Textbook
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「強化学習」，森村哲郎，機械学習プロフェッショナルシリーズ，講談社，2019.
https://www.amazon.co.jp/強化学習-機械学習プロフェッショナルシリーズ-森村-哲郎/dp/4065155916
コメント：強化学習を数学の言葉で論理的にしっかり学べる教科書。強化学習に関する事前知識は全く必要ありません。確率・確率過程の基礎知識があると良いですが、必須ではありません。
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“Random differential equations in science and engineering,” T.T. Soong, Academic Press, 1973.
https://www.amazon.co.jp/Random-differential-equations-science-engineering/dp/0124110959
コメント：古い教科書ですが、確率空間、確率、確率過程の基礎を学んだ後に、確率微分方程式（Ito Calculus）とその解の性質をしっかり学ぶことができます。非数学者ではあるけれども、非数学者なりに、確率微分方程式の基盤を手に入れたい方にオススメします。
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“Nonlinear Oscillations, Dynamical Systems, and Bifurcations of Vector Fields,” John Guckenheimer and Philip Holmes, Springer-Verlag Berlin and Heidelberg, 1983.
コメント：これも古いですが、非線形力学系の分岐現象を学びたい方にはバイブルかつ最良の教科書です。
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“Introduction to Applied Nonlinear Dynamical Systems and Chaos,” Stephen Wiggins, Springer New York, NY, 2003.
コメント：いきなりGuckenheimerを読むのがしんどい場合は、このWigginsがオススメです。日本語版もあります。
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「Hirsch・Smale・Devaney 力学系入門 原著第3版」Morris W.Hirsch 著・ Stephen Smale 著・ Robert L.Devaney 著・ 桐木 紳 訳・ 三波 篤郎 訳・ 谷川 清隆 訳・ 辻井 正人 訳，共立出版，2017.
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“Medical Neurobiology,” Peggy Mason, Oxford University Press; 2nd edition, 2017.
https://www.amazon.co.jp/-/en/Peggy-Ph-D-Mason/dp/019023749X
コメント：イチから、しっかり、早急に、しかも楽しく神経科学、神経生理学を勉強して、計算論的神経科学研究の生物学的基盤を自分の中に構築したい方にオススメします。対応するYouTube動画（下記リンク）も秀逸で、教科書を読むのを協力にサポートしてくれます。
https://www.youtube.com/watch?v=mb0cQFJdQ5Y&list=PLAXSVuGaw0Kz_FW4VzH9eKJiNE26_J0HV
Journal Club
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Tschantz, A., Barca, L., Maisto, D., Buckley, C.L., Seth, A.K. and Pezzulo, G. (2022) Simulating homeostatic, allostatic and goal-directed forms of interoceptive control using active inference, Biological Psychology, Vol. 169, 108266.
https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2022.108266.
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Rabinovich, M.I., Simmons, A.N. and Varona, P. (2015) Dynamical bridge between brain and mind. Trends in Cognitive Sciences, Vol. 19 (8), pp. 453-461.
https://doi.org/10.1016/j.tics.2015.06.005.
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Suzuki, Y., Nakamura, A., Milosevic, M., Nomura, K., Tanahashi, T., Endo, T., Sakoda, S., Morasso, P. and Nomura, T. (2020) Postural instability via a loss of intermittent control in elderly and patients with Parkinson’s disease: A model-based and data-driven approach. Chaos, Vol. 30 (11), art. 113140.
https://doi.org/10.1063/5.0022319
