《数据同化与机器学习的统计物理（The Statistical Physics of Data Assimilation and Machine Learning ）》
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日期：2023-01-26
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作品总结
《数据同化与机器学习的统计物理（The Statistical Physics of Data Assimilation and Machine Learning ）》
数据同化是一种非常重要的数学技术，与地球物理学、数据科学和神经科学等多个领域相关。这本现代书籍提供了对该领域的权威处理，因为它涉及多个科学学科，特别强调了机器学习的最新发展及其在优化数据同化中的作用。书中发展了统计物理学的基本理论，如路径积分和蒙特卡罗方法，作为数据同化的基础，然后作者探讨了当前多学科研究的例子，例如浅水系统的建模、海洋动力学和鸟类大脑中的神经元动力学。本书以通俗易懂、统一的方式介绍了数据同化和机器学习理论，适合没有统计物理专业经验的理工科本科生和研究生。
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