BOOKS - PROGRAMMING - Machine Learning for the Physical Sciences Fundamentals and Pro...
Machine Learning for the Physical Sciences Fundamentals and Prototyping with Julia - Carlo Requiao da Cunha 2024 PDF CRC Press BOOKS PROGRAMMING
ECO~14 kg CO²

1 TON

Views
77524

Telegram
 
Machine Learning for the Physical Sciences Fundamentals and Prototyping with Julia
Author: Carlo Requiao da Cunha
Year: 2024
Pages: 289
Format: PDF
File size: 20.5 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
The plot of the book 'Machine Learning for the Physical Sciences Fundamentals and Prototyping with Julia' revolves around the need for interdisciplinary understanding and collaboration between computer science and physics to develop modern knowledge and technology. The book focuses on bridging the gap between these two fields, providing an introduction to the mathematical foundations of machine learning algorithms that physicists can understand and use. The author uses a combination of discussions, mathematical formalism, and coding in the Julia programming language to make the subject matter accessible to both computer scientists and physicists. The story begins with an overview of the importance of machine learning in the physical sciences, highlighting its myriad applications and the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The author emphasizes the significance of understanding the evolution of technology and its potential to unify people in a warring state.
Сюжет книги «Машинное обучение для основ физических наук и прототипирование с Джулией» вращается вокруг необходимости междисциплинарного понимания и сотрудничества между информатикой и физикой для развития современных знаний и технологий. Книга посвящена преодолению разрыва между этими двумя областями, предоставляя введение в математические основы алгоритмов машинного обучения, которые физики могут понять и использовать. Автор использует комбинацию дискуссий, математического формализма и кодирования на языке программирования Julia, чтобы сделать предмет доступным как для компьютерщиков, так и для физиков. История начинается с обзора важности машинного обучения в физических науках, подчеркивая его несметное количество приложений и необходимость личной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Автор подчеркивает значимость понимания эволюции технологии и ее потенциала для объединения людей в воюющем государстве.
L'intrigue du livre « L'apprentissage automatique pour les bases des sciences physiques et le prototypage avec Julia » tourne autour de la nécessité d'une compréhension interdisciplinaire et de la collaboration entre l'informatique et la physique pour le développement des connaissances et des technologies modernes. livre est consacré à combler l'écart entre ces deux domaines en fournissant une introduction aux bases mathématiques des algorithmes d'apprentissage automatique que les physiciens peuvent comprendre et utiliser. L'auteur utilise une combinaison de discussions, de formalisme mathématique et de codage dans le langage de programmation Julia pour rendre le sujet accessible aux informaticiens et aux physiciens. L'histoire commence par un aperçu de l'importance de l'apprentissage automatique dans les sciences physiques, soulignant son nombre incalculable d'applications et la nécessité d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. L'auteur souligne l'importance de comprendre l'évolution de la technologie et son potentiel pour unir les gens dans un État en guerre.
La trama del libro «Aprendizaje automático para los fundamentos de las ciencias físicas y prototipado con Julia» gira en torno a la necesidad de un entendimiento interdisciplinario y la colaboración entre la informática y la física para el desarrollo del conocimiento y la tecnología actuales. libro trata de cerrar la brecha entre estas dos áreas, proporcionando una introducción a los fundamentos matemáticos de los algoritmos de aprendizaje automático que los físicos pueden entender y utilizar. autor utiliza una combinación de discusión, formalismo matemático y codificación en el lenguaje de programación Julia para poner el tema a disposición tanto de los informáticos como de los físicos. La historia comienza con una revisión de la importancia del aprendizaje automático en las ciencias físicas, destacando su número incontable de aplicaciones y la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. autor destaca la importancia de comprender la evolución de la tecnología y su potencial para unir a las personas en un Estado en guerra.
