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QUANTA「エントロピーの幾何学」(コロナ社) (@QUANTA_in_Math)

投稿一覧（最新100件）

7 0 0 0 OA 聖徳太子をつくる技術:独立成分解析:多変量データの新しい分解法

@hayashiyus ご存知だとは思いますが，昔，独立成分分析(ICA)が流行った頃の文献で，比較的すぐに読めて情報幾何的な解説があり，自然勾配法に関する話が出てきます。 https://t.co/CJwJ69uHne 白色化で思い出しました。

お気に入り一覧（最新100件）

13 0 0 0 OA 統合情報理論を用いた鮎の群れの中の因果構造の分類

IITを用いた因果構造推定の日本語解説記事を教えてもらった． 統合情報量Φはサブシステム間の双方向的な相互作用関係・情報の流れ（フィードバック構造）を探索する際に有効な指標 統合情報理論を用いた鮎の群れの中の因果構造の分類 https://t.co/HMpBJWIREk https://t.co/xfZdfu3OLC

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

#統計 Kullback-Leibler情報量入門としても、赤池弘次さんの1980年の論説は最良のものだと思う。 https://t.co/foCDt7FZBK エントロピーとモデルの尤度 日本物理学会誌35巻(1980)7号 これに限らず、日本物理学会誌に載っている解説は勉強になるものが多い。学生時代には図書館でよく読んでいた。 https://t.co/xEOuTF1Srk

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

#統計 尤度がどのような指標であるかについては 1980年の赤池弘次さんによる尤度概念の解説が面白く読めるのでおすすめです。 https://t.co/rVEPngIsM6 統計的推論のパラダイムの変遷について https://t.co/yn24y7eh08 エントロピーとモデルの尤度 https://t.co/aYmzirnOCf

1 0 0 0 能動的低代謝(休眠)を誘導する神経経路の解明

まさかのPh.Dワークだった. https://t.co/lQPLbhs7iA https://t.co/NfZXvlfugW

41 0 0 0 OA 量子情報幾何学の世界

SLD Fisher計量，Bogoliubov Fisher計量など，古典的なFisher計量の量子対応物が紹介されている． Sanovの定理の量子版がまだみつかっていないなど，量子情報幾何に特有の難しさがあるよう． 長岡浩司『量子情報幾何学の世界』 https://t.co/OZ1ByBfeFN https://t.co/QceIGOYiIc

23 0 0 0 OA 電子物性におけるリーマン幾何学効果

90年代に研究してきた３次元に埋め込まれた曲面上の量子力学の幾何学的効果が2013年には実験的に観測されていたことを本日知りました。 https://t.co/tS6kMDgMBh 感動！

14 0 0 0 OA これからベイズ統計を使ってみたい人に ――確率的プログラミング言語のすすめ――

やさしい解説 これからベイズ統計を使ってみたい人に ――確率的プログラミング言語のすすめ―― https://t.co/b4sTZZd1QF

22 0 0 0 OA 知覚・認知・運動・感情・意思決定をつなぐ自由エネルギー原理

知覚・認知・運動・感情・意思決定をつなぐ自由エネルギー原理 乾 敏郎 https://t.co/yIpmaraN0n

12 0 0 0 OA 情報量最大化原理による皮質神経回路のモデル化

情報量最大化原理による皮質神経回路のモデル化 田中 琢真 https://t.co/IfgSmTRfxo 自由エネルギー原理は脳型人工知能の基盤となるか～アクティブインファレンスの意義について～ 大羽 成征 https://t.co/9B6PeMkgEP

14 0 0 0 OA 自由エネルギー原理は脳型人工知能の基盤となるか~アクティブインファレンスの意義について~

情報量最大化原理による皮質神経回路のモデル化 田中 琢真 https://t.co/IfgSmTRfxo 自由エネルギー原理は脳型人工知能の基盤となるか～アクティブインファレンスの意義について～ 大羽 成征 https://t.co/9B6PeMkgEP

31 0 0 0 OA 自由エネルギー原理の解説:知覚・行動・他者の思考の推論

各総説のPDFへのリンク 吉田 正俊, 田口 茂　自由エネルギー原理と視覚的意識　 https://t.co/I6sFzah2so 自由エネルギー原理の解説：知覚・行動・他者の思考の推論 磯村 拓哉 https://t.co/76od7mlsNL 認識と行動の適応原理　 島崎 秀昭 https://t.co/Ed1UfznBJ5

