「量子アニーリングの基礎」を読む 第5日 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/116a5a6add72a5bf1630
「量子アニーリングの基礎」西森秀稔, 大関真之, 共立出版, 2018 を読む https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/29580dc526e142cb64e9 『量子アニーリングの基礎』正誤表 (西森秀稔・大関真之 著) 2019年6月20日更新 https://www.kyoritsu-pub.co.jp/app/file/goods_contents/3037.pdf 量子アニーリングの数理 東京工業大学 大学院理工学研究科 物性物理学専攻 西森 秀稔 https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/189516/1/bussei_el_033203.pdf 本は、 １ 量子力学 ２ 熱力学、統計力学 がわかっている人にとっての丁寧 ここでは、どちらもわかっていないことを前提
ニューラルネットワークは、脳を理解しようとする試みの中から生まれた。ニューラルネットワークとは、人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）とそのつながり、つまり神経回路網を、人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものだ。 では、一つ一つは単純な機能しか持たないニューロンを多数組み合わせることで、ニューラルネットワークモデルを構築した場合、いかにして脳のような高度な認識機能が発現しうるのか？ こうした学術的な問いからスタートした研究は、実際、脳に近い認識機能を獲得するという成果を収め、脳研究における大きなマイルストーンとなった。そして、ニューラルネットワーク研究の一分野として生まれた深層学習によって、ニューラルネットワークモデルはさらに高度な認識能力を獲得するに至り、一定の領域においては人間を代替しうる水準にまで到達した。その潜在的な可能性に産業界の注目も集まり、多くの研究者が参入して、素
統計力学のとにかくこれだけは分かって｜kikumaco
統計力学で「微視的状態とは何か」で引っかかっている人がいるように思います。この文章はそういう人のために書きます。分かってる人には役に立ちません。まず原理の話をして、次に「これだけは計算できるようになってくれ」という話をします。 混乱の原因は「$${N}$$粒子系の微視的状態」と「1粒子の微視的状態」の区別がきちんとついていないことですが、最初のうちは例題が「解ける問題」ばかりなので、そうなりがちなのもある程度しかたありません。 まずは建前というか、原理の話をします。ここを読むだけでは計算できるようにはなりません。計算はあとでやります。 さて、$${N}$$粒子系の微視的状態は$${N}$$粒子ハミルトニアンの固有状態です。これは原理的には定常状態のシュレディンガー方程式を解けば得られます。一般には解けませんが、原理的にはハミルトニアンを与えてしまえば固有状態(一般には無限個の)は必ず決まり
統計力学の形成 « 名古屋大学出版会
内 容 アナロジーから基礎づけへ ——。時間的に可逆であるミクロな多数の要素と、不可逆なマクロとを関係づける、統計力学。マクスウェルやボルツマンによる気体運動論との差異を踏まえつつ、その歴史と意義を丹念に追跡。アンサンブル概念はいかに誕生・発展し、フォン・ノイマンによる量子統計に到ったか？ 【ALL REVIEWS】自著紹介 目 次 序 章 0-1 統計力学の歴史とギブス 0-2 統計力学の歴史の問題系 0-2-1 科学史および物理学史一般に関して 0-2-2 統計力学の学説史に関して 0-2-3 ギブスの『諸原理』に関して 0-3 本書の概要 第1章 気体運動論の困難からアンサンブルへ 1-1 マクスウェルの気体運動論 1-1-1 「気体の動力学的理論の例示」前史 1-1-2 「例示」の速度分布則と粘性係数 1-1-3 粘性係数と逆5乗則 ——「気体の動力学的理論について」 1-2 アン
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深層学習は脳の振る舞いを取り込めるのか？/佐々木雄一 - SYNODOS