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World File Search System物理学的
数据结构和算法实验室
计划简介计算机的功率和使用的迅速增加一直是科学和技术最新发展的推动力。但是，有一些毕业生在计算物理学中具有足够强大的背景，可以在使用计算机的物理学中发挥有效作用。计算机科学的毕业生了解计算机的工作，但技术领域所需的物理和数学背景没有足够的背景。另一方面，物理学或应用数学领域的毕业生没有任何用于从事物理学的计算机的技术用途。但是，计算物理学的毕业生在物理，数学，计算机科学和计算机解决复杂问题方面具有合格的教育。拥有计算物理学的研究生学位，您可以选择以下职业：
优化和机器学习中的统计物理方法
这套讲座将讨论概率模型，并专注于来自统计，机器学习和优化的问题，同时使用统计物理学的工具和技术。焦点将比实用性更大，因此您已经被警告！我们的目标是展示统计物理学的某些方法如何使我们能够为许多数学问题得出精确的答案。正如阿基米德（Archimedes）指出的那样，一旦给出了这些答案，即使它们是通过启发式方法获得的，也要严格证明它们是一项更简单的任务（但仍然是不平凡的）。在过去的几十年中，理论物理学和应用数学之间的兴趣和方法越来越多，许多统计物理学和计算机科学领域的理论和应用作品都依赖于与自旋眼镜的统计物理学的联系。本课程的目的是介绍进入这个快速发展领域所需的背景。
高能物理中的量子机器学习
粒子物理学是一门科学分支，旨在通过研究物质和力的最基本成分来了解自然界的基本规律。这可以在受控环境中使用粒子加速器（如大型强子对撞机 (LHC)）或在不受控环境中（如宇宙中的灾难性事件）完成。粒子物理学的标准模型是数十年理论工作和实验的成果。虽然它是一种非常成功的有效理论，但它不允许重力的积分，并且已知有局限性。粒子物理学的实验需要大量复杂的数据集，这对数据处理和分析提出了特殊的挑战。最近，机器学习在物理科学中发挥了重要作用。特别是，我们观察到深度学习在粒子物理学和天体物理学的各种问题中的应用越来越多。超越典型的经典
![arxiv：2011.01431v1 [Quant-ph] 2020年11月3日](/simg/0\038587f5c96ffb45b88d497201947af41b780fa6.webp)
arxiv：2011.01431v1 [Quant-ph] 2020年11月3日
核物理学的底层理论是由量子规范和物质结合的，它在根本上是重要的，但对于使用古典计算机进行仿真而言，这是巨大的挑战。量子计算为研究和理解核物理学提供了一种变革性的方法。随着量子处理器的快速扩展以及量子算法的进步，用于模拟量子量规场和核物理学的数字量子模拟方法已引起了很多关注。在这篇综述中，我们旨在总结使用量子计算机解决核物理学的最新信息。我们首先讨论量子计算语言中核物理学的表述。特别是，我们回顾了如何在量子计算机上映射和研究量子规范（Abelian和Abelian）及其与物质领域的耦合。然后，我们引入了相关的量子算法，以求解量子系统的静态性能和实时演变，并显示其在核物理学中的广泛问题中的应用，包括模拟晶格规范，求解核素和核结构，量子优势，用于在量子上散射量的量子量，量子量，量子量，量子eLd eld eld eld eldequibilibil dynamilics in nor-equibib and of y-un-equibib and of。最后，给出了未来工作的简短展望。
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计算机科学（位于卡拉卡尔校园）11 B.Sc. （hons。） 统计数学和物理学的传递+2，至少50％的分数为12 b.sc。 （hons。） 生命科学生物学，化学和物理学以+2传递，至少为50％的商标计算机科学（位于卡拉卡尔校园）11 B.Sc.（hons。）统计数学和物理学的传递+2，至少50％的分数为12 b.sc。（hons。）生命科学生物学，化学和物理学以+2传递，至少为50％的商标
