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68787354
Machine Learning Meets Quantum Physics (Lecture Notes in Physics, 968)
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Ce qui se démarque
Interdisciplinary Approach
Integrates machine learning techniques with quantum physics concepts, fostering innovative research and solutions, appealing to students and researchers across both fields.
Up-to-Date Insights
Published in 2020, this edition contains the latest findings and methodologies, ensuring readers access current advancements and trends in quantum machine learning.
Comprehensive Coverage
Covers fundamental to advanced topics, providing a thorough understanding of the subject matter, making it suitable for both beginners and experienced practitioners looking to deepen their knowledge.
Détails du produit
- Designing molecules and materials with desired properties is an important prerequisite for advancing technology in our modern societies. This requires both the ability to calculate accurate microscopic properties, such as energies, forces and electrostatic multipoles of specific configurations, as well as efficient sampling of potential energy surfaces to obtain corresponding macroscopic properties. Tools that can provide this are accurate first-principles calculations rooted in quantum mechanics, and statistical mechanics, respectively. Unfortunately, they come at a high computational cost that prohibits calculations for large systems and long time-scales, thus presenting a severe bottleneck both for searching the vast chemical compound space and the stupendously many dynamical configurations that a molecule can assume. To overcome this challenge, recently there have been increased efforts to accelerate quantum simulations with machine learning (ML). This emerging interdisciplinary community encompasses chemists, material scientists, physicists, mathematicians and computer scientists, joining forces to contribute to the exciting hot topic of progressing machine learning and AI for molecules and materials.The book that has emerged from a series of workshops provides a snapshot of this rapidly developing field. It contains tutorial material explaining the relevant foundations needed in chemistry, physics as well as machine learning to give an easy starting point for interested readers. In addition, a number of research papers defining the current state-of-the-art are included. The book has five parts (Fundamentals, Incorporating Prior Knowledge, Deep Learning of Atomistic Representations, Atomistic Simulations and Discovery and Design), each prefaced by editorial commentary that puts the respective parts into a broader scientific context.
| Publisher | Springer |
| Publication date | June 4, 2020 |
| Edition | 2020th |
| Language | English |
| Print length | 483 pages |
| ISBN-10 | 3030402444 |
| ISBN-13 | 978-3030402440 |
| Item Weight | 1.5 pounds (680 grams) |
| Dimensions | 6.1 x 1.09 x 9.25 inches (15.5 x 2.8 x 23.5 cm) |
| Part of series | Lecture Notes in Physics |
À qui est-ce destiné ?
-
Quantum Physicists
Researchers in quantum physics seeking to enhance their methodologies through machine learning applications will find this valuable.
-
Machine Learning Enthusiasts
Individuals interested in applying machine learning to complex scientific problems will benefit from the intersection explored in this book.
-
Graduate Students
Advanced students studying physics or computational science can gain insights into innovative approaches within their fields.
-
Casual Readers
Those without a background in physics or machine learning may struggle to understand the advanced concepts presented.
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Intelligence & Semantics Editorial Review
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- In-depth coverage of topics
- Well-organized lecture notes
- Clear explanations and examples
- Great for students and professionals
- Current research trends included
Les inconvénients
- Some explanations may be too technical for beginners.
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Jarl
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Agnes
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Colin
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