机器学习与物理科学
介绍现代机器学习在粒子物理领域的应用,重点关注大型强子对撞机中的信号 / 背景识别任务,包括使用监督学习和直接数据驱动方法等。文末还讨论了该领域存在的挑战和未来发展方向。
Mar, 2021
本文探讨了机器学习与传统基于物理模型的建模方法相结合解决复杂科学和工程问题的创新方法,总结了这些方法的应用领域,并描述了用于构建基于物理引导的机器学习模型和混合物理 - 机器学习框架的分类方法,提出了现有技术的分类方法,揭示了知识漏洞和不同学科间方法的潜在交叉点,可用作未来研究的思路。
Mar, 2020
本篇调查报告讲述了物理资讯机器学习在机器学习与数学物理模型的交叉领域中的应用和发展,它以物理机制为前提,在模型结构、优化器、推断算法和特定领域的应用(如逆向工程设计和机器人控制)等方面将不同的物理先验形式编码成模型,随着跨领域的研究,增强模型精度,提高效率,并对相关学科领域解决长期存在的问题提供可贵帮助。
Nov, 2022
本文介绍了机器学习的核心概念和工具,并强调了与统计物理之间的自然联系。此外,还介绍了监督和非监督学习中的先进主题,并使用 Python Jupyter 笔记本演示了这些概念,并以物理学为基础的数据集(Ising 模型和超对称质子 - 质子碰撞的蒙特卡罗模拟) 作为案例,最后探讨了机器学习在进一步理解物理世界方面的潜在用途以及物理学家可能能够做出贡献的机器学习中存在的未解决问题。
Mar, 2018
用深度学习方法建模复杂现象,以海表温度预测为例,展示了从物理学中获取的背景知识如何指导设计高效的深度学习模型,并证明了一个物理现象的微分方程的解与提出的模型之间的形式上的联系。
Nov, 2017
本文讨论机器学习在粒子物理学研究中的应用前景和可行性,并详述实现机器学习在粒子物理学上开发所需的软硬资源、与数据科学社区、学术界和产业界的合作倡议以及对粒子物理学界在数据科学培训上进行的工作。旨在将研究和开发与物理驱动器连接起来,并确定实现它们的资源需求,以及其他社区的合作领域。
Jul, 2018