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| || 4/10 || 釣 || 相対論、ローレンツ変換 || || 4/17 || 前田 || 線形代数の復習 || || || 4/24 || 釣 || 固有時間、4元ベクトル || || 5/8 || 前田 || 確率、情報理論 || || |
|| 4/10 || 釣 || 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 || 釣 || 特殊相対論：ローレンツ変換、4元ベクトル || || 5/8 || 前田 || 確率、情報理論 || || |
= 2019年度 M1ゼミ （場の量子論＋機械学習）=
進め方
- 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
場の量子論 |
機械学習 |
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日付 |
担当 |
内容 |
資料 |
日付 |
担当 |
内容 |
資料 |
4/10 |
釣 |
解析力学：Lagrange形式、ネターの定理 |
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4/17 |
前田 |
線形代数の復習 |
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4/24 |
釣 |
特殊相対論：ローレンツ変換、4元ベクトル |
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5/8 |
前田 |
確率、情報理論 |
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