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 [単行本]

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 の 商品概要

• 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]

• 出版社からのコメント

  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。

• 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

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  橋本 幸士(ハシモト コウジ)
  １９７３年広島県に生まれる。２０００年京都大学大学院理学研究科修了。現在、大阪大学大学院理学研究科教授。理学博士

• 著者について

  橋本　幸士 (ハシモト　コウジ)
  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)
  上智大学
  
  真野　智裕 (マノ　トモヒロ)
  上智大学
  
  斎藤　弘樹 (サイトウ　ヒロキ)
  電気通信大学
  
  藤田　浩之 (フジタ　ヒロユキ)
  東京大学
  
  安藤　康伸 (アンドウ　ヤスノブ)
  産業技術総合研究所
  
  永井　佑紀 (ナガイ　ユウキ)
  日本原子力研究開発機構
  
  青木　健一 (アオキ　ケンイチ)
  金沢大学
  
  藤田　達大 (フジタ　タツヒロ)
  金沢大学
  
  小林　玉青 (コバヤシ　タマオ)
  米子工業高等専門学校
  
  大関　真之 (オオゼキ　マサユキ)
  東北大学
  
  久良　尚任 (クラ　ナオト)
  東京大学
  
  福嶋　健二 (フクシマ　ケンジ)
  東京大学
  
  村瀬　功一 (ムラセ　コウイチ)
  北京大学
  
  船井　正太郎 (フナイ　ショウタロウ)
  沖縄科学技術大学院大学
  
  柏　浩司 (カシワ　コウジ)
  福岡工業大学
  
  富谷　昭夫 (トミヤ　アキオ)
  理化学研究所

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 の商品スペック