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物理学者,機械学習を使う ー機械学習・深層学習の物理学への応用ー

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詳しい情報
読み: 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
出版社: 朝倉書店
単行本(ソフトカバー): 212 ページ / 21.0 x 14.8 x 2.5 cm
ISBN-10: 4254131291  ISBN-13: 9784254131291  [この本のウィジェットを作る]
NDC(9) : 420

紹介

物性,統計物理,量子情報,素粒子・宇宙の各分野での機械学習を使った研究手法を紹介する。
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

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]
6. 深層学習は統計系の配位から何をどう学ぶのか [青木健一・藤田達大・小林玉青]

第3部 量子情報
7. 量子アニーリングが拓く機械学習の新時代 [大関真之]
8. 量子計測と量子的な機械学習 [久良尚任]

第4部 素粒子・宇宙
9. 深層学習による中性子星と核物質 [福嶋健二・村瀬功一]
10. 機械学習と繰り込み群 [船井正太郎]
11. 量子色力学の符号問題への機械学習的アプローチ [柏 浩司]
12. 格子場の理論と機械学習 [富谷昭夫]
13. 深層学習と超弦理論 [橋本幸士]
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