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が成り立つことは、 統計力学が成立したころから知られていたのではないかと思います・・・。 2.物理学科の3年生で習うこと 物理学科の3年生はみんな、次のことを学習します。 これは数学や情報学では、あまり習わないことなので、物理学科以外の人の 参考になるかも知れません。 (1) 平均場近似は、本当の分配関数 Z を知らなくても計算できますが、 その代わり、平均場近似では本当の Z を知ることはできません。 つまり平均場近似が計算できるということと、本当の現象を知るということは、 情報論的に独立な(?)仕事です。 (2) 1次元スピン系では、平均場近似も厳密解も計算できます。 1次元スピン系では、平均場近似は相転移を持ちますが、厳密解は相転移を持ちません。 ほとんどのモデルで平均場近似は計算できますが、たいていのモデルで厳密解は 計算できません。厳密解が計算できないケ
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
ベイジアンフィルタの改善 --- Better Bayesian Filtering Paul Graham, January 2003 これは、Paul Graham: Better Bayesian Filtering を、原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。 <版権表示> 本和訳テキストの複製、変更、再配布は、この版権表示を残す限り、自由に行って結構です。 (「この版権表示」には上の文も含まれます。すなわち、再配布を禁止してはいけません)。 Copyright 2002 by Paul Graham 原文: http://www.paulgraham.com/better.html 日本語訳:Shiro Kawai (shiro @ acm.org) <版権表示終り> Paul Graham氏のエッセイをまとめた『ハッカーと画家』の 邦訳版が出版されました。 出
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