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约翰·霍普菲尔德

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约翰·霍普菲尔德2024年诺贝尔物理学奖得主
John Hopfield
出生 (1933-07-15) 1933年7月15日（91歲）
 美国伊利诺伊州芝加哥
母校斯沃斯莫尔学院
康奈尔大学
知名于霍普菲尔德神经网络
电磁极化子
动力学校对（英语：Kinetic proofreading）
奖项奥利弗·巴克利奖（1969）
ICTP狄拉克奖章（2001）
哈罗德·彭德奖（英语：Harold Pender Award） (2002)
阿尔伯特·爱因斯坦世界科学奖（2005）
富兰克林研究所本杰明·富兰克林奖章（2019）
波茲曼獎（2022）
诺贝尔物理学奖（2024）
科学生涯
研究领域物理学
分子生物学
神经科学
机构贝尔实验室
普林斯顿大学
加州大学伯克利分校
加州理工学院
论文激子对晶体复介电常数贡献的量子力学理论（A Quantum-Mechanical Theory of the Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals）（1958）
博士導師艾伯特·奥弗豪瑟（英语：Albert Overhauser）
博士生戴维·J·C·麦凯
特里·谢诺夫斯基（英语：Terry Sejnowski）
伯特兰·霍尔珀林
史蒂文·吉尔文（英语：Steven Girvin）
埃里克·温弗里（英语：Erik Winfree）
李兆平（英语：Li Zhaoping）
何塞·奥努奇奇（英语：José Onuchic）[1]

约翰·约瑟夫·霍普菲尔德（英語：John Joseph Hopfield，1933年7月15日—[2]），美国科学家，1982年发明了联想神经网络，现在通常称为霍普菲尔德网络。2024年，霍普菲尔德与杰弗里·辛顿共同获得诺贝尔物理学奖。[3]

生平

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约翰·霍普菲尔德1933年出生于美国芝加哥[2]，父亲是物理学家约翰·J·霍普菲尔德（英语：John J. Hopfield (spectroscopist)）[4]。

1954年，霍普菲尔德获得斯沃斯莫爾學院文学士学位[2]，1958年获康奈尔大学凝聚态物理博士学位（导师为艾伯特·奥弗豪瑟（英语：Albert Overhauser））[2]。毕业后在贝尔实验室的理论小组工作了两年，研究血红蛋白结构[2][4]。之后在加州大學柏克萊分校物理系、普林斯顿大学物理系、加州理工學院化学与生物系担任研究员，又回到普林斯顿，担任分子生物学霍华德·A·普赖尔（Howard A. Prior）荣誉教授[5]。

1986年，他与其他人在加州理工创办计算和神经系统（英语：Computation and Neural Systems）博士项目[6]。

研究领域

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1958年，他撰写了关于激子在晶体中相互作用的研究论文，当中创造极化子一词来表示固体物理学中出现的准粒子[7][8]

1974年，他发明一种修复生物化学反应错误的机制，称之为动力学校对（英语：kinetic proofreading），以此解释DNA复制的准确性[9][10]。

1982年，他首次发表神经科学领域的论文，题为《具有新兴集体计算能力的神经网络和物理系统》（"Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities"），提出了一种可以用作内容可寻址内存、由可以“开”和“关”的二元神经元组成的类神经网络，这就是后来的霍普菲尔德神经网络[11][4]。最初的霍普菲尔德神经网络存在内存有限的问题，这一问题直到2016年才被霍普菲尔德与迪米特里·科洛托夫（Dimitry Krotov）解决[12][13]，两人推出的大内存神经网络被称为现代霍普菲尔德神经网络（英语：Modern Hopfield network）。

1985年至1986年，霍普菲尔德与大卫·W·坦克（英语：David W. Tank）共同开发了一个使用模拟模型、基于连续时间动力学解决离散优化问题的方法[14][15]。相关优化问题被编码在网络的交互参数（权重）中。模拟系统的有效温度逐渐降低，效果如同使用模拟退火进行全局优化（英语：Global optimization）[12]。

