写给物理学家的生成模型

本文从物理学的视角深入探讨了生成模型与统计物理之间的内在联系，并展示了生成模型在科学研究中的应用潜力。文章首先介绍了生成模型的基本概念，包括扩散模型、自回归模型、流模型和变分自编码器等，这些模型通过学习数据样本背后的概率分布，能够生成新的样本。随后，文章详细阐述了生成模型与统计物理的联系，特别是通过变分自由能的概念，展示了生成模型在解决统计物理和量子多体问题中的独特优势。此外，文章还讨论了生成模型在原子尺度物质结构生成与设计中的应用，以及物理学原理如何推动生成模型的发展和创新。通过这些分析，文章强调了生成模型在科学研究中的重要性和广泛应用前景，为理解和利用生成模型提供了深入的物理学视角。