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物理学与深度学习:2024年诺贝尔物理学奖介绍.pdf

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2024年诺贝尔物理学奖专题

物理学与深度学习:2024年诺贝尔2024-12-23收到

†email:yongxu@

物理学奖介绍*DOI:10.7693/w

CSTR:32040.14.w

唐泽宸段文晖徐勇†

(清华大学物理系北京100084)

Physicsanddeeplearning:anintroduction

tothe2024NobelPrizeinPhysics

TANGZe-ChenDUANWen-HuiXUYong†

(DepartmentofPhysics,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)

摘要2024年诺贝尔物理学奖授予神经网络相关的研究工作,充分肯定了

以人工神经网络为代表的深度学习方法在多学科交叉前沿中的变革性影响。物理学

家约翰·霍普菲尔德与“AI教父”杰弗里·辛顿因其在人工神经网络发展史上的杰出

贡献荣膺此奖,引发了学术界的广泛关注与深入讨论。文章将从物理学研究者的视

角,解读两位诺奖得主的代表性研究成果,探讨物理学与深度学习的紧密联系,分

析物理学在推动深度学习发展中的启示性作用。并以深度学习与第一性原理计算方

法的结合为例,展望深度学习对物理学未来发展的深远影响。

关键词诺贝尔物理学奖,神经网络,深度学习,统计物理,第一性原理计算,

人工智能驱动的材料发现

AbstractThe2024NobelPrizeinPhysicswasawardedforpioneeringresearchon

neuralnetworks,recognizingthetransformativeimpactofdeeplearningacross

interdisciplinaryfields.PhysicistJohnHopfieldand“GodfatherofAI”GeoffreyHinton

werehonoredfortheiroutstandingcontributionstothedevelopmentofartificialneural

networks.Thisarticle,writtenfromtheperspectiveofphysicsresearchers,willhighlightthe

representativeresearchachievementsofthelaureates,andexplorethedeepconnection

betweenphysicsanddeeplearning.Theessentialroleofphysicsinadvancingdeeplearning

willbeexamined,andtheprofoundimpactofdeeplearningonthefuturedevelopmentof

physicswillbeenvisioned,usingitsintegrationwithfirst-principlescalculationsasa

concreteexample.

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1.2014年9月在《物理通报》发表《对一道中学生物理竞赛试题答案的商榷》。 2.2014年在《物理通报》发表《双星运行轨道的研究》。 3、2014年12月在《石家庄职业技术学院学报》上发表《斜面上下滑滑块机械能守恒问题新解》。/4.2020年6月在《百科论坛》(教育科研)第6期第5卷发表《声波方程满足伽利略变换下的形式不变性》。 5.2020年8月在《中国科技纵横》(第332期)发表《正确理解弹性势能的概念》。 6.2020年8月在《论证与研究》发表《匀速圆周运动中的机械能守恒问题》。

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