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 britischer Informatiker und Forscher im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI). Er ist derzeit ein technischer Fellow bei Microsoft und ist an die Machine Learning and Perception Group an der Microsoft Research in Cambridge, Großbritannien angeschlossen. Dr. Bishop promovierte 1984 in theoretischer Physik an der University of Edinburgh. Er arbeitete als Postdoktorand in Informatik an der Carnegie Mellon University und trat später in die Fakultät der Fakultät für Informatik an der University of Edinburgh ein. Während seiner akademischen Laufbahn hatte Dr. Bishop mehrere angesehene Positionen inne, darunter Professor für Informatik und Direktor des Microsoft Research Labs an der University of Cambridge. Neben "Pattern Recognition and Machine Learning", die weithin als eines der Standardlehrbücher auf dem Gebiet angesehen wird, hat Dr. Bishop auch mehrere andere Bücher über maschinelles Lernen und Informatik verfasst. Dazu gehören "Neural Networks for Pattern Recognition", die ein klassisches Lehrbuch über neuronale Netzwerke sind, und "Machine Learning and Pattern Recognition", die eine Einführung in das Feld bietet. Dr. Bishop hat auch zahlreiche andere Bücher über maschinelles Lernen und Computerwissenschaften veröffentlicht.
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