머신러닝 딥러닝 방면으로 공부하면 필요한 수학이 통계역학이나 해석학 좀 공부해놓은 사람한테 어느정도 맞는 게 있음. 그 알고리즘 설계같은 거를 물리에서 아이디어 따 와서 만든 게 되게 많아서.
반대로 요즘에는 수치해석적으로 기존에 수행하던 물리 방정식이나 최적화같은 거를 인공신경망같은 고오급 기술 써서 계산해내기도 하고 물리를 잘해도 기계학습 쪽 공부에 도움이 되듯이 기계학습을 잘해도 물리에 도움이 되는 방면으로 좋은데..
솔직히 후자는 내가 밀고 있는 트렌드지만 국내에서는 거의 안 하는 것 같음 미국이라던가 해외에서는 이거도 꽤 잘하더라.
뭐 양자하고 연결되는 쪽 방면도 있다는 것 같은데 내가 자비스까진 아니어서 거긴 잘 몰루.... 그쪽 사람이 댓달아주겟지
비단 이런 인공지능 쪽 방면 아니더라도 상기한 바와 같이 수치해석적 방법으로 근삿값 구하는 좀 공학적?인 계산은 컴퓨터과학 이해도에 따라서 알고리즘이 수십 수백 배 빨라질 수 있는 거라 해석학 공부하고 노가다성 물리 푸는 분들도 컴퓨터 쪽 이해도가 자연스럽게 되게 높아지시긴 하더라