A história do livro «Aprendizagem de máquinas para ciências físicas e protótipo com Julia» gira em torno da necessidade de compreensão interdisciplinar e cooperação entre informática e física para o desenvolvimento de conhecimentos e tecnologias modernas. O livro trata da superação do fosso entre as duas áreas, fornecendo a introdução de algoritmos de aprendizagem de máquinas aos fundamentos matemáticos que os físicos podem compreender e usar. O autor usa uma combinação de debates, formalismo matemático e codificação na linguagem de programação Júlia para tornar a matéria acessível tanto aos informáticos quanto aos físicos. A história começa com uma revisão da importância do aprendizado de máquinas nas ciências físicas, enfatizando seu número incalculável de aplicações e a necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. O autor ressalta a importância de compreender a evolução da tecnologia e seu potencial para unir as pessoas num Estado em guerra.
La trama del libro «Apprendimento automatico per le scienze fisiche e prototipazione con Julia» ruota sulla necessità di una comprensione interdisciplinare e di una collaborazione tra informatica e fisica per sviluppare le conoscenze e le tecnologie moderne. Il libro è dedicato a colmare il divario tra queste due aree, fornendo un'introduzione alle basi matematiche degli algoritmi di apprendimento automatico che i fisici possono comprendere e utilizzare. L'autore utilizza una combinazione di discussioni, formalismo matematico e codifica nel linguaggio di programmazione Giulia per rendere accessibile sia agli informatici che ai fisici. La storia inizia con una panoramica dell'importanza dell'apprendimento automatico nelle scienze fisiche, sottolineando il numero incalcolabile di applicazioni e la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo potenziale per unire le persone in uno stato in guerra.
Die Handlung des Buches „Maschinelles rnen für die Grundlagen der physikalischen Wissenschaften und Prototyping mit Julia“ dreht sich um die Notwendigkeit eines interdisziplinären Verständnisses und der Zusammenarbeit zwischen Informatik und Physik, um modernes Wissen und Technologie zu entwickeln. Das Buch befasst sich mit der Überbrückung der Lücke zwischen diesen beiden Bereichen und bietet eine Einführung in die mathematischen Grundlagen von Algorithmen für maschinelles rnen, die Physiker verstehen und verwenden können. Der Autor nutzt eine Kombination aus Diskussionen, mathematischem Formalismus und Codierung in der Programmiersprache Julia, um das Thema sowohl Informatikern als auch Physikern zugänglich zu machen. Die Geschichte beginnt mit einem Überblick über die Bedeutung des maschinellen rnens in den physikalischen Wissenschaften und unterstreicht seine unzähligen Anwendungen und die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Der Autor betont die Bedeutung des Verständnisses der Entwicklung der Technologie und ihres Potenzials, Menschen in einem kriegführenden Staat zusammenzubringen.
Fabuła „Machine arning for Basic Physical Science and Prototyping with Julia” obraca się wokół potrzeby interdyscyplinarnego zrozumienia i współpracy między informatyką i fizyką w celu postępu nowoczesnej wiedzy i technologii. Książka poświęcona jest zlikwidowaniu luki między tymi dwoma dziedzinami, zapewniając wprowadzenie do matematycznych podstaw algorytmów uczenia maszynowego, które fizycy mogą zrozumieć i wykorzystać. Autor wykorzystuje połączenie dyskusji, formalizmu matematycznego i kodowania w języku programowania Julii, aby obiekt był dostępny zarówno dla informatyków, jak i fizyków. Historia zaczyna się od przeglądu znaczenia uczenia maszynowego w naukach fizycznych, podkreślając jego niezliczone zastosowania i potrzebę osobistego paradygmatu postrzegania procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia ewolucji technologii i jej potencjału dla zjednoczenia ludzi w stanie wojennym.
העלילה של Machine arning for Basic Physical Science and Protyping with Julia סובבת סביב הצורך בהבנה בין-תחומית ושיתוף פעולה בין מדעי המחשב ופיזיקה לקידום הידע והטכנולוגיה המודרניים. הספר מוקדש לגישור הפער בין שני התחומים, ומספק הקדמה ליסודות המתמטיים של אלגוריתמי למידת מכונה שהפיזיקאים יכולים להבין ולהשתמש בהם. המחבר משתמש בשילוב של דיון, פורמליזם מתמטי וקידוד בשפת התכנות ג 'וליה כדי להפוך את הנושא לנגיש גם למדעני מחשב וגם לפיזיקאים. הסיפור מתחיל בסקירה של החשיבות של למידת מכונה במדעי הפיזיקה, תוך הדגשת היישומים הרבים שלה והצורך בפרדיגמה אישית של תפיסה של התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת התפתחות הטכנולוגיה והפוטנציאל שלה לאחד אנשים במצב מלחמה.''
