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添加563字节 、 2020年8月28日 (五) 15:14
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[[File:Last1.png|400px|thumb|right|[https://swarma.org/?p=13364 用神经学习模型计算海量实际网络中的节点中心性度量 | 论文速递1篇|集智俱乐部]]]
 
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====[https://campus.swarma.org/course/1388 Statistical Mechanics of Climate:From Smooth Response to Critical Transitions]====
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本课程主题为气候的统计力学,Lucarini 教授从热力学角度介绍气候动力学,然后集中讨论气候系统对扰动的平稳响应机制,并且介绍了如何将 Ruelle 响应理论有效地应用于气候预测中。最后,总结接近临界相变时系统的反应以及多种竞争性气候状态的性质。
    
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该篇博客为社会网络分析的笔记内容,有作者自己的思考,可从不同角度给予灵感。
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====[http://blog.sina.com.cn/s/blog_72ef7bea0102v748.html 进展:变分自回归神经网络求解统计力学问题]====
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如何准确地计算多粒子系统的自由能、热力学量以及给出系统的无偏采样,是统计物理的核心问题之一。近年来,理论物理研究所张潘研究员的课题组致力于探索统计物理与机器学习的交叉领域,并在近期取得重要进展。
    
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