125108 20230322092646.0 TAZ-TFG-2022-3415 spa Pardos Cardiel, Javier Mathematical operators in physics simulated by means of artificial intelligence Operadores matemáticos en Física simulados mediante inteligencia artificial Zaragoza Universidad de Zaragoza 2022 by-nc-sa Creative Commons 3.0 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ En este trabajo se utilizan redes neuronales para simular operadores matemáticos aplicados a la Física. El método implementado supone una herramienta novedosa que da muestra del potencial de la Inteligencia Artificial para abordar problemas que tienen un enfoque más abstracto y técnico que los que se suelen plantear. Este método conocido como DeepONet permite entrenar una red para que aprenda la actuación de un operador. Lo que se ha hecho en el trabajo ha sido entrenarla con funciones escogidas aleatoriamente para después aplicar los resultados a funciones conocidas de origen físico. De esta manera, se ha podido comprobar la validez de esta técnica a la vez que se han visto algunas de sus limitaciones.<br /><br /> Graduado en Física Derechos regulados por licencia Creative Commons Gutiérrez Rodrigo, Sergio dir. Martín Moreno, Luis dir. Universidad de Zaragoza Física de la Materia Condensada Física de la Materia Condensada 780053@unizar.es 1355351 http://zaguan.unizar.es/record/125108/files/TAZ-TFG-2022-3415.pdf Memoria (spa) oai:zaguan.unizar.es:125108 driver trabajos-fin-grado TAZ TFG CIEN 20220912120757.CREATION_DATE deposita:2023-03-21