「学習物理学入門」を買った。NNの基礎、微分方程式、量子力学の波動関数、トランスフォーマー、拡散モデル・経路積分など多彩な話題がコンパクトにまとめられていて面白い。AIボットに質問もできて、早速NNで微分方程式を解くPythonコードを答えてもらった。
話題になっていたので、これは私も読んでみようと買ってきた。これは参考になる。
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内容は：
A 機械学習と物理学
A1. 線形モデル
A2. ニューラルネットワーク(NN)
A3. 対称性と機械学習:畳み込み・同変 NN
A4. 古典力学と機械学習: NN と微分方程式
A5. 量子力学と機械学習: NN 波動関数
B 機械学習模型と物理学
B1. トランスフォーマー
B2. 拡散モデルと経路積分
B3. 機械学習の仕組み: 統計力学的アプローチ
B4. 大規模言語モデルと科学
と非常に多彩な話題がコンパクトにまとめられている。
拡散モデルに近いことは物理として学生時代にやっていたし、波動関数もいろいろ計算できそう。
その中でも一番興味があるのは微分方程式の話。そこでAIボット（学習物理学入門解説bot)も作られていた（！すごい）ので聞いてみた。
ちょっと手直ししたらそれっぽいものが動いた。なるほど。
この手のはNeural ODEというキーワードで調べると色々出てきてPyTorchの場合はtorchdiffeq、Tensorflow Probabilityなどもライブラリとしてつかえそう。ちょっといろいろ遊んでみたい。
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