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World File Search System统计力学
第127次统计力学会议 - 鲁特斯数学
2:45-3：10 Giuseppe Gonnella-巴里大学和INFN，SEZ。 di bari在两个维度中的活性布朗颗粒的动力学：宏观和微相分离，簇扩散，粒子几何效应。2:45-3：10 Giuseppe Gonnella-巴里大学和INFN，SEZ。di bari在两个维度中的活性布朗颗粒的动力学：宏观和微相分离，簇扩散，粒子几何效应。
热力学与统计力学 (iMOS)
热力学基本原理、相共存、吉布斯相律和相图 理想气体状态方程和范德华理论的扩展 朗道理论和振动原理（金兹堡-朗道） 理想气体、晶格气体的统计理论和气体与固体合金热力学性质的常规溶液理论。 应力张量的统计力学：维里尔公式 量子谐振子的统计和固体的比热 自旋统计：顺磁性和铁磁性，铁磁性的平均场近似
统计力学-James Sethna -Cornell University
第二版的统计力学：熵，订单参数和复杂性特征在一百个新练习中，以及第一版中许多练习的修改和修订。主要章节在很大程度上是没有变化的，除了我对第12章的重新归一化小组的讨论进行了重构。的确，这些章节被设计为其主题的稳定内核，而练习涵盖了统计力学的引人入胜的应用和含义的日益增长的范围。这本书反映了“翻译教室”的创新，我发现这具有非常有效的作用。我已经确定了一百个前阶段的问题和课堂活动，前者旨在阐明和重新控制文本的部分，而后者则是为小组协作而设计的。这些用符号⃝p和⃝a表示，在第一个版本中使用的难度等级⃝1 - ⃝5。人类的相关性，指纹和crack啪声是我最喜欢的活动。这些练习以及一系列较少的较长练习，构成了我课程本科版本的核心。广泛的在线材料[182]现在可以进行练习。Mathematica和Python笔记本电脑提供了几乎五十次综合练习的提示，使学生能够处理严重的新研究主题，例如保形不变性，地铁板凳蒙特卡洛，2D Turbulence和2d Turbulence and Jupiter的Great Red Spot，同时又可以接受良好的编程实践。讲义和指示促进了诸如五角大楼挫败和听到混乱之类的活动。现在进行了练习的答案键，我很遗憾地无法与那些教课程的人分享。最后，第一版的实力是在高级练习中进行的，它深入探讨了统计力学的微妙之处及其在科学各种领域的广泛应用。许多次级练习继续这种趋势，例如核合成以及时间，单词频率和ZIPF定律，大流行和细胞中的动力学校对。我再次感谢国家科学基金会和康奈尔大学物理系，使科内尔和我出色的研究生的活泼学术氛围成为可能；两者对于这项努力的成功至关重要。感谢他们掩盖了错误和模糊性的学生和读者。感谢我的小组成员和同事
简单系统的统计力学
⇤⇤ 正如我们在基础热力学讲座中所看到的，“热就是热，功不同”。然而，对于磁系统，将功写为 − ~m · d ~ B ext 或 + ~ B ext · d ~m 总是会引起一些混淆。产生这种混淆的原因是，总磁场 ~ B 是外部场与顺磁体中感应场的总和，即 ~ B = ~ B ext + ~ B ind 。这些场由电流密度 ~ J = ~ J ext + ~ J ind 产生，并且所有三个场（总场、外部（自由）场和感应（束缚）场）均遵循安培定律， ~ r ⇥ ~ B = µ 0 ~ J ，其中 µ 0 是真空中的磁导率。为了计算出晶体所做的功的量，我们需要从系统的哈密顿量中去除外部场的贡献。不幸的是，这项任务并不简单，因为法拉第定律要求当系统的总磁场发生变化时，在产生外部场的装置中产生反电动势。换句话说，需要做功来维持外部电流和磁场。这个功，d W = − dt
统计力学讲座集5：密度矩阵
Feynman代表Schrodinger量子力学的时间类似物，| ψ（t）⟩= ˆ u（t）| ψ（0）⟩用进化运算符ˆ u（t）= - i ˆ ht/ 1用路径 - 编写。
人工智能、统计力学的思想和信息处理的情感调节
1.2. 情感调节的必要性 信息情感/情绪/道德调节的必要性可以从最近的一篇论文“量子钙离子与脑电图的相互作用”（Ingber，2018）的模型之模型 (MOM) 中读出，其中指出“人类最终要对他们所构建的结构负责”。追溯到主要机制的审计线索是科学的重要组成部分，直到现在才有人尝试在神经网络中更好地理解这一点（Iten 等人，2020 年）。该论文（Ingber，2018 年）的背景下，通过脑电图记录 (EEG) 测量大脑皮层区域许多神经元的宏观同步放电与三部分神经元-星形胶质细胞-神经元连接处的量子尺度 Ca 2 +离子波包之间的跨多尺度相互作用。这可能与此相关，因为如果其中的前提通过实验确定为真，那么就可以获得自由意志的合理证明。在当前背景下，如果情感/情绪状态与人工智能相关，那么如果情感调节实际上在信息模式中提供了替代选择，那么 BI 可能提供人工智能也可能拥有“自由意志”的情况。在生物智能 (BI) 中，情感/情绪影响的作用往往不容忽视，这一点显而易见。人工智能 (AI) 的大部分模型开发都严重依赖 BI（Ingber，1988 年；Ingber，2007 年；Ingber，2008 年；Ingber，2011 年）。
统计力学、神经网络和人工智能...
