Entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de Ising diluidos

Para la elaboración del Trabajo de Diploma hemos estudiado, a través de la clasificación por redes neuronales, las transiciones de fase del modelo de Ising ferromagnético en redes de espines cuadradas y honeycombs diluidas. El clasificador creado consta de una red neuronal densa de composición simp...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: García Pavioni, Gabriel Lautaro
Otros Autores: Arlego, Marcelo José Fabián
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Ciencias Exactas
Modelo de ising
Redes neuronales
Inteligencia artificial
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/158737
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-158737
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1587372023-10-12T04:06:40Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/158737 Entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de Ising diluidos García Pavioni, Gabriel Lautaro 2023-05-31 2023 2023-10-11T12:40:51Z Arlego, Marcelo José Fabián Lamas, Carlos Alberto es Ciencias Exactas Modelo de ising Redes neuronales Inteligencia artificial Para la elaboración del Trabajo de Diploma hemos estudiado, a través de la clasificación por redes neuronales, las transiciones de fase del modelo de Ising ferromagnético en redes de espines cuadradas y honeycombs diluidas. El clasificador creado consta de una red neuronal densa de composición simple, o como las llamaremos en este trabajo, minimalistas. Esta red neuronal minimalista a diferencia de los casos usuales, fue entrenada con datos sintéticos e ideales. Por sintéticos e ideales nos referimos a que las redes de espines de entrenamiento fueron creadas en el lenguaje de programación python, y que contienen en su totalidad la misma configuración u orden magnético. Una vez creada y entrenada la red neuronal, se hicieron simulaciones Monte Carlo para extraer configuraciones de redes de espines a distintos valores de temperatura, y alimentar con estos a la red neuronal. Las simulaciones Monte Carlo realizadas fueron para dos recles de espines distintas, una red cuadrada, y una red honeycomb. En principio se alimentó a la red neuronal con la red cuadrada y la red honeycomb, y se observó que la red neuronal puede predecir con un buen acuerdo cuantitativo la temperatura de la transición de fase de las mismas. Se exigió aún más a la red neuronal poniendo sus límites a prueba, y estudiar si podría clasificar configuraciones de espines en la cual varíe su temperatura de transición de fase debido a defectos sobre la red de espines. Para esto se realizaron nuevamente simulaciones Monte Carlo, y se extrajeron configuraciones de la red cuadrada y honeycomb con distintas diluciones, es decir, con espines ausentes en sitios debido a la presencia de huecos. Se observó que la red neuronal puede predecir las temperaturas de las transiciones de fases, aún así habiendo sido entrenada con redes de espines sintéticas, las cuales no presentaban ningún hueco. También se vio que la red neuronal puede predecir la variación de la temperatura crítica a medida que se disminuye la concentración de espines en la red, de donde se obtuvo, a través de un ajuste, un estimado de las densidades de percolación para la red cuadrada y la red honeycomb. Licenciado en Física Universidad Nacional de La Plata Facultad de Ciencias Exactas Tesis Tesis de grado http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Exactas
Modelo de ising
Redes neuronales
Inteligencia artificial
spellingShingle Ciencias Exactas
Modelo de ising
Redes neuronales
Inteligencia artificial
García Pavioni, Gabriel Lautaro
Entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de Ising diluidos
topic_facet Ciencias Exactas
Modelo de ising
Redes neuronales
Inteligencia artificial
description Para la elaboración del Trabajo de Diploma hemos estudiado, a través de la clasificación por redes neuronales, las transiciones de fase del modelo de Ising ferromagnético en redes de espines cuadradas y honeycombs diluidas. El clasificador creado consta de una red neuronal densa de composición simple, o como las llamaremos en este trabajo, minimalistas. Esta red neuronal minimalista a diferencia de los casos usuales, fue entrenada con datos sintéticos e ideales. Por sintéticos e ideales nos referimos a que las redes de espines de entrenamiento fueron creadas en el lenguaje de programación python, y que contienen en su totalidad la misma configuración u orden magnético. Una vez creada y entrenada la red neuronal, se hicieron simulaciones Monte Carlo para extraer configuraciones de redes de espines a distintos valores de temperatura, y alimentar con estos a la red neuronal. Las simulaciones Monte Carlo realizadas fueron para dos recles de espines distintas, una red cuadrada, y una red honeycomb. En principio se alimentó a la red neuronal con la red cuadrada y la red honeycomb, y se observó que la red neuronal puede predecir con un buen acuerdo cuantitativo la temperatura de la transición de fase de las mismas. Se exigió aún más a la red neuronal poniendo sus límites a prueba, y estudiar si podría clasificar configuraciones de espines en la cual varíe su temperatura de transición de fase debido a defectos sobre la red de espines. Para esto se realizaron nuevamente simulaciones Monte Carlo, y se extrajeron configuraciones de la red cuadrada y honeycomb con distintas diluciones, es decir, con espines ausentes en sitios debido a la presencia de huecos. Se observó que la red neuronal puede predecir las temperaturas de las transiciones de fases, aún así habiendo sido entrenada con redes de espines sintéticas, las cuales no presentaban ningún hueco. También se vio que la red neuronal puede predecir la variación de la temperatura crítica a medida que se disminuye la concentración de espines en la red, de donde se obtuvo, a través de un ajuste, un estimado de las densidades de percolación para la red cuadrada y la red honeycomb.
author2 Arlego, Marcelo José Fabián
author_facet Arlego, Marcelo José Fabián
García Pavioni, Gabriel Lautaro
format Tesis
Tesis de grado
author García Pavioni, Gabriel Lautaro
author_sort García Pavioni, Gabriel Lautaro
title Entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de Ising diluidos
title_short Entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de Ising diluidos
title_full Entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de Ising diluidos
title_fullStr Entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de Ising diluidos
title_full_unstemmed Entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de Ising diluidos
title_sort entrenamiento minimalista de redes neuronales para la clasificación de fases en modelos de ising diluidos
publishDate 2023
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/158737
work_keys_str_mv AT garciapavionigabriellautaro entrenamientominimalistaderedesneuronalesparalaclasificaciondefasesenmodelosdeisingdiluidos
_version_ 1807221497094209536

Ejemplares similares