Deep Learning and Computational Physics

Cập nhật vào: Chủ nhật - 14/09/2025 22:27

Nhan đề chính: Deep Learning and Computational Physics

Nhan đề dịch: Học sâu và vật lý tính toán

Tác giả: Deep Ray

Nhà xuất bản: Springer Nature

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 152 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

ISBN: 978-3-031-59345-1

SpringerLink

Lời giới thiệu: Cuốn sách là sự kết hợp giữa hai lĩnh vực tiên tiến: học sâu (deep learning) và vật lý tính toán (computational physics). Đây là tài liệu giúp độc giả hiểu cách các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo hiện đại có thể hỗ trợ, tăng tốc và mở rộng khả năng nghiên cứu trong vật lý lý thuyết lẫn ứng dụng. Nội dung của cuốn sách gồm những mục sau:

- Giới thiệu các khái niệm nền tảng về học sâu: mạng nơ-ron, học có giám sát, học không giám sát, mạng nơ-ron tích chập, học tăng cường...

- Trình bày các phương pháp vật lý tính toán truyền thống và vai trò của mô hình học máy trong việc giải quyết những bài toán phức tạp.

- Ứng dụng deep learning vào nhiều nhánh vật lý như: cơ học lượng tử, động lực học chất lỏng, vật lý thống kê, vật liệu học và vũ trụ học.

- Phân tích các trường hợp nghiên cứu và ví dụ minh họa, cho thấy deep learning có thể dự đoán, mô phỏng và tối ưu hóa hệ thống vật lý hiệu quả ra sao.

- Thảo luận triển vọng, thách thức và giới hạn của việc tích hợp AI vào vật lý tính toán, đồng thời gợi mở các hướng nghiên cứu tương lai.

Mục đích của cuốn sách là cung cấp một nguồn tài liệu toàn diện cho sinh viên, nhà nghiên cứu, kỹ sư và giảng viên trong cả hai lĩnh vực khoa học máy tính và vật lý. Sách vừa giúp người đọc nắm vững công cụ học sâu, vừa định hướng cách vận dụng chúng để khám phá, giải quyết những bài toán phức tạp trong khoa học tự nhiên. Cuốn sách trở thành tài liệu tham khảo quan trọng, góp phần thúc đẩy sự hội tụ giữa AI và khoa học vật lý hiện đại.

Từ khóa: Học sâu. AI. Trí tuệ nhân tạo. Vật lý tính toán.

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

Giới thiệu

Giới thiệu về mạng nơ-ron sâu

Mạng nơ-ron dư

Mạng nơ-ron tích chập

Giải phương trình vi phân tuyến tính bằng mạng nơ-ron

Mạng toán tử

Học sâu tạo sinh

Sửa lỗi: Học sâu và vật lý tính toán

Deep Learning and Computational Physics

Những tin mới hơn

Những tin cũ hơn