分别来自统计力学和贝叶斯概率的方法对于思考某事是否发生的可能性来说是截然不同的。统计力学是理论物理学的一个领域，在神经网络中主要用作寓言；作为在一个领域创建的模型，并（非常有用地）应用于另一个领域。这几乎就像用物理学来讲故事。这些方法可以成功使用的想法是如此极端，以至于这些方法可以在神经网络和深度学习中找到新家几乎令人震惊。统计力学的概念是受限玻尔兹曼机 (RBM) 学习方法的核心。受限玻尔兹曼机使用的底层方法与随机梯度下降实现（例如反向传播）所使用的方法非常不同。这意味着 RBM 可以具有多层架构并学会区分更复杂的模式，从而克服我们之前讨论过的简单多层感知器 (MLP) 的局限性。统计力学处理的是只能通过其能量状态来区分的小单元的发生概率。相比之下，贝叶斯概率提供了一种截然不同的思考事情发生概率的方式。这两种面向概率的方法共同为高级机器学习方法奠定了基础。既然我们已经确定了统计力学和贝叶斯方法的重要性，我们将把注意力（针对本章和紧接着的章节）限制在统计力学及其与神经网络的基础关系上。稍后，当我们讨论更高级的主题时，我们将全面讨论统计力学和贝叶斯方法的融合。统计力学在神经网络中的作用首次为人所知是在 1982 年 John Hopfield 发表他的研究成果时 [1]。他的研究成果借鉴了 Little 及其同事在 1974 年 [2] 提出的观点。本章介绍了统计力学中的一些关键概念；足以理解一些经典论文的主题：Hopfield 的原创成果（介绍了后来被称为 Hopfield 网络的内容）以及由 Geoffery Hinton 及其同事开发的玻尔兹曼机的一些关键成果。
统计力学、神经网络和人工智能...
在阅读本书之前，你可能已经阅读过一些深度学习的经典论文。如果你这样做了，你可能会意识到作者们所说的语言与你所理解的不同；他们使用物理语言。让我们举个例子。以下摘录自该领域的经典论文之一；Salakhutdinov 和 Hinton 2012 年的著作，题为深度玻尔兹曼机的有效学习程序 [1]。这是深度学习领域最重要的论文之一。出版于我们将在后续章节中查看同一著作的较长摘录，现在我们只想确定一个关键术语。为了清晰和重点，作者在以下摘录中以粗体斜体形式显示了关键术语：摘自 Salkakhutdinov 和 Hinton (2012) [1]：无向图模型，例如玻尔兹曼机，在最大似然梯度中有一个额外的、与数据无关的项。该项是对数配分函数的导数，与数据相关项不同，它带有负号。这意味着，如果使用变分近似来估计与数据无关的统计数据，则所得的梯度将倾向于改变参数，从而使近似值变得更糟。这可能解释了使用变分近似来学习玻尔兹曼机缺乏成功的原因。这里的关键术语是对数配分函数，或者更简单、更具体来说，是配分函数。配分函数的概念是统计力学的核心和唯一性。如果我们能够理解这一点，我们就有一个切入点来开拓和理解深度学习的全部工作领域。
PY 541 - 统计力学 I 2019 年秋季
• 自旋系统中的相变：介绍和基本现象学 • 普遍性和临界指数；空间维数的作用 • 韦斯平均场理论 • 朗道-金兹堡相变理论 • 一维伊辛模型的精确解 • 任意空间维度的近似方法 • 缩放假设 • 重正化群基本思想简介
