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<dc:dc xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:invenio="http://invenio-software.org/elements/1.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:language>spa</dc:language><dc:creator>Bartolomé Sarsa, Jesús</dc:creator><dc:creator>Zueco Láinez, David</dc:creator><dc:title>Redes neuronales para aprender Hamiltonianos</dc:title><dc:identifier>TAZ-TFG-2023-2783</dc:identifier><dc:description>En este trabajo se plantea la posibilidad de obtener los parámetros de un hamiltoniano de anisotroía a partir de unas medidas de capacidad calorífica de una muestra utilizando redes neuronales. Para ello se estudia el aprendizaje de una red neuronal a partir de datos sintéticos en diferentes condiciones y se utilizan los datos experimentales de una muestra de una molécula magnética que contiene un ion Ni(II) con el fin de comprobar la eficacia de la red neuronal.&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;</dc:description><dc:publisher>Universidad de Zaragoza</dc:publisher><dc:date>2023</dc:date><dc:source>http://zaguan.unizar.es/record/127224</dc:source><dc:identifier>http://zaguan.unizar.es/record/127224</dc:identifier><dc:identifier>oai:zaguan.unizar.es:127224</dc:identifier></dc:dc>

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