物理法則を”発見”できる機械学習モデルAI Feynman
この記事についてこの記事は、データから物理法則を「発見」できる”AI Feynman”[1]の解説記事です。この手法の概要以下のようになります。 物理法則をデータから見つけるという研究。ポイントは、次元削減や無次元量へ分解、並進対称性で変数を除去する等によって問題を簡単にすること。Neural Neworkでデータのパターンを学習させ、validationデータで並進対称性等の仮説検証を行う。 問題設定ある物理現象に従うデータから物理法則を導くという問題設定を考えます。 物理法則とは何かというと、万有引力の法則のように質量等のシンボルで表せる等式のことです。データの中にある変数を使って、目的変数をうまく表現できるシンボル形式の数式を見つけます。 万有引力の法則例えば、２つの物体間での万有引力を表す数式を”発見”することを考えてみます。このときに使えるデータとしては、目的変数である万有引力の
無料で物理演算による物質の相互反応を楽しめる箱庭ゲーム「The Powder Toy」で遊んでみた
重力や熱伝導を再現できる物理演算エンジンを搭載し、粉状の物質を組み合わせてさまざまな反応を楽しめる箱庭ゲームが「The Powder Toy」です。アイデア次第で複雑な機械を作ったりイラストを描いたりと、いろいろな楽しみ方ができるゲームを実際に遊んでみました。 The Powder Toy - Download https://powdertoy.co.uk/ まずはThe Powder Toyの公式サイトにアクセスして、ゲームをダウンロードするために「Download Powder Toy」をクリックします。 ダウンロードした圧縮ファイルをExplzhなどのファイル解凍ソフトで解凍して、「Powder.exe」をダブルクリックしてThe Powder Toyを起動します。 高解像度のモニターを使っている場合は、The Powder Toyを高解像度版に切り替えるように求められるので「Co
宙に浮いてる!?「テンセグリティ構造」の不思議な仕組み - ナゾロジー
一見、宙に浮いているように見えるこの構造物。 これはレゴブロックのカスタムモデル設計を手掛けている「JK Brickworks」が、「テンセグリティ」構造を利用してつくったものです。 実はこの不思議な構造は、世界中のあらゆるところに存在すると考えられており、その分野は自然界や人体にまで及びます。 テンセグリティの「無重力」の秘密は一体何なのでしょうか？
文学部生のための数学・物理学のブックリスト（Book List） - Kohei Morita
このリストは文系の人が数学や物理学を勉強するための本の案内です．あくまで，個人的に勉強になったものを並べているだけで，もちろん網羅的ではありません．やたらと並んでいることからわかるように，いろんな本を読んでは挫折して，凹んだりしていました．優秀ならこんなにいっぱい挙げなくていいのだろうと思います．ここから下は，挫折と失敗の個人的な記録です． 更新履歴2019/12/07 後悔と公開2019/12/17 物理学の項目に最低限必要だと思われる数学の内容を加筆・Susskindのことを忘れていたので，古典力学の項目を作りそこに加筆．2019/12/19 注意に加筆．あと，発表したWSのリンク足した．タイポの修正（随時なのでもう書かない）2020/7/12 「ヨビノリ」をお勧めに追加． 注意哲学の本がそうであるように，数学・物理学の本にも読み方はあります．読み方の違いは決して小さくないと思います．
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