変分計算は、関数と機能の小さな変化であるバリエーションを使用して、関数の最大値と最小値を見つける数学的分析の分野です：関数のセットから実数までのマッピング。物理学、メカニック、ジオメトリ、最適化の問題にアプリケーションがあります。

変分計算をカバーするいくつかの優れた教科書は次のとおりです。

Jean-Pierre BourguignonとHervéLeDretによる変分計算。これは、幾何学的アプローチと多くのエクササイズを備えた被験者への包括的な紹介を提供します。
I. M. GelfandとS. V. Fominによるバリエーションの微積分は、基本理論と変分計算のいくつかの応用をカバーする古典的なテキストです。
Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、およびAaron Courvilleによるディープラーニング。これは、機械学習およびディープラーニングモデルのツールとして変分計算を導入しています。
クリストファーM.ビショップによるパターン認識と機械学習。これは、ベイジアン推論やグラフィカルモデルなどの機械学習の問題にも変分計算を使用しています。
これがあなたが変分計算についてもっと学ぶのに役立つことを願っています。
Variational calculus is a field of mathematical analysis that uses variations, which are small changes in functions and functionals, to find maxima and minima of functionals: mappings from a set of functions to the real numbers. It has applications in physics, mechanics, geometry, and optimization problems.

Some good textbooks that cover variational calculus include:

Variational Calculus by Jean-Pierre Bourguignon and Hervé Le Dret, which provides a comprehensive introduction to the subject with a geometric approach and many exercises.
Calculus of Variations by I. M. Gelfand and S. V. Fomin, which is a classic text that covers the basic theory and some applications of variational calculus.
Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, which introduces variational calculus as a tool for machine learning and deep learning models.
Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher M. Bishop, which also uses variational calculus for machine learning problems such as Bayesian inference and graphical models.
I hope this helps you learn more about variational calculus.