論文の概要: Learning About Learning: A Physics Path from Spin Glasses to Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07635v2
• Date: Wed, 14 Jan 2026 13:36:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 14:49:41.18126
• Title: Learning About Learning: A Physics Path from Spin Glasses to Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 学習について学ぶ:スピングラスから人工知能への物理パス
• Authors: Denis D. Caprioti, Matheus Haas, Constantino F. Vasconcelos, Mauricio Girardi-Schappo,
• Abstract要約: ホップフィールドモデルは、もともとスピングラス物理学にインスパイアされたもので、統計力学、ニューラルネットワーク、そして現代の人工知能の交差点で中心的な位置を占めている。 我々はホップフィールドモデルを、学部統計物理学、力学系、線形代数、計算方法からコアトピックを自然に統一する、教育学的にリッチなフレームワークとして提示する。 この研究は、学生が研究、産業、社会の中心となる計算ツールを理解し、適用し、批判的に関わるのを助けることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Hopfield model, originally inspired by spin-glass physics, occupies a central place at the intersection of statistical mechanics, neural networks, and modern artificial intelligence. Despite its conceptual simplicity and broad applicability -- from associative memory to near-optimal solutions of combinatorial optimization problems -- it is rarely integrated into standard undergraduate physics curricula. In this paper, we present the Hopfield model as a pedagogically rich framework that naturally unifies core topics from undergraduate statistical physics, dynamical systems, linear algebra, and computational methods. We provide a concise and illustrated theoretical introduction grounded in familiar physics concepts, analyze the model's energy function, dynamics, and pattern stability, and discuss practical aspects of simulation, including a freely available simulation code. To support instruction, we conclude with classroom-ready example problems designed to mirror research practice. By explicitly connecting fundamental physics to contemporary AI applications, this work aims to help prepare physics students to understand, apply, and critically engage with the computational tools increasingly central to research, industry, and society.
• Abstract（参考訳）: ホップフィールドモデルは、もともとスピングラス物理学にインスパイアされたもので、統計力学、ニューラルネットワーク、そして現代の人工知能の交差点で中心的な位置を占めている。 概念的単純さと幅広い適用性 - 連想記憶から組合せ最適化問題の最適解まで - にもかかわらず、標準の学部の物理学カリキュラムに統合されることは滅多にない。 本稿では、ホップフィールドモデルについて、学部統計物理学、力学系、線形代数、計算方法から自然にコアトピックを統一する、教育学的にリッチなフレームワークとして提示する。 我々は、よく知られた物理概念を基礎とした簡潔で説明可能な理論的な紹介を行い、モデルのエネルギー関数、ダイナミクス、パターン安定性を分析し、自由なシミュレーションコードを含むシミュレーションの実践的な側面について議論する。 授業支援のために,研究実践を反映した教室対応の事例課題をまとめる。 この研究は、基礎物理学を現代のAIアプリケーションに明示的に結びつけることで、物理学の学生が研究、産業、社会の中心となる計算ツールを理解し、適用し、批判的に関わるのを助けることを目的としている。

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