今年,诺贝尔物理学奖颁给AI教父!
他们利用了物理学方法来寻找信息的特征,构建了为当今强大的机器学习奠定基础的方法。Hopfield提出的“Hopfield神经网络”,以相当于物理学中自旋系统能量的方式进行描述。Hinton提出的“玻尔兹曼机”,则使用了统计物理学中的工具。后来Hinton在这项工作的基础上,帮助启动了当前机器学习的爆炸性发展,也就是我们熟知的深...
刚刚,诺贝尔物理学奖颁给AI教父!
1980年,Hopfield离开了他在普林斯顿大学的职位,他的研究兴趣已经超出了他在物理学的同事们工作的领域,他跨越大陆搬到了加利福尼亚州帕萨迪纳的加州理工学院(Caltech),那里他可以免费使用计算机资源进行实验,并发展他对神经网络的想法。然而,他并没有放弃他在物理学方面的基础,并在其中找到了灵感,理解了如何系统地...
从热力学第二定律到第四定律:关于物理、生命、信息、认知的大统一...
发表于TheRoyalSocienty的综述文章介绍了一种扩展的物理学观点:通过加入热力学第四定律或最大熵产生定律(lawofmaximumentropyproduction,LMEP),加上第一定律时间平移对称性及自催化系统的关系本体的自指循环性,为统一物理、生命、信息和认知(心智)的大统一理论奠定了基础。这消解了“两条河流”的错误见...
量子和人工智能时代生命科学的复杂性|算法|量子计算机|经典计算机...
130–132结合AI数据驱动方法与量子计算/量子机器学习和复杂系统物理学方法(如引入序参量133,134)3.2|量子计算与复杂系统物理学????2018年,Koonin及其同事提出139,理解复杂性涌现和发展的基本基础可以在两个理论的交叉点找到:导致玻璃状材料中图案形成的受挫态和自组织临界性(SOC)。SOC在高维自旋玻璃系统中被...
量子传感 (Ⅲ):核心应用与未来展望|磁场|粒子|传感器|量子态_网易...
目前的基础物理研究,特别是物理学几个核心问题(暗物质、暗能量、永久性电偶极矩等)的实验验证对传感器测量精度的要求与日俱增,传统的测量技术精度已经无法满足要求,在此情况下,量子传感器成为重要选项[25]。高精度原子钟(三维光晶格)、原子磁传感器(原子磁力仪)、量子增强的光学干涉仪、原子干涉仪(等效性验证)等...
AI4Science前沿综述:机器学习应用于计算流体力学最新进展
论文题目:RecentAdvancesonMachineLearningforComputationalFluidDynamics:ASurvey论文链接:httpsarxiv/pdf/2408.12171图1.基于机器学习技术的计算流体动力学方法分类(www.e993.com)2024年10月17日。我们首先研究前向建模方法,包括数据驱动的替代模型、物理信息驱动的替代模型和机器学习辅助方法。此外,我们对逆向问题进行了深入分...
美国酝酿 AI「登月计划」,陶哲轩领衔 62 页报告重磅发布
新智元导读就在刚刚,陶哲轩领衔的一份62页报告出炉了,总结和预测了AI对半导体、超导体、宇宙基础物理学、生命科学等领域带来的巨大改变。如果这些预测在几十年后能够实现,美国酝酿的AI「登月计划」就将成真。就在刚刚,陶哲轩领衔的一份AI技术对全球研究潜在影响的技术报告发布了。
令数学众神钦佩的数学家,她提出的定理成为20世纪物理学的基石
这就是我们在inspirrehep(译者注:高能物理的国际学术信息交流平台)上的朋友们所说的“睡美人”。维尔纳·海森堡(WernerHeisenberg)是基础物理学中对称性理论的著名支持者(毕竟,他是同位旋(isospin)的提出者。)晚年,他在与弟子们讨论万物的意义时,发表了这样一个振聋发聩的声明[30]:...
量子计算在粒子物理学中的应用路线 | 综述荐读
在本节中,我们将介绍不同理论领域中一系列有趣的理论挑战,包括多粒子物理、不同性质的微观规理论和中微子物理。1)实时现象模拟高能物理实验室(如大型强子对撞机)的实验结果以对撞产物数据的形式出现。正是通过散射过程,我们在实验中获得了对基础物理学的深刻理解,通常是通过重新构造在散射事件的中间阶段组装起来的...
X射线物理学
X射线物理学本文选自《物理》2021年第8期摘要X射线自1895年被发现以来,为科学研究提供了丰富多样的探测和分析手段。随着以同步辐射为代表的先进X射线光源的出现,X射线实验方法不断发展,已经成为推动前沿基础和应用科学研究突破的重要实验手段。文章从X射线与物质的相互作用出发,简要阐述X射线实验方法如何探测不同的...