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2019年10月15日発売

朝倉書店

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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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
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]
著者略歴
橋本 幸士(ハシモト コウジ hashimoto kouji)
橋本幸士 大阪大学大学院理学研究科 教授 著書に『Dブレーン ー超弦理論の高次元物体が描く世界像』(東京大学出版会),『超ひも理論をパパに習ってみた ー天才浪速阪教授の70分講義』(講談社)、『ディープラーニングと物理学 ー原理がわかる,応用ができる』(共著、講談社)など。
大槻 東巳(オオツキ トウミ ootsuki toumi)
上智大学
真野 智裕(マノ トモヒロ mano tomohiro)
上智大学
斎藤 弘樹(サイトウ ヒロキ saitou hiroki)
電気通信大学
藤田 浩之(フジタ ヒロユキ fujita hiroyuki)
東京大学
安藤 康伸(アンドウ ヤスノブ andou yasunobu)
産業技術総合研究所
永井 佑紀(ナガイ ユウキ nagai yuuki)
日本原子力研究開発機構
青木 健一(アオキ ケンイチ aoki kenichi)
金沢大学
藤田 達大(フジタ タツヒロ fujita tatsuhiro)
金沢大学
小林 玉青(コバヤシ タマオ kobayashi tamao)
米子工業高等専門学校
大関 真之(オオゼキ マサユキ oozeki masayuki)
東北大学
久良 尚任(クラ ナオト kura naoto)
東京大学
福嶋 健二(フクシマ ケンジ fukushima kenji)
東京大学
村瀬 功一(ムラセ コウイチ murase kouichi)
北京大学
船井 正太郎(フナイ ショウタロウ funai shoutarou)
沖縄科学技術大学院大学
柏 浩司(カシワ コウジ kashiwa kouji)
福岡工業大学
富谷 昭夫(トミヤ アキオ tomiya akio)
理化学研究所
タイトルヨミ
カナ:ブツリガクシャキカイガクシュウヲツカウ
ローマ字:butsurigakushakikaigakushuuotsukau

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中島義明/編集 神山進/編集
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