동역학: 머신러닝의 기초를 쌓은 물리학 개념들

ML 입문자를 위해 ML 연구자의 눈으로 따라가는 고전역학과 통계역학

1. 머리말
2. 1장 — 미시상태와 거시상태
3. 2장 — 엔트로피
4. 3장 — 온도
5. 4장 — 라그랑지안과 최소 작용 원리
6. 5장 — 르장드르 변환
7. 6장 — 해밀토니안과 위상공간
8. 7장 — 볼츠만 분포
9. 8장 — 마르코프 체인과 에르고드성
10. 9장 — 분배함수와 자유에너지
11. 10장 — 요동과 응답
12. 11장 — 최대 엔트로피 원리
13. 12장 — 이징 모델과 상전이
14. 13장 — 평균장 근사
15. 14장 — 열 방정식과 확산
16. 15장 — 브라운 운동, 랑주뱅, 포커–플랑크
17. 16장 — 비평형 통계역학과 야르진스키 등식
18. 17장 — 스핀 글래스와 레플리카 방법