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近年，データ科学が実験科学，理論科学，計算（シミュレーション）科学に続く第4の科学と言われるようになってきた．物理の分野においても，様々な文脈で機械学習の応用が進んでいる．本書では，量子多体系の解析，という観点に絞って，その基礎的内容から最新の研究の進展までを紹介する．

【主要目次】〈物理｜機械学習〉／量子多体系・量子多体波動関数／人工ニューラルネットワーク／人工ニューラルネットワークを用いた量子状態表現／人工ニューラルネットワークを用いた変分法／量子状態トモグラフィー／基底状態計算に関する進展／発展的課題：励起状態・ダイナミクス・開放量子系・有限温度／これからに向けて

〈物理｜機械学習〉／量子多体系・量子多体波動関数／人工ニューラルネットワーク／人工ニューラルネットワークを用いた量子状態表現／人工ニューラルネットワークを用いた変分法／量子状態トモグラフィー／基底状態計算に関する進展／発展的課題：励起状態・ダイナミクス・開放量子系・有限温度／これからに向けて

著：野村 悠祐
野村 悠祐：東北大学教授　博士（工学）

著：吉岡 信行
吉岡 信行：東京大学助教　博士（理学）