荣誉

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参考资料

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  1. ^ John Joseph Hopfield在數學譜系計畫的資料。
  2. ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 Hopfield, John J.. history.aip.org. [2024-10-08]. 
  3. ^ The Nobel Prize in Physics 2024. NobelPrize.org. [2024-10-08]. （原始内容存档于2024-10-08） （美国英语）. 
  4. ^ 4.0 4.1 4.2 Lindsay, Grace. Models of the Mind: How Physics, Engineering and Mathematics Have Shaped Our Understanding of the Brain. Bloomsbury Publishing. 2021-03-04 [2024-10-08]. ISBN 978-1-4729-6645-2. （原始内容存档于2024-10-08） （英语）. 
  5. ^ Office of Communications. Princeton's John Hopfield receives Nobel Prize in physics. Princeton University. 2024-10-08 [2024-10-08]. （原始内容存档于2024-10-08） （英语）. 
  6. ^ Caltech Celebrates 30 Years of its Computation and Neural Systems Option | Caltech Alumni. [2024-10-08]. （原始内容存档于2024-10-08） （美国英语）. 
  7. ^ Hopfield, J. J. Theory of the Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals. Physical Review. 1958-12-01, 112 (5): 1555–1567. Bibcode:1958PhRv..112.1555H. ISSN 0031-899X. doi:10.1103/PhysRev.112.1555 （英语）. 
  8. ^ Agranovich, Vladimir M. Excitations in Organic Solids. OUP Oxford. 2009-02-12 [2024-10-08]. ISBN 978-0-19-155291-5. （原始内容存档于2024-10-08） （英语）. 
  9. ^ Hopfield, J. J. Kinetic Proofreading: A New Mechanism for Reducing Errors in Biosynthetic Processes Requiring High Specificity. Proceedings of the National Academy of Sciences. 1974, 71 (10): 4135–4139. Bibcode:1974PNAS...71.4135H. ISSN 0027-8424. PMC 434344 可免费查阅. PMID 4530290. doi:10.1073/pnas.71.10.4135 可免费查阅 （英语）. 
  10. ^ Flyvbjerg, Henrik; Jülicher, Frank; Ormos, Pal; David, Francois. Physics of Bio-Molecules and Cells: Les Houches Session LXXV, 2-27 July 2001. Springer Science & Business Media. 2003-07-01 [2024-10-08]. ISBN 978-3-540-45701-5. （原始内容存档于2024-10-08） （英语）. 
  11. ^ Hopfield, J J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities.. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. April 1982, 79 (8): 2554–2558. Bibcode:1982PNAS...79.2554H. ISSN 0027-8424. PMC 346238 可免费查阅. PMID 6953413. doi:10.1073/pnas.79.8.2554 可免费查阅. 
  12. ^ 12.0 12.1 The Nobel Committee for Physics. Scientifc Background to the Nobel Prize in Physics 2024 (PDF). The Royal Swedish Academy of Sciences. 2024-10-08 [2024-10-08]. （原始内容存档 (PDF)于2024-10-08）. 
  13. ^ Krotov, Dmitry; Hopfield, John J. Dense Associative Memory for Pattern Recognition. Advances in Neural Information Processing Systems (Curran Associates, Inc.). 2016, 29 [2024-10-08]. arXiv:1606.01164 可免费查阅. （原始内容存档于2024-06-19）. 
  14. ^ Hopfield, J. J.; Tank, D. W. "Neural" computation of decisions in optimization problems. Biological Cybernetics. 1985-07-01, 52 (3): 141–152 [2024-10-08]. ISSN 1432-0770. PMID 4027280. doi:10.1007/BF00339943. （原始内容存档于2024-10-08） （英语）. 
  15. ^ Hopfield, John J.; Tank, David W. Computing with Neural Circuits: A Model. Science. 1986-08-08, 233 (4764): 625–633 [2024-10-08]. Bibcode:1986Sci...233..625H. ISSN 0036-8075. PMID 3755256. doi:10.1126/science.3755256. （原始内容存档于2024-04-14） （英语）. 
  16. ^ Honors and Award Winners. American Physical Society. [2024-10-08]. 
  17. ^ John J. Hopfield. www.nasonline.org. [2024-10-08]. （原始内容存档于2019-03-24）. 
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  21. ^ Dirac Medallist 2001 | ICTP. www.ictp.it. [2023-10-20]. （原始内容存档于2024-10-08）. 
  22. ^ Princeton Physicist Garners Dirac Medal. Physics Today. 2001-10-01, 54 (10): 85 [2024-10-08]. Bibcode:2001PhT....54S..85.. ISSN 0031-9228. doi:10.1063/1.1420565 可免费查阅. （原始内容存档于2024-10-08） （英语）. 
  23. ^ The Harold Pender Award Lecture. Penn Engineering. [2024-10-08]. （原始内容存档于2024-10-08）. 
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  25. ^ John Hopfield, Array of Contemporary Physicists. [2013-10-19]. （原始内容存档于2013-10-19）. 
  26. ^ Laureates Search. The Franklin Institute Awards. Franklin Institute. [2015-05-08]. （原始内容存档于2015-05-13）. 
  27. ^ STATPHYS28. statphys28.org. [2024-10-08]. （原始内容存档于2024-04-14）. 
  28. ^ The Nobel Prize in Physics 2024. Nobel Media AB. [2024-10-08]. （原始内容存档于2024-10-08）. 
  29. ^ Nobel Prize. Announcement of the 2024 Nobel Prize in Physics. 2024-09-11 [2024-10-08]. （原始内容存档于2024-10-08） –通过YouTube. 

外部链接

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