Kannst du im Großen und Ganzen Variationsrechnungen erklären und einige gute Lehrbücher nennen?
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Variational Calculus ist ein Bereich der mathematischen Analyse, die Variationen verwendet, die kleine Änderungen in Funktionen und Funktionen sind, um Maxima und Minima von Funktionen zu finden: Mappings von einer Reihe von Funktionen zu den realen Zahlen. Es hat Anwendungen in der Physik, Mechanik, Geometrie und Optimierung Probleme. Einige gute Lehrbücher, die Variationsrechnung umfassen: Variational Calculus von Jean-Pierre Bourguignon und Hervé Le Dret, die eine umfassende Einführung in das Thema mit einem geometrischen Ansatz und viele Übungen. Calculus von Variationen von I. M. Gelfand und S. V. Fomin, das ist ein klassischer Text, der die Grundtheorie und einige Anwendungen der Variationsrechnung umfasst. Deep Learning von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, und Aaron Courville, die Variational Calculus als Werkzeug für maschinelles Lernen und tiefe Lernmodelle eingeführt. Mustererkennung und maschinelles Lernen von Christopher M. Bishop, die auch Variationsrechnung für maschinelles Lernen Probleme wie Bayesische Inferenz und grafische Modelle verwendet. Ich hoffe, dass Sie mehr über Variational Calculus lernen.
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Können Sie bitte mehr Hintergrundinformationen zu Christopher M. Bishop – dem Autor von Pattern Recognition and Machine Learning? Welche anderen Bücher hat er geschrieben, und was ist sein akademischer Hintergrund?
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Christopher M. Bishop ist ein renommierter Informatiker und Maschinenbauer. Er ist am besten bekannt für sein Lehrbuch "Pattern Recognition and Machine Learning", das weit verbreitet als Referenz in diesem Bereich verwendet wird. Bishop wurde 1959 in Großbritannien geboren und erhielt seinen Bachelor-Abschluss in Physik von der University of Oxford im Jahr 1980. Er promovierte dann in Theoretischer Physik an der University of Edinburgh im Jahr 1983. Nach Abschluss seiner Promotion begann Bishop als Forschungswissenschaftler am Culham Laboratory in Großbritannien zu arbeiten, wo er arbeitete an der Entwicklung von Algorithmen für Fusionsenergieforschung. Im Jahr 1986, er veröffentlichte zahlreiche Forschungspapiere und Mitgründer der Machine Learning and Perception Group. Zusätzlich zu "Pattern Recognition and Machine Learning", Bishop hat mehrere andere Bücher, darunter "Neural Networks for Pattern", "Bayesian Inference" und "Royal Technology Award" der Royal Society und "Royal Methods of Science" und "Fellow" ausgezeichnet.
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