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|| 場の量子論 || 機械学習 || | || 場の量子論 |||||||| 機械学習 |||||||| |
= 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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