"Temel Fizik Bilimi için Makine Öğrenimi ve Julia ile Prototipleme'nin konusu, modern bilgi ve teknolojiyi ilerletmek için bilgisayar bilimi ve fizik arasındaki disiplinlerarası anlayış ve işbirliğine duyulan ihtiyaç etrafında dönüyor. Kitap, iki alan arasındaki boşluğu kapatmaya ve fizikçilerin anlayabileceği ve kullanabileceği makine öğrenme algoritmalarının matematiksel temellerine bir giriş yapmaya adanmıştır. Yazar, konuyu hem bilgisayar bilimcileri hem de fizikçiler için erişilebilir kılmak için Julia programlama dilinde tartışma, matematiksel biçimcilik ve kodlamanın bir kombinasyonunu kullanır. Hikaye, makine öğreniminin fiziksel bilimlerdeki önemine genel bir bakışla başlar, sayısız uygulamasını ve modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecinin kişisel bir algı paradigmasına olan ihtiyacını vurgular. Yazar, teknolojinin evrimini ve insanları savaşan bir durumda birleştirme potansiyelini anlamanın önemini vurgulamaktadır.
تدور حبكة «التعلم الآلي للعلوم الفيزيائية الأساسية والنماذج الأولية مع جوليا» حول الحاجة إلى فهم متعدد التخصصات والتعاون بين علوم الكمبيوتر والفيزياء للنهوض بالمعرفة والتكنولوجيا الحديثة. الكتاب مكرس لسد الفجوة بين المجالين، مما يوفر مقدمة للأسس الرياضية لخوارزميات التعلم الآلي التي يمكن للفيزيائيين فهمها واستخدامها. يستخدم المؤلف مزيجًا من المناقشة والشكلية الرياضية والترميز في لغة برمجة جوليا لجعل الموضوع في متناول علماء الكمبيوتر والفيزيائيين. تبدأ القصة بلمحة عامة عن أهمية التعلم الآلي في العلوم الفيزيائية، مع التأكيد على تطبيقاتها التي لا تعد ولا تحصى والحاجة إلى نموذج شخصي للإدراك للعملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يؤكد المؤلف على أهمية فهم تطور التكنولوجيا وإمكاناتها لتوحيد الناس في حالة حرب.
"줄리아와의 기본 물리 과학 및 프로토 타이핑을위한 기계 학습" 음모는 현대 지식과 기술을 발전시키기 위해 컴퓨터 과학과 물리학 간의 학제 간 이해와 협업의 필요성을 중심으로 진행됩니다. 이 책은 두 분야 사이의 격차를 해소하여 물리학 자들이 이해하고 사용할 수있는 기계 학습 알고리즘의 수학적 기초를 소개합니다. 저자는 Julia 프로그래밍 언어의 토론, 수학적 형식 및 코딩의 조합을 사용하여 컴퓨터 과학자와 물리학 자 모두가 주제에 액세스 할 수 있도록합니다. 이 이야기는 물리 과학에서 기계 학습의 중요성에 대한 개요로 시작하여 무수한 응용 프로그램과 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스에 대한 개인적인 인식 패러다임의 필요성을 강조합니다. 저자는 기술의 진화를 이해하는 것의 중요성과 전쟁 상태에서 사람들을 통일 할 수있는 잠재력을 강조합니다.
