「実践計算物理学 物理を理解するためのPython活用法」（量子ハイゼンベルク模型やCahn-Hillard方程式、伊藤積分とストラトノビッチ積分など）「物理のためのデータサイエンス入門」（宇宙物理からの例、超新星の探索、ブラックホールのスパースモデリングなど）を買ってきた。

久しぶりに物理のシミュレーションをしようと思って、最近Pythonにも慣れてきたのでこれらを買ってきた。

実践計算物理学のほうはPythonの本当に基礎から始まっていて後半で

・量子ハイゼンベルク模型、ベーテ仮説

・グランドカノニカル分布の化学ポテンシャルの計算

・BCS理論

・Cahn-Hillard方程式

・イジングモデル

・ランジュバン方程式（伊藤積分、ストラトノビッチ積分）　→これ物理の本で比較しているの初めて見た！

・レナード・ジョーンズ粒子系

と盛りだくさん。

物理のためのデータサイエンス入門も宇宙物理を例にして

・推定と検定

・ベイズモデリング　コロナのPCR検査とスパムフィルタ

・MCMC　活動銀河核ジェット　地震波形

・正則化、スパースモデリング　ブラックホールの画像　変光星の周期、電波干渉計など

・判別モデル

・ガウス過程　ダークエミュレータ

・ニューラルネットワーク　超新星の捜索

などこれも興味深い話題がたくさん。

あ、あと数理科学６月号も買ってきた。最近、材料分野でパーシステントホモロジーという言葉をやたら聞くようになったので。