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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
1 |
中央図書館 | 0180550139 | 421/ブ/ | 1階図書室 | 51A | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1008001420327 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
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 |
書名ヨミ |
ブツリ ガクシャ キカイ ガクシュウ オ ツカウ |
著者名 |
橋本 幸士/編
|
著者名ヨミ |
ハシモト コウジ |
著者名 |
橋本 幸士/[ほか]著 |
著者名ヨミ |
ハシモト コウジ |
出版者 |
朝倉書店
|
出版年月 |
2019.10 |
ページ数 |
8,196p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
421
|
分類記号 |
421
|
ISBN |
4-254-13129-1 |
内容紹介 |
物性、統計、量子情報…。機械学習を使って物理学で何ができるのか。物理と機械学習・深層学習をテーマに、機械学習・深層学習を使った研究を進めている物理学者たちが自身の研究を紹介する。 |
著者紹介 |
1973年広島県生まれ。京都大学大学院物理学研究科修了。大阪大学大学院理学研究科教授。理学博士。 |
件名 |
理論物理学、機械学習、深層学習 |
言語区分 |
日本語 |
(他の紹介)目次 |
機械学習、深層学習が物理に何を起こそうとしているか 第1部 物性(深層学習による波動関数の解析 量子多体系とニューラルネットワーク ほか) 第2部 統計(自己学習モンテカルロ法 深層学習は統計系の配位から何をどう学ぶのか) 第3部 量子情報(量子アニーリングが拓く機械学習の新時代 量子計測と量子的な機械学習) 第4部 素粒子・宇宙(深層学習による中性子星と核物質の推定 機械学習と繰り込み群 ほか) |
(他の紹介)著者紹介 |
橋本 幸士 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(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) |
内容細目表
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