相变的机器学习:从逾渗到有向逾渗
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本书探讨物质相变现象,特别是逾渗和有向逾渗模型,利用机器学习方法研究这些相变现象并揭示其中的规律。逾渗理论描述流体在随机介质中的流动,而有向逾渗模型进一步研究方向性传播过程,如传染病传播和化学反应。通过机器学习,读者将了解这些模型在平衡和非平衡相变中的应用,探索新方法在统计物理中的重要性和潜力。
申建民,保山学院讲师,在华中师范大学获得物理学博士学位,主要研究领域为复杂系统与机器学习,尤其关注机器学习算法在平衡和非平衡相变中的应用。