橋本幸士の作品一覧
「橋本幸士」の「博士が愛した論文 研究者19人が語る“偏愛論文”アンソロジー」「超ひも理論をパパに習ってみた 天才物理学者･浪速阪教授の70分講義」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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4.7この論文が、わたしを変えた、世界を変えた。 論文のすごさ、面白さを、日本を代表する研究者が熱量高く語る。 宇宙、人体、植物、恐竜、土、火山などなど──さまざまなジャンルの最前線で活躍する19名の研究者たちが「偏愛する」論文について、思い入れたっぷりに語り尽くす科学アンソロジー。 現在の学説の基礎を作った論文、学生時代に出会った宝物のような論文、専門家以外にもその楽しさをぜひ伝えたい論文、ニッチだけれどもこだわりのポイントがすごい論文、論文が持つ功罪を噛みしめた論文など、語られる論文を通して科学という営みの本質が見えてくる。 とっつきにくく見える科学論文は、実はこんなにも面白い！ それぞれの論文のすごいポイント、どう読んで何を得たかなど、一流の科学者たちが教えてくれる。論文を書く人も、読む人も、論文を読んだことがない人も、科学を愛するすべての人に。 「もう話したいことが止まらぬ」 「まさに、人間の欲求に応えている仕事と言える」 「この論文よりすごい論文を読んだこともない」 「地味な論文は、しかし挑戦的だった」 「あーこれたぶんアカンやつや」 「ゴリゴリの力業に圧倒された」 「ヒトの常識的思考パターンを凌駕できる科学者が存在する」 ――本文より -
3.7 -
3.7物理学者は研究だけでなく、日常生活でも独自の視点でものごとを考える。著者の「物理学的思考法」の矛先は、日々の身近な問題へと向けられた。通勤やスーパーマーケットでの最適ルート。ギョーザの適切な作り方、エスカレーターの安全性、調理可能な料理の数…。超ひも理論、素粒子論という物理学の最先端を研究する著者は、何を考えて学者になったのか？ レゴを愛し、迷路づくりに勤しむ少年時代。数学の才能の無さに絶望し、物理学の面白さに開眼した大学時代。思考に集中すると他のことが目に入らず、奇人扱いされる研究者人生…。超ひも理論、素粒子論という物理学の最先端を研究する学者の発想は、日常をまさに異次元のものにしてしまう。面白く読み進めながら物理学の本質に迫る、スーパー科学エッセイ。 -
値引きあり4.0※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人工知能技術の中枢をなす深層学習と物理学との繋がりを俯瞰する。物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。《目次》第1章 はじめに：機械学習と物理学【第I部 物理から見るディープラーニングの原理】第2章 機械学習の一般論第3章 ニューラルネットワークの基礎第4章 発展的なニューラルネットワーク第5章 サンプリングの必要性と原理第6章 教師なし深層学習【第II部 物理学への応用と展開】第7章 物理学における逆問題第8章 相転移をディープラーニングで見いだせるか第9章 力学系とニューラルネットワーク第10章 スピングラスとニューラルネットワーク第11章 量子多体系、テンソルネットワークとニューラルネットワーク第12章 超弦理論への応用第13章 おわりに -
値引きあり3.7
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
今までありそうで(あったかもしれないが)見つけられていなかったテーマ。いろんな分野の先頭を走る研究者が各々愛する論文を語るという、極めて興味深く面白かった本。各々の研究テーマが違うのはもちろん、各々の研究者の感性や語り口がそれぞれ全く違っていたのも面白かった。一般向けに少し噛み砕いてくれている人もいれば、専門用語もりもりで愛が溢れている人もいた。どちらも素晴らしいと思う。いわゆるオタク文化にも通ずるところがあると感じた。専門家から見た「私見を含んだ」サイエンス的エッセイは非常に面白かった。
大学時代を振り返ると、論文を読むのは嫌いではなかったし、面白かったがやはりどこかタスクの一つになっていて -
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Posted by ブクログ
理論物理学者の著者のエッセイ集です。
高校物理をこれから学ぶ人にも、高校物理を一通り学んだ人にも、ニヤリとするページがたくさんあるのではないかなと思いました。
科学者ってこんな人だよ、と、いろいろな著者の習慣や考え方がちりばめられているのですが、その多くを「あ、これ、自分もやったことある！」というもので（レゴとか、ノート迷路とか、エレベータへの詰込みとか、床のタイルとか数えきれないくらい）、そうか、自分は理系の人間として生きてきましたが、ここまでの生き方は間違っていなかったんだ！ と妙な自己肯定感を得ました笑
そして、物理学の研究と日常的な発見の類似性や相似性を考える場面はとても興味深く
