた解説について触れたり、内容の構成が各動物ごとで混乱を生まないようにしているなどの工夫がありましたが、人によっては読みにくさを感じるようです。システム生物学的アプローチとバイオインフォマティクス的アプロ―チとを色々と融合してこのあたりの減少が語れたらめちゃくちゃ面白いだろうなと感じています。なおまだ10章までしか読めていないので、残りのパートも頑張って読んでみようと思います。
THE CELL
https://www.amazon.co.jp/dp/0815344643/
授業で2~8章ほどを、自主ゼミで10 ~ 18,19章までを読みました。残りはまだなのですが、時間もそこまでないのでいずれ読むかなという感じで。内容に関しては自分が語るまでもないのですが、やはりざっと抑えて後で「こういう話あったよな、見に行こう」というときにすぐに参照できるというインデックス作りとしての意義が非常に大きいと思いました。
DRY解析教本
https://www.amazon.co.jp/dp/478090983X/
自主ゼミでバイオインフォマティクスを実践しようぜ！という感じでやっています。RNA-SeqとChIP-Seq辺りまでは春休みで出来たのですが、より高度な内容に関してはこれから時間に余裕があるときにやろうと思います。この本はmacの人が参戦できるという感じなのですが、自分はWindowsからWSLとUbuntuを利用して十分可能だと分かったので、これについては記事にまとめようと思います。
おわりに
本をノートにまとめるのは（ケチな性格なのも関係ありますけど）やはり後から復習するのに便利な感じがして良さそうです。そのかわり量をこなすのが厳しくなるという問題はありますが。特に英語で読む場合は内容を後から持ってくるのに苦労しそうな感じがあるので、理解のためにも後々のためにも日本語でまとめておくのは大事そうだと感じました。
またこれから読むつもりの本は、まだ終わっていないものも含めて、「初歩から学ぶ固体物理学」「複雑ネットワーク」「非平衡統計力学系の何か」「構造・安定性・ゆらぎ」「普遍生物学」「情報幾何学関連」とかだと思います。またある程度読んだら記事にしようと思います。ここまで読んでいただき、ありがとうございました。
