For computational neuroscience / statistical physics people in Fedi: I am actively looking for a tenure-track or a junior PI position.

My background is pure statistical physics and complex systems. I mostly do stochastic processes but I'm very familiar with disordered systems too. I'm more interested by the dynamical systems side of things... How structure shapes dynamics, how dynamics are related to computation and processing . I am quite good at writing simulation code.

I also have taught a lot of hours and cosupervised students with good results. If you know about any open position or grant and you're interested in my profile, feel free to contact me!

#getfedihired #compneuro #computationalneuroscience #academicchatter #statphys

#introduction #introductions

Trabajo en #Física en un Instituto de Investigación Público en #Chile , desarrollando herramientas teóricas y computacionales para la mecánica estadística #StatisticalPhysics #StatPhys

Cuando no estoy en eso, veo y leo #SciFi, #anime y #manga .

I work in #Physics in a State Research Institute in Chile, developing theoretical and computational tools for statistical mechanics.

When I'm not doing that, I watch and read SciFi, anime and manga.

We are a lab of young researchers in statistical physics of complex systems. Led by @manlius at the University of Padua

#ComplexNetworks #NetworkScience #StatPhys #NetworkMedicine #ComputationalEpidemiology #Infodemics #ComplexSystems

me when I find my integrals are better solved with graphs and combinatorics
"hope I didn't just reinvent Feynman diagrams or something stupid"
#math #physics #statphys #phd
been integrating this one partition function with constraints by hand for weeks, hasn't anymore written down a theorem for the pattern? if not I'm inventing it now #math #physics #statphys #phd

#statistics #bayes #mcmc #julialang #statphys

私は最も簡単な階層ベイズや統計物理でのIsing模型やPotts模型のMCMCをJulia言語でやってみたのですが、MCMCの周辺では重い計算が必要であり、実用面で「高速化」の必要性を非常に納得できました。「速いは正義」です。

Potts模型のJulia言語によるシミュレーションのコードはたとえば

http://nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki/fd45cae92c0cb6e972ab3ed313beb4e3

https://gist.github.com/genkuroki/a16313f5ec1ebddc171e00738cf1b38b

で公開されています。

わざと試行錯誤の様子を残してあります。クリーンなものだけを公開すると、気軽に汚いnotebookを公開するべきだという私の主義に反する。

#statphys

デートや飲み会の支払いでもボルツマン因子を持ち出すにはそれらの場合の熱浴が何であるかについても深い考察が必要だと思われます。 😁

#statphys

個人的な意見では、統計力学における熱浴の概念の一般化を考えることは数学的にとても大事。

ペレルマンさんによるポアンカレ予想の解決でもその部分が本質的だと、とある解析学者は言っていました。

しかし、統計力学を知っていても、ペレルマンさんの意味での熱浴やエントロピーの概念はよくわかりません。

誰か統計力学とつなげる形で解説して下さい。

#statphys

物理では等確率の原理を物理的に仮定してしまっているので、カノニカル分布が$$
p_i(\beta) = \frac{e^{-\beta E_i}}{Z(\beta)}, \\
Z(\beta)=\sum_i e^{-\beta E_i}
$$の形になるのですが、もっと一般の場合には、任意の確率分布 $q_i$ (全部非負で総和が1)が与えられていて、$$
p_i(\beta) = \frac{e^{-\beta E_i}q_i}{Z(\beta)}, \\
Z(\beta)=\sum_i e^{-\beta E_i}q_i
$$がカノニカル分布の形になります。

この形でのカノニカル分布の一般的な導出は次のリンク先のノートの第7節にあります。田崎さんの統計力学の教科書の議論と本質的に同じです。

https://genkuroki.github.io/documents/20160616KullbackLeibler.pdf

#calculus #statphys #statistics

統計学でも、尤度函数を直接扱うのではなく、対数尤度函数の形で扱う方が数値計算に適していることはたぶん常識だと思う。

統計用の数値計算のための函数として logsumexp はたぶん有名だと思う。

対数を取ってあるものをもとの量に戻して和を取ってからまた対数を取った量に戻す。

工夫して計算しないとオーバーフローしてしまってうまく計算できないことが多いので、工夫が施された函数が用意されているわけです。

対数を取る操作はものすごく役に立っています。