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物理学者、機械学習を使う 機械学習・深層学習の物理学への応用
物性、統計、量子情報…。機械学習を使って物理学で何ができるのか。物理と機械学習・深層学習をテーマに、機械学習・深層学習を使った研究を進めている物理学者たちが自身の研究を紹...
物理学者、機械学習を使う 機械学習・深層学習の物理学への応用
物理学者,機械学習を使う
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商品説明
物性、統計、量子情報…。機械学習を使って物理学で何ができるのか。物理と機械学習・深層学習をテーマに、機械学習・深層学習を使った研究を進めている物理学者たちが自身の研究を紹介する。【「TRC MARC」の商品解説】
フルカラーで解説。機械学習を使って物理学で何ができるのか。物性,統計物理,量子情報,素粒子・宇宙の4部構成。〔内容〕機械学習,深層学習が物理に何を起こそうとしているか/波動関数の解析/量子アニーリング/中性子星と核物質/超弦理論/他
読者対象: 物理学専攻の学部生・院生・研究者【商品解説】
目次
- 0. 機械学習,深層学習が物理に何を起こそうとしているか [橋本幸士]
- 第1部 物 性
- 1. 深層学習による波動関数の解析 [大槻東巳・真野智裕]
- 2. 量子多体系とニューラルネットワーク [斎藤弘樹]
- 3. 機械学習でハミルトニアンを推定する [藤田浩之]
- 4. 深層学習とポテンシャルフィッティング [安藤康伸]
- 第2部 統 計
- 5. 自己学習モンテカルロ法 [永井佑紀]
著者紹介
橋本 幸士
- 略歴
- 〈橋本幸士〉1973年広島県生まれ。京都大学大学院物理学研究科修了。大阪大学大学院理学研究科教授。理学博士。
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