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 eine prominente Persönlichkeit im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Er ist Informatiker und Forscher, und ist bekannt für seine Beiträge zur Entwicklung von probabilistischen maschinellen Lernalgorithmen und deren Anwendungen. Bishop erhielt seinen Undergraduate-Abschluss in Physik von St. Catherine's College, Oxford, im Jahr 1980, und ging dann zu seinem Ph.D. in der theoretischen Physik an der Universität von Edinburgh im Jahr 1983. Nach dem Abschluss seines Doktorats, arbeitete er als Postdoktorand am Internationalen Zentrum für Theoretische Physik in Triest, Italien, und dann als Forschungswissenschaftler am Culham Laboratory, einem britischen Forschungslabor. 1986, Bischof an der Abteilung für Informatik an der Universität von Edinburgh, wo er arbeitete als Dozent und dann als Senior Dozent. 1997 wurde er als Professor der Abteilung für Informatik und Angewandte Mathematik an der Universität von Edinburgh, und er blieb dort bis 2004. Im Jahr 2004 Bischof trat Microsoft Research in Cambridge, Großbritannien, und später als Leiter der Machine Learning und Perception dort.
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