「ジュリアとの基礎物理学とプロトタイピングのための機械学習」のプロットは、現代の知識と技術を進めるために、計算機科学と物理学の間の学際的な理解と協力の必要性を中心に展開しています。この本は、物理学者が理解し、使用できる機械学習アルゴリズムの数学的基礎を紹介するために、2つの分野の間のギャップを埋めることに専念しています。著者は、コンピュータ科学者と物理学者の両方にアクセス可能にするために、ジュリアのプログラミング言語での議論、数学的形式主義、およびコーディングの組み合わせを使用しています。物語は、物理科学における機械学習の重要性の概要から始まり、その無数の応用と現代の知識を開発する技術プロセスの認識の個人的パラダイムの必要性を強調している。著者は、テクノロジーの進化を理解することの重要性と、戦争状態にある人々を結びつける可能性を強調しています。
「物理科學基礎的機器學習和與朱莉婭的原型設計」一書的情節圍繞著計算機科學與物理學之間跨學科理解和合作的需要,以發展現代知識和技術。該書致力於通過介紹物理學家可以理解和使用的機器學習算法的數學基礎來彌合這兩個領域之間的差距。作者結合討論,數學形式主義和編程語言Julia的編碼,使計算機科學家和物理學家都可以訪問該主題。故事首先回顧了機器學習在物理科學中的重要性,強調了其不可思議的應用數量以及對現代知識發展過程感知個人範式的需求。作者強調了了解技術演變及其在交戰國將人們聚集在一起的潛力的重要性。

You may also be interested in:

Machine Learning for the Physical Sciences Fundamentals and Prototyping with Julia
Machine Learning for the Physical Sciences Fundamentals and Prototyping with Julia
Regression and Machine Learning for Education Sciences Using R
Regression and Machine Learning for Education Sciences Using R
Machine Learning and Deep Learning in Computational Toxicology (Computational Methods in Engineering and the Sciences)
Machine Learning for Decision Sciences with Case Studies in Python
Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences
Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing Hardware Architectures
Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing Hardware Architectures
Physical Biometrics for Hardware Security of DSP and Machine Learning Coprocessors (Materials, Circuits and Devices)
Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing Use Cases and Emerging Challenges
Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing Use Cases and Emerging Challenges
Computational and Analytic Methods in Biological Sciences Bioinformatics with Machine Learning and Mathematical Modelling
Computational and Analytic Methods in Biological Sciences Bioinformatics with Machine Learning and Mathematical Modelling
Simple Machine Learning for Programmers Beginner|s Intro to Using Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence for Practical Applications
Machine Learning for Beginners A Complete and Phased Beginner’s Guide to Learning and Understanding Machine Learning and Artificial Intelligence Algoritms
Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing: Software Optimizations and Hardware Software Codesign
Python Machine Learning The Ultimate Guide for Beginners to Machine Learning with Python, Programming and Deep Learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Data Science
Machine Learning for Sustainable Manufacturing in Industry 4.0 (Mathematical Engineering, Manufacturing, and Management Sciences)
Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
Machine Learning for Beginners An Introductory Guide to Learn and Understand Artificial Intelligence, Neural Networks and Machine Learning
Machine Learning for Business The Ultimate Artificial Intelligence & Machine Learning for Managers, Team Leaders and Entrepreneurs
Building Machine Learning Systems Using Python Practice to Train Predictive Models and Analyze Machine Learning Results
Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS: Accelerate the development of machine learning applications following architectural best practices
Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML: Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands
Machine Learning for Data Streams with Practical Examples in MOA (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Machine Learning Master Machine Learning Fundamentals for Beginners, Business Leaders and Aspiring Data Scientists
Online Machine Learning: A Practical Guide with Examples in Python (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Machine Learning The Ultimate Guide to Understand AI Big Data Analytics and the Machine Learning’s Building Block Application in Modern Life
Machine Learning for Beginners Build and deploy Machine Learning systems using Python, 2nd Edition
Machine Learning A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn Mastering Machine Learning With Python
Machine Learning with Core ML 2 and Swift A beginner-friendly guide to integrating machine learning into your apps
Machine Learning: A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn: Mastering Machine Learning With Python
Machine Learning A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn Mastering Machine Learning With Python
Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Programming Machine Learning Machine Learning Basics Concepts + Artificial Intelligence + Python Programming + Python Machine Learning
Programming Machine Learning Machine Learning Basics Concepts + Artificial Intelligence + Python Programming + Python Machine Learning
Computer Programming This Book Includes Machine Learning for Beginners, Machine Learning with Python, Deep Learning with Python, Python for Data Analysis