20 0 0 0 OA 認識と行動の適応原理

各総説のPDFへのリンク 吉田 正俊, 田口 茂　自由エネルギー原理と視覚的意識　 https://t.co/I6sFzah2so 自由エネルギー原理の解説：知覚・行動・他者の思考の推論 磯村 拓哉 https://t.co/76od7mlsNL 認識と行動の適応原理　 島崎 秀昭 https://t.co/Ed1UfznBJ5

37 0 0 0 OA 自由エネルギー原理と視覚的意識

各総説のPDFへのリンク 吉田 正俊, 田口 茂　自由エネルギー原理と視覚的意識　 https://t.co/I6sFzah2so 自由エネルギー原理の解説：知覚・行動・他者の思考の推論 磯村 拓哉 https://t.co/76od7mlsNL 認識と行動の適応原理　 島崎 秀昭 https://t.co/Ed1UfznBJ5

6 0 0 0 OA 神経多様体の特異点と学習

フィッシャー計量の退化と相転移． 1. 神経多様体の特異点と学習 https://t.co/KYRpC0ybG4 2. 特異点解消とニューラルネットワークのベイズ推定における汎化誤差 https://t.co/xXIy3DA9n3 3. 平均場モデルと特異点 https://t.co/FvbrWUy66M

1 0 0 0 測度空間上のゲージ理論 : τ-情報幾何学 (情報論的学習理論と機械学習 情報論的学習理論ワークショップ)

後年，社会人になり（東京で働くようになって），物理と統計学・情報幾何を結びつけて勉強することを始めたとき，実家の近くにある大学でまさにそうした研究を続けてきた研究者がいたことを発見して，もっと学生のころ勉強しておけばと思った. 1. https://t.co/PdPtgu6xGn 2. https://t.co/agjbgOii4i

114 0 0 0 OA 「 “沢山あること” に宿る数理」 物理学者でない人にとって平衡統計力学とは

1. 物理学者でない人にとって平衡統計力学とは https://t.co/y4vBTmTP64 2. ベイズ事後分布の相転移について https://t.co/tt9p1DZoCm 3. ベイズ学習における必要最低サンプル数の推定 https://t.co/isTKQKiQMa https://t.co/htz6vp5DWU

41 0 0 0 OA 南部の発想の源を求めて:なぜ最後に流体力学か

先ほどの資料が作られた経緯に言及されている。 「南部による南部括弧を用いた流体力学の量子化は，空間に不確定性関係，あるいは流体に最小体積（粒の大きさ）を導入するもの」 「砂粒やビーズ玉など粉体（略）の流体力学」 南部の発想の源を求めて：なぜ最後に流体力学か https://t.co/TeaiZ39YSN

50 0 0 0 OA 南部力学と南部ブラケット

『南部力学と南部ブラケット』 南部力学はこっちですね。 https://t.co/tVeWI4bkHl

41 0 0 0 OA 行列式とパフィアン(2)

応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾　行列式とパフィアン(1～4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://t.co/wZ4AOso9iH 線型代数の講義に慣れてきたら、大学1年の6月くらいでも読める。ソリトンの研究・最先端の一歩手前。

44 0 0 0 OA 行列式とパフィアン(1)

応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾　行列式とパフィアン(1～4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://t.co/wZ4AOso9iH 線型代数の講義に慣れてきたら、大学1年の6月くらいでも読める。ソリトンの研究・最先端の一歩手前。

44 0 0 0 OA 行列式とパフィアン(4)

応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾　行列式とパフィアン(1～4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://t.co/wZ4AOso9iH 線型代数の講義に慣れてきたら、大学1年の6月くらいでも読める。ソリトンの研究・最先端の一歩手前。

48 0 0 0 OA 行列式とパフィアン(3)

応用数理14 巻 (2004) 連載 広田 良吾　行列式とパフィアン(1～4) https://t.co/ur8DxPZc9o https://t.co/zanTRGENMl https://t.co/MnsEMyhVrg https://t.co/wZ4AOso9iH 線型代数の講義に慣れてきたら、大学1年の6月くらいでも読める。ソリトンの研究・最先端の一歩手前。

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