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資料の状態
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| No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
| 1 |
0016808255 | 図書一般 | 421.3/ﾉﾑ24/ | 2F自然 | 貸出可 |
○ |
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書誌情報サマリ
| タイトル |
量子多体物理と人工ニューラルネットワーク
|
| 人名 |
野村 悠祐／共著
|
| 人名ヨミ |
ノムラ ユウスケ |
| 出版者・発行者 |
サイエンス社
|
| 出版年月 |
2024.6 |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
量子多体物理と人工ニューラルネットワーク |
| シリーズ名 |
SGCライブラリ |
| シリーズ番号 |
191 |
| タイトルヨミ |
リョウシ タタイ ブツリ ト ジンコウ ニューラル ネットワーク |
| シリーズ名ヨミ |
エスジーシー ライブラリ |
| シリーズ番号ヨミ |
191 |
| 人名 |
野村 悠祐／共著
吉岡 信行／共著
|
| 人名ヨミ |
ノムラ ユウスケ ヨシオカ ノブユキ |
| 出版者・発行者 |
サイエンス社
|
| 出版者・発行者等ヨミ |
サイエンスシャ |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2024.6 |
| ページ数または枚数・巻数 |
5,127p |
| 大きさ |
26cm |
| 価格 |
￥２１００ |
| ISBN |
978-4-7819-1605-7 |
| ISBN |
4-7819-1605-7 |
| 注記 |
ヨレあり（裏表紙のブッカー） |
| 注記 |
文献:p119〜125 |
| 分類記号 |
421.3
|
| 件名 |
量子力学
／
多体問題
／
ニューラル・ネットワーク
|
| 内容紹介 |
量子多体系と人工ニューラルネットワークについて説明し、人工ニューラルネットワークがどう量子多体問題解析に適用できるかを解説。量子多体系に対する機械学習応用の代表的な例である変分法などにも言及する。 |
| 言語区分 |
zzz |
| タイトルコード |
1009812773193 |
| 目次 |
第1章 <物理|機械学習> |
|
1.1 機械学習とは?／1.2 物理における機械学習(Ⅰ):物理状態の分類・相転移検出／1.3 物理における機械学習(Ⅱ):物理状態・物理モデルの表現／1.4 物理における機械学習(Ⅲ):その他の例 |
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第2章 量子多体系・量子多体波動関数 |
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2.1 量子多体系とは／2.2 量子多体波動関数／2.3 量子多体波動関数に対する数値手法 |
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第3章 人工ニューラルネットワーク |
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3.1 オーバービュー／3.2 識別モデル(とその動作原理)／3.3 生成モデル(とその動作原理)／3.4 学習方法の比較／3.5 人工ニューラルネットワークの表現能力 |
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第4章 人工ニューラルネットワークを用いた量子状態表現 |
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4.1 人工ニューラルネットワーク波動関数／4.2 テンソルネットワーク／4.3 人工ニューラルネットワーク波動関数の基本性質とテンソルネットワークとの比較／4.4 人工ニューラルネットワーク波動関数の適用例 |
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第5章 人工ニューラルネットワークを用いた変分法 |
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5.1 変分法とは／5.2 人工ニューラルネットワークを用いた変分アルゴリズム／5.3 量子スピン系を用いたデモンストレーション／5.4 量子スピン模型に対するカルレオ-トロイヤーの数値結果／5.5 適用の“本丸”／5.6 一般の量子多体ハミルトニアンへの適用 |
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第6章 量子状態トモグラフィー |
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6.1 量子状態トモグラフィーとは／6.2 量子状態トモグラフィーの原理 |
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第7章 基底状態計算に関する進展 |
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7.1 変分法／7.2 基底状態を表す深層ボルツマンマシンの解析的な構築 |
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第8章 発展的課題:励起状態・ダイナミクス・開放量子系・有限温度 |
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8.1 励起状態／8.2 実時間ダイナミクス／8.3 開放量子系／8.4 有限温度 |
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第9章 これからに向けて |
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9.1 機械学習手法の課題と将来の方向性／9.2 終わりに |
目次
内容細目
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