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
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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
朝倉書店, 2019.10
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Using machine learning for physics
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
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ブツリ ガクシャ キカイ ガクシュウ オ ツカウ : キカイ ガクシュウ シンソウ ガクシュウ ノ ブツリガク エノ オウヨウ
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Note
その他の著者: 永井佑紀, 福嶋健二, 大槻東巳, 青木健一, 村瀬功一, 真野智裕, 藤田達大, 船井正太郎, 斎藤弘樹, 小林玉青, 柏浩司, 藤田浩之, 大関真之, 富谷昭夫, 安藤康伸, 久良尚任
文献あり
Description and Table of Contents
Table of Contents
- 機械学習、深層学習が物理に何を起こそうとしているか
- 第１部 物性（深層学習による波動関数の解析；量子多体系とニューラルネットワーク ほか）
- 第２部 統計（自己学習モンテカルロ法；深層学習は統計系の配位から何をどう学ぶのか）
- 第３部 量子情報（量子アニーリングが拓く機械学習の新時代；量子計測と量子的な機械学習）
- 第４部 素粒子・宇宙（深層学習による中性子星と核物質の推定；機械学習と繰り込み群 ほか）
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