How does physics connect to machine learning? – Jaan Altosaar
Mandarin translation available - 用普通话阅读这篇文章: WeChat I struggled to learn machine learning. I was used to variational tricks, MCMC samplers, and discreet Taylor expansions from years of physics training. Now the concepts were mixed up. The intuitive models of physical systems were replaced by abstract models of ‘data’ and amechanical patterns of cause and effect. I had to fit these fields together.
量子もつれが時空を形成する仕組みを解明～重力を含む究極の統一理論への新しい視点～
大栗 博司 Kavli IPMU 主任研究員 １．発表者 大栗 博司（おおぐり ひろし） 東京大学国際高等研究所カブリ数物連携宇宙研究機構 主任研究員 ２．発表のポイント 重力の基礎となる時空が、さらに根本的な理論の「量子もつれ」から生まれる仕組みを具体的な計算を用いて解明した。 物理学者と数学者の連携により得られた成果であり、一般相対性理論と量子力学の理論を統一する究極の統一理論の構築に大きく貢献することが期待される。 成果の重要性等が評価され、アメリカ物理学会の発行するフィジカル・レビュー・レター誌（Physical Review Letters）の注目論文（Editors’ Suggestion）に選ばれた。 ３．発表概要 東京大学国際高等研究所カブリ数物連携宇宙研究機構（Kavli IPMU）の大栗博司主任研究員とカリフォルニア工科大学数学者のマチルダ・マルコリ教授と大学院生らの物
The Feynman Lectures on Physics
Caltech's Division of Physics, Mathematics and Astronomy and The Feynman Lectures Website are pleased to present this online edition of Now, anyone with internet access and a web browser can enjoy reading2 a high quality up-to-date copy of Feynman's legendary lectures. This edition has been designed for ease of reading on devices of any size or shape; text, figures and equations can all be zoomed
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