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カオスや非線形力学について,数学科や物理科以外の学生でも(もちろん数学科や物理科の学生さんも)一人で学べるような本を紹介します.また,最後に「こう読めば良いんじゃないか」という順番も示します. ちなみに私は工学部の人なので,そんなに数学や物理に特化した授業を受けたわけではないです.参考までに,私がその本を読んだ時期も書いておきます. [1] Kathleen T. Alligood, Tim Sauer, James A. Yorke,津田 一郎 訳 :カオス 第1巻 – 力学系入門,カオス 第2巻 – 力学系入門,カオス 第3巻 – 力学系入門 原書 :Chaos: An Introduction to Dynamical Systems 必要な知識 : 微分積分,線形代数(と,その微分方程式との関係),微分方程式 読んだ時期 : 4年の春(というか昨日読み終わった) カオスの本は数学科
Machine Translation, Speech Recognition, Machine Learning, and the like. Gibbs sampling is a common technique that is used in Bayesian learning that is used to find the true distribution of some distribution over probabilistic variables that we cannot calculate directly. I won’t cover the details here, but Wikipedia or Pattern Recognition and Machine Learning give good introductions. But the impor
Connecting the dots between news articles KDD2010のBest Research Paper: innovative contribution。タイトルはきっとjobsのスピーチが元ネタ。 概要 ニュースを2つ(s、t)与えるとその2つのニュースの間にあり、かつ、論理的に一貫したニュース記事群"chain"を提示する。 具体的には、Dispatches From a Day of Terror and Shock - The New York Times(9.11の記事)とThe Tragic Story of Daniel Pearl - The New York Times(誘拐されたジャーナリストの記事)という二つの記事を与えるとこのシステムは次のような一連の記事を提示する。 (start) Dispatches From a Day o
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