岩波講座物理の世界 物理と情報〈2〉学習と情報の平均場理論, 樺島祥介, 岩波書店, 2002
https://www.amazon.co.jp/dp/4000111574/
参考文献
1
情報の統計力学 パリティ物理学コース―クローズアップ, -篠本滋, 丸善, 1992
https://www.amazon.co.jp/dp/4621037269/
2
伊庭幸人, 統計物理と統計学の境界領域の研究, 統計数理研究所共同研究レポート 101, 1997
https://www.ism.ac.jp/kyodo/report09.html
3
数理科学 1999年12月号 No.438
特集：「知識情報処理の統計力学的アプローチ」
http://www.saiensu.co.jp/?page=book_details&ISBN=4910054691290&YEAR=1999
4
スピングラス理論と情報統計力学 (新物理学選書) 西森秀稔. 岩波書店
スピングラス理論と情報統計力学 西森秀稔 参考文献
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/702c08becfcca98fa9d8
5
大学院情報理工学（２） 情報数理物理
著：堀口 剛 著：佐野 雅己
http://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000148202
6
H. Nishimori: Statistical Physics of Spin Glasses and Information Processing, Oxford University Press, 2001
7
M. Mezard, G. Parisi and M.A. Virasoro: Spin Glass Theory and Beyond, World Scientific, 1987
8
高山一, スピングラス, 丸善, 1991
9
物理学最前線 (8)
小口武彦, スピングラスとは何か, 共立出版, 1984
https://www.amazon.co.jp/dp/4320031903/
10
M.I. Jordan: Learning in Graphical Models, MIT Press, 1999
11
Manfred Opper , David Saad
Advanced Mean Field Methods: Theory and Practice (Neural Information Processing)
12
T.L.H. Watkin, A. Rau and M. Biel: Rev. Mod. Phys. 65. 499. 1993
13
学習の塔祈力学, 1998年情報論的学習理論ワークショップ予稿集, 123, 1998
14
樺島 祥介, 田中 利幸, 統計力学と情報処理, 電子情報通信学会誌, 83, No.8, 630, 2000
https://ci.nii.ac.jp/naid/110003230673/
15
N. Sourlas, Nature 339, 693, 1989
16
D.J.C. MacKay: IEEE Trans. On IT 45, 399, 1999
17
Y. Kabashima and D. Saad: Europhys. Lett. 44, 668, 1998
18
Y. Kabashima and D. Saad: Europhys. Lett. 45, 97, 1999
19
H. Nishimori and K.Y.M. Wong: Phys. E 60.132, 1999
20
村山立人, 物性研究: 72. No.6, 876, 1999
21
Y. Kabashima, T. Murayama and D. Saad: Phys. Rev. Lett. 84, 1355, 2000
22
Y. Kabashima, T. Murayama and D. Saad: Phys. Rev. Lett. 84, 2040, 2000
関連資料
統計力学と情報処理
— 自由エネルギーの生み出す新しい情報処理技術 — 東北大学 大学院情報科学研究科 田中 和之 1
https://www.smapip.is.tohoku.ac.jp/~kazu/tutorial-lecture-note/SummerSchool-200308/textbook/main.pdf
[1] 樺島祥介, “コトの物理 — 誤り訂正符号を例として —,” 日本物理学会誌, vol.58, no.4, pp.239-246, 2003.
[2] Y. Kabashima, T. Murayama and D. Saad, “Cryptographical Properties of Tsing Spin Systems,” Physical
Peview Letters, vol.84, no.9, pp.2030-2033, 2000.
[3] T. Murayama, “Statistical mechanics of data compression theorem,” Journal of Physics A: Mathematical and General, vol.35, no.8, pp.L95-L100, 2002.
[4] R. Chellappa and A. Jain (eds), Markov Random Fields: Theory and Applications, Academic Press, New York, 1993.
[5] S. Z. Li, Markov Random Field Modeling in Computer Vision, Springer-Verlag, Tokyo, 1995.
