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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 (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2019/10/11

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商品の説明

内容紹介

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

出版社からのコメント

●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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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 212ページ
  • 出版社: 朝倉書店 (2019/10/11)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4254131291
  • ISBN-13: 978-4254131291
  • 発売日: 2019/10/11
  • 商品パッケージの寸法: 21 x 14.8 x 2.5 cm
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