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|| 5/15 || 釣 || Maxwell方程式の共変形式 || || 5/22 || 前田 || 機械学習の基礎 || ||
|| 5/29 || 釣 || 量子化の方法、スカラー場の正準量子化、状態の粒子解釈 || || 6/5 || 前田 || 深層順伝播型ネットワーク || ||
|| 6/5 || 釣 || 相対論的量子力学、Dirac方程式、反粒子 || || 6/19 || 前田 || 深層学習のための正則化 || ||
|| 6/26 || 釣 || Dirac場の量子化、反交換関係、粒子・反粒子状態 || || 7/3 || 前田 || 深層モデルの訓練のための最適化 || ||
|| 7/10 || 釣 || 電磁場の量子化 || || 7/17 || 前田 || 畳み込みネットワーク || ||
|| 7/24 || 釣 || プロパゲータの計算 || || 7/31 || 前田 || 系列モデリング:回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク || ||
|| 5/22 || 釣 || Maxwell方程式の共変形式 || || 5/29 || 前田 || 機械学習の基礎 || ||
|| 6/5 || 釣 || 量子化の方法、スカラー場の正準量子化、状態の粒子解釈 || || 6/12 || 前田 || 深層順伝播型ネットワーク || ||
|| 6/19 || 釣 || 相対論的量子力学、Dirac方程式、反粒子 || || 6/26 || 前田 || 深層学習のための正則化 || ||
|| 7/3 || 釣 || Dirac場の量子化、反交換関係、粒子・反粒子状態 || || 7/10 || 前田 || 深層モデルの訓練のための最適化 || ||
|| 7/17 || 釣 || 電磁場の量子化 || || 7/24 || 前田 || 畳み込みネットワーク || ||
|| 7/31 || 釣 || プロパゲータの計算 || || 8/ || 前田 || 系列モデリング:回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク || ||

2019年度 M1ゼミ (場の量子論+機械学習)

目標

  • 場の量子論の基礎を勉強して、ファインマン図を理解できるようになる。
  • 機械学習の方法を基礎から理解する。どのような問題に応用されているかを知る。

進め方

毎週水曜日

  • 場の量子論
    • 2018年度の内容を参考に進める

  • 機械学習
    • 参考書: I. Goodfelloww, Y. Bengio and A. Courville, "Deep Learning"を読みながら進める。

日程

前期:自由場の量子化
5/15, 6/12, 7/3(会議), 6/26(その他)は河野は不在。

場の量子論

機械学習

日付

担当

内容

資料

日付

担当

内容

資料

4/9

解析力学:Lagrange形式、ネターの定理

4/17

前田

線形代数の復習

4/24

特殊相対論:ローレンツ変換、4元ベクトル

5/8

前田

確率と情報理論、数値計算

5/22

Maxwell方程式の共変形式

5/29

前田

機械学習の基礎

6/5

量子化の方法、スカラー場の正準量子化、状態の粒子解釈

6/12

前田

深層順伝播型ネットワーク

6/19

相対論的量子力学、Dirac方程式、反粒子

6/26

前田

深層学習のための正則化

7/3

Dirac場の量子化、反交換関係、粒子・反粒子状態

7/10

前田

深層モデルの訓練のための最適化

7/17

電磁場の量子化

7/24

前田

畳み込みネットワーク

7/31

プロパゲータの計算

8/

前田

系列モデリング:回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク

後期:相互作用する場

x/yy

遷移振幅、散乱断面積、崩壊率

x/yy

前田

実用的な方法論

x/yy

(遷移振幅、相互作用表示、摂動論)

x/yy

前田

アプリケーション

x/yy

(プロパゲータ、T積、N積)

x/yy

前田

線形因子モデル

x/yy

Wickの定理

x/yy

前田

自己符号化器

x/yy

Feynmann則(QEDの場合)

x/yy

前田

表現学習

x/yy

Wickの定理

x/yy

前田

深層学習のための構造化確率モデル

x/yy

断面積の計算

x/yy

前田

モンテカルロ法

x/yy

非可換ゲージ理論の相互作用項

x/yy

前田

分配関数との対峙

x/yy

ループ図の発散

x/yy

前田

近似推論・深層生成モデル

(資料は、[[<URL>|テキスト]]という形で挿入できる。<URL>の部分は添付ファイルならファイルを添付した後でattachment:<filename>とする。)

Seminar2019QuantumFieldTheoryMl (最終更新日時 2019-05-14 22:53:44 更新者 MizukiMaeda)