[6] K. Tanaka, “Statistical-mechanical approach to image processing,” Journal of Physics A: Mathematical and
General, vol.35, no.20, pp.R81-R150, 2002.
[7] 田中和之, “統計力学的手法をもとにした画像修復,” 日本物理学会誌, vol.54, no.1, pp.25-33, 1999.
[8] 田中和之, “量子力学的に拡張されたライン場をもつ結合ガウス・マルコフ確率場モデルを用いた画像修復,” 電子情 報通信学会論文誌 (D-II), vol.J84-D-II, no.4, pp.737-743, 2001
[9] 本村陽一, “ベイジアンネットソフトウェア,” 人工知能学会誌, vol.17, no.5, pp.559-565, 2002.
[10] 池田思朗, 田中利幸, M. Welling, NIPS*2002 post conference workshop on Propagation Algorithms on Graphs with Cycles: Theory and Applications (December 13th and 14th, 2002, Whistler, Canada), URL: http://prop.algo.eei.metro-u.ac.jp/.
[11] 田中利幸, “移動体通信技術とスピングラスとの意外な関係,” 日本物理学会誌, vol.56, no.9, pp. 660-666, 2001.
[12] T. Tanaka, “A statistical-mechanics approach to large-system analysis of CDMA multiuser detectors,” IEEE
Transactions on Information Theory, vol.48, no.11, pp.2888- 2910, 2002.
[13] 村山立人, 樺島祥介, “スピングラス理論と機械学習,” 人工知能学会誌, vol.16, no.5, pp.683-688, 2001
[14] 村田昇編, “特集/情報論的学習理論 —機械学習のさまざまな形—,” Computer Today (2003 年 3 月号), 2003.
[15] 三宮信夫, 喜多一, 玉置久, 岩本貴史, “遺伝的アルゴリズムと最適化,” 朝倉書店, 1998.
[16] T. Horiguchi, “Routing control of packet flow using neural network,” Physica A, vol.297, pp.521-531, 2001.
[17] O. Watanabe, “Simple sampling technique for discovery science,” IEICE Transactions on Information and Systems, vol.E83-D, no.1, pp.19-26, 2000.
[18] M. Opper and D. Saad (eds), “Advanced Mean Field Methods — Theory and Practice —,” MIT Press, 2001.
[19] 樺島祥介, “岩波講座 物理の世界/学習と情報の平均場理論,” 岩波書店, 2002.
[20] 特集/知識情報処理の統計力学的アプローチ, 数理科学, 1999 年 12 月号.
[21] 西森秀稔, “スピングラス理論と情報統計物理学,” 新物理学選書, 岩波書店, 1999.
[22] H. Nishimori, Statistical Physics of Spin Glasses and Information Processing: An Introduction, Oxford University Press, Oxford, 2001.
[23] J. Pearl: Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference, (Morgan Kauf- mann, 1988).
[24] J. Pearl, Causality, Cambridge. 2000.
[25] S. L. Lauritzen and D. J. Spiegelhalter, “Local computations with probabilities on graphical structures and
their application to expert systems,” J. Royal Statistics Society B, vol.50, no.2, pp.157-194, 1988.
[26] J. S. Yedidia, W. T. Freeman and Y. Weiss: “Generalized belief propagation,” Advances in Neural Infor- mation Processing Systems, vol.13, pp.689-695, 2001 (Cambridge, MA: MIT Press).
[27] H. J. Kappen and W. Wiegerinck: “Novel iteration schemes for the cluster variation method,” Advances in Neural Information Processing System, vol.14, pp.415-422, 2002 (Cambridge, MA: MIT Press).
[28] K. Tanaka, “Probabilistic Inference by means of Cluster Variation Method and Linear Response Theory,” IEICE Transactions on Information and Systems, vol.E86-D, no.7, pp.1228-1242, 2003.
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ver. 0.01 初稿 20190707
ver. 0.02 関連資料追記 20190709
ver. 0.03 標題追記 20190723
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