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AI for Physics 全景图
作者：未知作者 · 语言：zh-CN
过去两三年，随手翻一翻物理领域的新闻，会看到两个很不一样的AI世界。
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目录
AI for Physics 全景图
一、已有的地图，和这张地图的画法
1.1 七份现成的综述，各按什么切
1.2 从物理学家的工作方式重新组织
1.3 三个标签
二、物理学家实际是怎么做研究的
2.1 关键的方程从哪里来
2.2 路线A：解析求解
2.3 路线B：数值模拟
2.4 路线C：定性分析
2.5 路线D：有效理论构造
2.6 路线E：实验、观测与推断
三、五条路线各自卡在哪里
3.1 两个层次，两种近似
3.2 路线A（解析求解）卡在哪里
3.3 路线B（数值模拟）卡在哪里
3.4 路线C（定性分析）卡在哪里
3.5 路线D（有效理论）卡在哪里
3.6 路线E（实验与推断）卡在哪里
3.7 算不动，还是猜不出
四、AI落在哪里
4.1 路线A（解析求解）：AI能不能多写出几个公式
4.2 路线B（数值模拟）之一：机器学习解偏微分方程
4.3 路线B（数值模拟）之二：把高维对象交给网络
4.4 路线C（定性分析）：目前主要是验证
4.5 路线D（有效理论）：AI帮不上忙
4.6 路线E（实验与推断）：已经进了生产流程的一格
4.7 这一章的总结
五、上面的路线总图装不下的东西
5.1 横跨多条路线：物理基础模型
5.2 不附着于任何路线：科研劳动
5.3 绕开根部：端到端
5.4 为什么装不下
六、这个领域的形状
6.1 三个问题
6.2 成绩有多可靠
6.3 哪些格子会先被填满
七、小结
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本文参考文献
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