出版社内容情報
【目次】
第0章 計算科学の再編成
第Ⅰ部 機械学習の基礎
第1章 機械学習とニューラルネットワークの基礎
第Ⅱ部 表現の再編：高次元関数のモデル化
第2章 波動関数のニューラル表現
第3章 交換相関汎関数のニューラルモデル化
第4章 有限要素法のニューラルモデル化
第Ⅲ部 推論の再編：物理シミュレーションの高速化
第5章 機械学習原子間ポテンシャル
第6章 粗視化による分子動力学シミュレーションの高速化
第7章 ニューラル作用素による連続体シミュレーションの高速化
第Ⅳ部 探索の再編：生成による設計と発見
第8章 反応経路の探索
第9章 結晶構造の予測および逆設計
第10章 平衡分布からのサンプリング
第11章 タンパク質の構造予測
第Ⅴ部 対称性と科学
第12章 対称性を考慮したAI
付録 拡散モデル：無秩序なノイズから秩序ある構造へ
