125520 20230420124048.0 TAZ-TFG-2022-2731 spa Serrano Mayor, Inés Artificial intelligence applied to Quantum Mechanics Inteligencia artificial aplicada a la Mecánica Cuántica 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 hace uso de la inteligencia artificial en el campo de la mecánica cuántica. Se entrena una red neuronal para encontrar el estado fundamental de un sistema cuántico de muchos cuerpos interactuantes. El objetivo del trabajo es responder a la pregunta de, si a partir de una red neuronal optimizada para un número dado de partículas, esta misma red es capaz de determinar con precisión el estado fundamental del mismo sistema pero con un número diferente de partículas. Por otro lado, se muestra cómo se puede comprimir la información del sistema, siendo necesario únicamente un número reducido de parámetros para reproducir la función de onda deseada. Se comprueba además que no es necesario más que un pequeño porcentaje de datos para entrenar la red de forma que esta aprenda satisfactoriamente. Y por último, se estudia la dependencia de la energía del estado fundamental de un sistema dado en función de un parámetro asociado a la energía de interacción entre dos partículas.<br /><br /><br /> Graduado en Física Derechos regulados por licencia Creative Commons Martín Moreno, Luis dir. Sánchez Burillo, Eduardo dir. Universidad de Zaragoza 755660@unizar.es 949257 http://zaguan.unizar.es/record/125520/files/TAZ-TFG-2022-2731.pdf Memoria (spa) oai:zaguan.unizar.es:125520 driver trabajos-fin-grado TAZ TFG CIEN 20220625113221.CREATION_DATE deposita:2023-04-20