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最終更新日:2019.11.08

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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―

物理学者,機械学習を使う

A5/212ページ/2019年10月10日
ISBN978-4-254-13129-1 C3042
定価3,850円(本体3,500円+税)

橋本幸士 編

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紀伊國屋書店 旭屋倶楽部 東京都書店案内

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

編集部から

読者対象: 物理学専攻の学部生・院生・研究者

執筆者一覧

■編集者
橋本幸士

■著者(執筆順)※所属は執筆当時
橋本幸士 大阪大学
大槻東巳 上智大学
真野智裕 上智大学
斎藤弘樹 電気通信大学
藤田浩之 東京大学
安藤康伸 産業技術総合研究所
永井佑紀 日本原子力研究開発機構
青木健一 金沢大学
藤田達大 金沢大学
小林玉青 米子工業高等専門学校
大関真之 東北大学
久良尚任 東京大学
福嶋健二 東京大学
村瀬功一 北京大学
船井正太郎 沖縄科学技術大学院大学
柏 浩司 福岡工業大学
富谷昭夫 理化学研究所

【編集者紹介】
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。

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の推定 [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]